本文選題：外骨骼　切入點：支持向量機　出處：《機器人》2017年04期

【摘要】：針對人體運動隨機性和非結(jié)構(gòu)地面等因素造成在不同類型地面上足底力(GRF)差異大的情況,研發(fā)了一套配有鞋底壓力傳感器、用于實時檢測足底力變化的實驗靴,提出了基于PSO-SVM(基于粒子群優(yōu)化算法的支持向量機)的步態(tài)分類方法.根據(jù)足底受力云圖,該實驗靴中冗余布置了7枚壓力傳感器.對人行走在步行機(5 km/h)、水平硬路面和野外草地上的足底力進行了采集和處理.將基本組的足底力作為訓(xùn)練集,預(yù)設(shè)對應(yīng)的標(biāo)簽值.基于這些訓(xùn)練集,構(gòu)建了普通的分類器I和基于粒子群優(yōu)化算法的支持向量分類器II,并分別利用它們對水平硬路面和野外草地行走的數(shù)據(jù)進行分類檢驗.實驗結(jié)果表明,與普通的分類器I相比,該優(yōu)化算法不僅對復(fù)雜地面上的行走步態(tài)分類具有明顯的優(yōu)勢,對水平硬路面和野外草地的行走步態(tài)識別正確率分別提升了32.9%和42.8%,而且能在某些鞋底傳感器發(fā)生故障后保持較快的尋優(yōu)速度和較好的魯棒性.
[Abstract]:In view of the large difference of foot force GRFs on different types of ground caused by random and unstructured ground, a set of shoe pressure sensors was developed to detect the change of foot force in real time.A gait classification method based on PSO-SVM (support Vector Machine) is proposed.According to the plantar stress cloud map, 7 pressure sensors were arranged in the experimental boots.The foot force of walking on a walking machine (5 km / h), horizontal hard pavement and field grass was collected and processed.The plantar force of the basic group is taken as the training set and the corresponding label value is preset.Based on these training sets, a general classifier I and a support vector classifier II based on particle swarm optimization algorithm are constructed.The experimental results show that compared with the conventional classifier I, the proposed algorithm not only has an obvious advantage in the classification of walking gait on complex ground, but also has obvious advantages in the classification of walking gait on complex ground.The correct recognition rate of walking gait for horizontal hard pavement and field grassland is increased by 32.9% and 42.8%, respectively, and it can keep faster searching speed and better robustness after some soles sensor malfunction.
【作者單位】： 中國人民解放軍軍械工程學(xué)院軍械技術(shù)研究所;東南大學(xué)機械工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51575100) 軍內(nèi)科研項目(01060603)
【分類號】：TP242

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本文編號：1688963