机车模式转换的摆动阶段检测,以实现平稳的多功能机器人下肢假肢控制
Md Rejwanul Haque1, Md Rafi Islam2, Edward Sazonov2
1Human-Centered Bio-Robotics Lab, Department of Mechanical Engineering, The University of Alabama, Tuscaloosa, AL, United States.
Frontiers in robotics and AI
|April 29, 2024
概括
这项研究引入了一种新的多维动态时间扭曲 (mDTW) 意图识别器,用于机器人下肢假肢. 它在步行周期的早期准确地识别出运动模式,改善了截肢用户的假肢控制.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 生物医学工程 生物医学工程
- 康复技术 康复技术 康复技术
背景情况:
- 机器人下肢假肢为截肢者提供了更好的移动性,但在实时运动模式识别方面面临挑战.
- 准确及时识别用户的意图对于有效控制动力假肢关节至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证用于机器人下肢假肢的新型意图识别系统.
- 为了提前和准确地识别运动模式和转变,以加强假肢控制.
主要方法:
- 开发了一种基于多维动态时间扭曲 (mDTW) 的意图识别器.
- 进行了一项多模态步态数据收集研究,以生成分类器模板.
- 使用特征选择和投票机制来优化mDTW算法.
主要成果:
- 该mDTW分类器在识别步行,爬楼梯和下楼梯过渡时达到99.08%的准确性.
- 在步行周期的摇摆阶段中,识别已经成功了30%.
- 该系统表现出高性能,低计算负载和易于个性化.
结论:
- 拟议的mDTW意图识别器通过实现及时模式识别,显著提升了机器人假肢控制.
- 这项技术有可能大大提高截肢者的下肢机器人假肢的现实世界的功能和可用性.


