实时检测脚脱落和初始接触,使用自适应值
Sofya M Akhetova1,2, Rebecca Roembke3,2, Peter Adamczyk4
1Department of Electrical and Computer Engineering, University of Wisconsin-Madison, Engineering Hall, 2415, 1415 Engineering Drive, Madison, WI 53706.
Journal of biomechanical engineering
|July 1, 2024
概括
本研究介绍了一种适应算法,用于使用惯性测量单元 (IMU) 实时检测步态相位. 该系统准确地识别了各种步行速度的初始接触和脚脱落事件.
科学领域:
- 生物力学 生物力学
- 可穿戴技术可穿戴技术
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 准确的实时步行阶段检测对于先进的假肢控制和步行分析至关重要.
- 现有的方法往往难以适应不同步行速度和条件的适应性.
研究的目的:
- 开发和验证一个适应性控制算法,用于精确的,实时的步态事件检测 (初始接触和脚脱落).
- 通过使用惯性测量单位 (IMU) 在一系列行走速度中评估算法的性能.
主要方法:
- 开发了一种自适应算法,以使用树上的IMU来确定步行阶段.
- 动态值和比率,以及安全检查,用于适应性事件确定.
- 该算法在8名参与者身上进行了测试,他们以各种速度行走.
主要成果:
- 该算法在检测初始接触 (100%的成功率,8.95毫秒的领先率) 和脚脱落 (99.72%的成功率,4.42毫秒的领先率) 中取得了高精度.
- 性能与已建立的步态事件检测算法一致.
- 这种适应性证明在不同的步行速度中有效.
结论:
- 开发的自适应算法为实时步态相位检测提供了强大而精确的解决方案.
- 它的自我适应能力使其适合于各种运动场景,增强了对假肢和康复的应用.
- 这项技术有望改善与机动相关领域的人机交互.
