在全球人口老齡化加速的時代背景下,老年人日益增長的醫(yī)療護(hù)理需求與養(yǎng)老及護(hù)理資源之間的矛盾日益激增,使得智能場景下的老年人日常輔助與護(hù)理成為時下智能機(jī)器人領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。步行輔助作為老年人日常生活中重要需求,直接決定了老年人晚年生活質(zhì)量。通過智能機(jī)器人完成對老年人步行訓(xùn)練的輔助對于提高生活參與度具有重要意義。在文通過優(yōu)化硬件環(huán)境,改進(jìn)識別策略降低人機(jī)交互成本,提高全方向輔助步行器對使用者步行訓(xùn)練時速度意圖識別的順從性。首先介紹了全方向輔助步行器的結(jié)構(gòu)特點(diǎn),并應(yīng)用VL53L0X激光測距模塊以及STM32F103C8T6單片機(jī)最小系統(tǒng),自主研發(fā)了八通道激光陣列傳感器。在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下,將該陣列傳感器成功應(yīng)用于檢測使用者在步行訓(xùn)練中的下肢脛骨運(yùn)動。通過分析激光陣列傳感器檢測到的步行訓(xùn)練數(shù)據(jù),搭建了三陣列激光傳感器步態(tài)檢測系統(tǒng)。通過在局部坐標(biāo)系中計算使用者身體中心位置坐標(biāo),建立了運(yùn)動特征檢測機(jī)制。提出了基于BP網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)粒子濾波算法作為柔順識別策略。利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播特性優(yōu)化了粒子濾波重采樣過程中粒子權(quán)值的分配,解決了基于重要性采樣的粒子濾波算法中粒子退化問題,提升應(yīng)用粒子濾波預(yù)測速度意圖的... 

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
        1.1.1 全球性的人口老齡化趨勢
        1.1.2 老齡化社會醫(yī)護(hù)需求的機(jī)遇與挑戰(zhàn)
        1.1.3 課題研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 下肢康復(fù)輔助研究的發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 智能交互策略的研究現(xiàn)狀
    1.3 課題研究內(nèi)容及章節(jié)安排
        1.3.1 問題的提出
        1.3.2 論文章節(jié)安排
第2章 步態(tài)檢測系統(tǒng)硬件設(shè)計方案
    2.1 總體框架設(shè)計
    2.2 全方向輔助步行器
    2.3 激光測距儀步態(tài)檢測系統(tǒng)
    2.4 自研發(fā)多模塊激光檢測陣列
        2.4.1 總體設(shè)計思路
        2.4.2 排布與安裝位置設(shè)計
        2.4.3 激光陣列傳感器模塊選擇
        2.4.4 激光陣列傳感器設(shè)計方案
        2.4.5 激光陣列傳感器有效性驗(yàn)證
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于隱馬爾可夫模型的柔順識別算法
    3.1 隱馬爾科夫模型
    3.2 貝葉斯估計及重要性采樣
        3.2.1 貝葉斯濾波
        3.2.2 蒙特卡洛采樣
        3.2.3 重要性采樣
        3.2.4 重采樣
        3.2.5 粒子濾波及其應(yīng)用
    3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法推演
    3.4 本章小結(jié)
第4章 步行意圖分析與識別策略研究
    4.1 步態(tài)檢測系統(tǒng)優(yōu)化
        4.1.1 橫向運(yùn)動步態(tài)檢測
        4.1.2 運(yùn)動特征檢測機(jī)制
    4.2 步行速度識別策略研究
    4.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證及結(jié)果評估
        4.3.1 識別策略的應(yīng)用有效性分析
        4.3.2 識別策略的優(yōu)化效果分析
        4.3.3 人機(jī)交互力與主觀評價機(jī)制
    4.4 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于簡約模糊系統(tǒng)的多福祉機(jī)器人移乘方法[J]. 趙東輝,楊俊友,白殿春,姜銀來.  機(jī)器人. 2019(06)
[2]基于用戶體驗(yàn)的外骨骼機(jī)器人舒適性研究[J]. 李佳璐,涂細(xì)凱,伍賽,李建.  機(jī)械設(shè)計. 2019(07)
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)UKF的組合導(dǎo)航算法[J]. 于耕,方鴻濤.  電子技術(shù)應(yīng)用. 2019(04)
[4]康復(fù)機(jī)器人研究與應(yīng)用進(jìn)展[J]. 王秋惠,魏玉坤,劉力蒙.  包裝工程. 2018(18)
[5]視覺目標(biāo)跟蹤方法研究綜述[J]. 葛寶義,左憲章,胡永江.  中國圖象圖形學(xué)報. 2018(08)
[6]下肢外骨骼機(jī)器人意圖識別算法研究[J]. 陳啟明,黃瑞.  電子科技大學(xué)學(xué)報. 2018(03)
[7]動力式老年人助行器人機(jī)工程設(shè)計[J]. 石元伍,江書圯.  機(jī)械設(shè)計. 2018(02)
[8]康復(fù)機(jī)器人的人機(jī)交互控制方法[J]. 梁旭,王衛(wèi)群,侯增廣,任士鑫,彭亮,胡進(jìn).  中國科學(xué):信息科學(xué). 2018(01)
[9]中國老齡化的現(xiàn)狀與積極應(yīng)對[J]. 鄒波.  中國民政. 2017(20)
[10]智能護(hù)理 科技改變生活[J]. 周路菡.  新經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊. 2017(07)

博士論文
[1]基于隱馬爾科夫模型的語音合成技術(shù)研究[D]. 吳義堅.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]智能助行機(jī)器人柔順控制算法研究[D]. 范文博.沈陽工業(yè)大學(xué) 2019
[2]排泄輔助機(jī)器人人機(jī)協(xié)作控制系統(tǒng)研究[D]. 于春偉.沈陽工業(yè)大學(xué) 2019
[3]下肢康復(fù)機(jī)器人柔順人機(jī)連接機(jī)構(gòu)與人體參與度研究[D]. 耿安鴻.蘇州大學(xué) 2019
[4]基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粒子濾波算法[D]. 史若雯.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[5]基于激光雷達(dá)的SLAM和路徑規(guī)劃算法研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉文之.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2018
[6]基于改進(jìn)隱馬爾科夫模型的人體步態(tài)自適應(yīng)識別[D]. 付常君.電子科技大學(xué) 2017
[7]基于全向下肢康復(fù)機(jī)器人的人體步態(tài)檢測與動作預(yù)測[D]. 劉曉剛.沈陽工業(yè)大學(xué) 2014



本文編號：3729837