本文選題：步態(tài)識(shí)別　切入點(diǎn)：步態(tài)相位　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年21期

【摘要】：為提高人體下肢步態(tài)相位識(shí)別準(zhǔn)確率以實(shí)現(xiàn)外骨骼機(jī)器人控制,采用一種改進(jìn)的粒子群優(yōu)化MPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法識(shí)別不同運(yùn)動(dòng)模式下的人體步態(tài)相位。通過(guò)自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)因子構(gòu)造MPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器,以多種傳感信息組成的特征向量樣本集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器,用于識(shí)別人體下肢在平地行走、上樓梯和起坐三種典型運(yùn)動(dòng)模式下的步態(tài)相位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MPSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器能有效識(shí)別三種不同運(yùn)動(dòng)模式的步態(tài)相位,識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)到96%以上,識(shí)別性能優(yōu)于傳統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和粒子群優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
[Abstract]:In order to improve the accuracy to realize the control of human lower extremity exoskeleton robot gait phase identification, using an improved particle swarm optimization MPSO-BP neural network method to identify different motion modes of human gait phase. The classifier constructed by factor MPSO-BP neural network adaptive learning, training neural network classifier feature vector samples in a variety of sensing information set for the recognition of human limbs in walking and sitting on the stairs, three kinds of typical motion patterns under gait phase. The experimental results show that MPSO-BP neural network classifier can effectively identify different gait phase three different motion patterns, the recognition accuracy can reach more than 96%, the BP neural network model and particle recognition performance is better than the traditional the swarm optimization neural network model.

【作者單位】： 常州大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院先進(jìn)制造技術(shù)研究所;
【基金】：中國(guó)科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院院長(zhǎng)基金(No.YZJJ201521) 常州市科技支撐計(jì)劃(No.CE20140025)
【分類(lèi)號(hào)】：TP183;TP391.41

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