【摘 要】
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下肢外骨骼机器人是一种针对截瘫病人的“载人”机器人,其主要用于下肢运动能力的重建。面对复杂的地面环境,为了实现机器人的自适应控制,系统需要实时感知与识别自身运动状
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下肢外骨骼机器人是一种针对截瘫病人的“载人”机器人,其主要用于下肢运动能力的重建。面对复杂的地面环境,为了实现机器人的自适应控制,系统需要实时感知与识别自身运动状态和环境特征。为此本文设计并完成了一套用于下肢外骨骼机器人的足底感知系统(智能鞋),用于采集并分析外骨骼的步态特征,并对地面环境的类别进行识别。具体研究内容如下:提出并实现了基于惯性测量单元(IMU)和压力传感器的智能鞋硬件系统框架。根据智能鞋对传感器精度和体积等方面的要求,选择了最佳的传感器方案。完成了智能鞋系统的机械结构和硬件电路设计。实验测试表明,智能鞋硬件系统具有良好的测量精度与可靠性。实现了基于多传感器的步态特征的感知与识别,包括步长步高、步态阶段和足底压力中心。基于惯性导航原理计算足部的三维空间位移并推算步长步高。实验表明步长步高的计算具有较高的精确度。基于多个压力传感器实现步态阶段的检测和足底压力中心的计算。实验表明,步态阶段的检测具有良好的可靠性,足底压力中心的计算具有较高的精确度和准确度。设计并实现了基于多传感融合的地面特征识别算法。通过主成分分析法,将智能鞋足底触地瞬间的多传感器数据进行降维,并使用最小距离分类器对降维后的数据进行分类,实验表明该算法对下坡、上坡、水平硬地和草地四种地面环境的识别具有较高的准确率。
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