面向外骨骼机器人人机交互的步态数据获取系统及识别模型

摘要：

外骨骼机器人人机交互是当前的研究热点,通常需要获取人体相关运动信息作为控制信号源.为了采集人体步态数据,研究了生理信号与关节运动之间的关联机制,设计了一种步态数据获取系统,其利用鞋内薄膜压力传感器和关节角度传感器组成测试设备,成功采集了15组健康男子在3km/h、4km/h和5km/h 3种速率下自然行走的步态数据.提出采用基因表达式编程建立膝关节运动识别模型,并使用所采集的步态数据进行训练和验证.结果显示,利用此模型可有效进行关节运动的识别和预测,验证了本系统作为外骨骼人机接口的可行性.

关键词：人机交互、人机接口、步态分析、基因表达式编程、外骨骼

所属期刊栏目：41

分类号：TP23(自动化技术及设备)

资助基金：基于云模型的音乐情感表示与识别算法研究61303137;基于基因表达式编程的动漫情感化配乐技术研究61070075;基于嵌套随机集的产品意象认知模型研究61003147;生物启发设计中产品创意造型生成机制及其演化模型研究51305077;广东省产学研项目基于人体行为模型的智能助行机器人研究与开发00411420124671038

在线出版日期：2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-44,49