在行走测试期间基于协同效应的平衡状况估计

科学领域:

• 人机界面研究研究 人机界面研究
• 生物力学 生物力学
• 机器人技术 机器人技术 机器人技术

背景情况:

• 对压力中心 (COP) 的持续估计对于评估人体平衡至关重要.
• 现有的方法可能缺乏准确性或对影响因素的全面分析.
• 肌肉协同分析提供了关于运动期间神经肌肉控制的见解.

研究的目的:

• 开发一种新的基于协同作用的方法,用于在步行时持续估计人类平衡.
• 分析电机延迟补偿,协同效应的数量和步行速度对估计准确性的影响.
• 为了融合时间和空间特征,改进COP和地面反应力 (GRF) 的预测.

主要方法:

• 介绍肌肉协同的连贯性特征,并分析它们与平衡条件的变化.
• 来自双向长期短期记忆 (BILSTM) 网络的时间特征与来自肌肉协同协调的空间特征的融合.
• 使用融合特征集的中侧COP和GRF的连续估计.
• 在真实世界的行走测试数据上进行验证.

主要成果:

• 发现肌肉协同协调特征和人类平衡条件之间存在显著的相关性.
• 拟议的方法准确地估计了行走时的COP和GRF.
• 综合特征方法 (肌肉协同协调 + BILSTM) 显示出高估计能力.

结论:

• 这种基于协同作用的新方法提供了对人类平衡状态的准确持续估计.
• 这种方法提高了人机界面的安全性和适用性.
• 潜在的应用包括先进的外骨和假肢设备.