实时步行意图识别用于单边膝关节外骨架的积极控制
Ziwei Zhang1, Xuefeng Cai2, Minbo Zhang3
1Rehabilitation Medicine Department, The Seventh Affiliated Hospital of Sun Yat-Sen Univerity, Shenzhen 518000, China.
Applied bionics and biomechanics
|November 21, 2024
概括
这项研究引入了一种使用自适应频率振荡器 (AFO) 和反向传播神经网络 (BPNN) 进行机器人外骨架辅助的新型步行意图识别系统. 该系统准确地识别了中风患者的步态,从而实现了同步步行支持.
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
- 神经康复疗法 神经康复疗法
背景情况:
- 实时步态估计对于行走辅助中的机器人外骨同步控制至关重要.
- 患有半性的中风患者表现出复杂的步态模式,使准确的意图识别具有挑战性.
研究的目的:
- 开发一种步态意图识别器,用于对单边膝关节外骨进行人机同步控制.
- 为了提高中风患者步行模式识别的准确性,以增强步行辅助.
主要方法:
- 通过将自适应频率振荡器 (AFO) 与反向传播神经网络 (BPNN) 合而开发了一种步态意图识别器.
- 通过从健康受试者和中风患者获得的步态数据来训练BPNN.
- 三名中风患者的动力学和生物力学数据在平面地面行走测试中被捕获用于评估.
主要成果:
- 拟议的系统证明了在中风患者中有效地识别行走意图.
- 实验结果证实了该系统能够提供适当的移动辅助.
结论:
- AFO-BPNN合有效地解决了中风患者的步态模式的复杂性.
- 开发的系统显示了改善半性患者机器人外骨架辅助行走的巨大潜力.


