信息与控制

作者：石磊, 尹鹏, 杨铭, 屈盛官

关键词：下肢增强型外骨骼机器人, 多传感器信息融合算法, 机器学习, 意图识别, 神经-模糊推理系统

为了实现外骨骼机器人的柔顺运动控制，需要对穿戴者的运动意图进行实时准确地辨识与预测。本研究利用多传感器信息融合的方法完成对穿戴者运动意图的识别。通过对多种机器学习算法在识别准确性、资源消耗和处理实时性进行比较、最终确定利用支持向量机(SVM)实现对日常8个运动模式(静坐、双腿站立、步行、跑步、上下斜坡和上下楼梯)完成动作模式的识别，识别平均准确率达到95%。对于运动相位和运动切换事件的预测，利用神经-模糊推理理论完成运动相位识别与状态切换事件的预测。在给定的测试集上相位识别准确率为99%，且预测的状态切换时刻与真实时间的偏移绝对值的均值为61.6 ms，满足外骨骼柔顺控制对预测时间的要求。

来源：2023年第2期

《信息与控制》期刊编辑部

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