【摘要】：利用人體特征輔助行人導(dǎo)航與外骨骼機(jī)器人控制是近年來導(dǎo)航與機(jī)器人領(lǐng)域中的熱點研究方向。針對慣性測量組件足部安裝方式在過載較高時無法實現(xiàn)有效測量的問題,研究了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的人體虛擬慣性測量組件構(gòu)建方法。該方法以同步采集安裝于足部與下肢其他部位的慣性測量組件的輸出作為數(shù)據(jù)樣本,通過遺傳算法改進(jìn)的誤差反向傳播(GA-BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)虛擬慣性測量組件的構(gòu)建。為進(jìn)一步改善訓(xùn)練效果,采用基于步態(tài)相位檢測方法對訓(xùn)練樣本進(jìn)行篩選�；贏nybody與MATLAB的聯(lián)合仿真結(jié)果表明,本文所研究的方法可實現(xiàn)采用安裝于髖關(guān)節(jié)附近位置的慣性測量組件數(shù)據(jù),有效模擬足部位置的慣性測量組件數(shù)據(jù)。該方法對未經(jīng)訓(xùn)練的步態(tài)也有一定的適應(yīng)性。本文所研究的方法可進(jìn)一步應(yīng)用于行人精確定位與外骨骼機(jī)器人控制等領(lǐng)域。
[Abstract]:The application of human features in pedestrian navigation and exoskeleton robot control is a hot research direction in the field of navigation and robot in recent years. Aiming at the problem that the foot mounting mode of the inertial measurement module can not realize the effective measurement when the overload is high, a method of constructing the virtual inertial measurement module of human body based on machine learning is studied in this paper. In this method, the output of the inertial measurement module installed in the foot and other parts of the lower limb is taken as the data sample, and the virtual inertial measurement module is constructed by the improved error back Propagation (GA-BP) neural network based on genetic algorithm. In order to improve the training effect, the gait phase detection method was used to screen the training samples. The simulation results based on Anybody and MATLAB show that the method studied in this paper can realize the inertial measurement module data installed near the hip joint and simulate the foot position inertial measurement module data effectively. This method also has certain adaptability to the untrained gait. The method studied in this paper can be applied to the precise location of pedestrians and the control of exoskeleton robot.
【作者單位】： 南京師范大學(xué)電氣與自動化工程學(xué)院;東南大學(xué)儀器科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61304227,61503077,61601228) 江蘇省自然科學(xué)基金(BK20141453,BK20161021)
【分類號】：TN96;TP18

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2298722