文档名：基于足底压力分布的下肢步态识别方法
摘要：良好的下肢步态感知性能有助于提升助力型外骨骼机器人的助力效果.本文以足底压力分布为研究对象,基于足底生物力学分析搭建一种可穿戴式足底压力分布采集装置,分别采集平地行走、平地慢跑和坡路行走3个步态的足底压力数据,并基于多元线性回归法构建的地面反作用力预测模型获取整体足压,提出了一种基于整体足压和卷积神经网络(CNN)分类算法进行下肢步态识别的方法,并与支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络进行了对比分析.试验结果表明:该方法对于3种步态的平均识别率达到98.3%,具有较高的准确性,验证了使用CNN分类算法对下肢不同步态识别的可行性与有效性.
Abstract：Goodlowerlimbgaitperceptionperformancecanhelpimprovingassistanceeffectivenessofexoskeletonrobots.Takingplantarpressuredistributionasresearchobject,awearableplantarpressuredistributioncollectiondeviceisbuiltbasedonplantarbiomechanicalanalysis,plantarpressuredataofthreedifferentgaits,namelywalkingonflatground,slowjoggingonflatground,andwalkingonslopes,arecollected,respectively.Overallplantarpressuresareobtainedbyconstructingagroundreactionforcepredictionmodelbasedonmultiplelinearregressionmethod.Amethodforlowerlimbgaitperceptionbasedontheoverallplantarpressureandconvolutionalneuralnetwork(CNN)classificationalgorithmisproposed.Comparativeanalysisareconductedonsupportvectormachine(SVM)andbackpropagation(BP)neuralnetwork.Theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodachievesanaveragerecognitionrateof98.3%onthethreegaits,andhashigheraccuracy.ThefeasibilityandeffectivenessofusingtheCNNclassificationalgorithmtoidentifydifferentlowerlimbgaitsareverified.
作者：颜兵兵 王强 宋佳宝 殷宝麟 胡春玉Author：YANBingbing WANGQiang SONGJiabao YINBaolin HUChunyu
作者单位：佳木斯大学机械工程学院,黑龙江佳木斯154007
刊名：传感器与微系统
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2024, 43(2)
分类号：TP391.4TP212
关键词：助力型外骨骼 足底压力 穿戴式采集装置 预测模型 步态识别
Keywords：assistiveexoskeletons plantarpressure wearablecollectiondevice predictivemodel gaitrecognition
机标分类号：TP391.41TP242TP181
在线出版日期：2024年2月26日
基金项目：高等教育本科教育教学改革研究重点委托项目，黑龙江省高等学校基本科研业务费科研项目，佳木斯大学青年创新人才培养计划项目，国家级大学生创新创业训练计划项目基于足底压力分布的下肢步态识别方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2024, 43(2)颜兵兵 王强 宋佳宝 殷宝麟 胡春玉良好的下肢步态感知性能有助于提升助力型外骨骼机器人的助力效果.本文以足底压力分布为研究对象,基于足底生物力学分析搭建一种可穿戴式足底压力分布采集装置,分别采集平地行走、平地慢跑和坡路行走3个步态的足底压力数...参考文献和引证文献
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