基于状态的与基于时间的步行阶段估计,用于部外骨架在稳定和瞬态步行中的步行阶段

科学领域:

• 生物力学 生物力学
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术
• 辅助技术 辅助技术 辅助技术

背景情况:

• 外骨和假肢的进步增加了对在线步行阶段 (GP) 估计的需求.
• 现有的GP估计方法使用时间或状态变量.

研究的目的:

• 评估两种新的GP估计方法:基于国家的方法 (SM) 和基于时间的方法 (TM).
• 为了在各种行走条件下比较他们的表现,包括速度和斜率变化,以及稳定与暂时状态.

主要方法:

• 基于状态的方法 (SM) 使用部角度相位肖像与拉伸转换来减少非线性.
• 基于时间的方法 (TM) 使用部角度信号特征识别来更新节奏每步循环两次.

主要成果:

• 这两种方法都在各种条件下成功估计了GP.
• TM的平均平方根误差 (低于3%) 比SM (8.5%) 低.
• 在速度转换过程中,SM表现一致,在斜坡和更快的速度下表现更好.

结论:

• TM提供更高的准确性,但对速度转换敏感.
• 该SM在各种条件下提供一致的性能,适合倾斜行走和更快的速度.
• 这项研究为为辅助控制器开发先进的GP估计方法提供了基础的见解.