新型轮腿式机器人研究

设计与研制了一种新型小尺寸、轻体重、多用途的轮腿式机器人,集中了腿式机器人地形适应性强和轮式机器人机动速度高的优点,可在复杂地形条件下以多种行进步态和运动方式完成特殊的机动任务.开发了上位机人机交互系统和基于ARM的嵌入式运动控制系统,实现了多轴伺服运动控制技术,在控制、反馈各环节之间以及机器人视觉系统中采用了无线数据通信方式,实现了机器人的远程遥控.并辅助以超声波探测器阵列,用多传感器信息融合技术配以实时避障算法和数字图像处理技术实现了机器人的自主运动及探测.仿真分析和原理样机实测表明,该机器人具有良好的越野行驶能力和稳定可靠的探测性能,为进一步研究小型多用途机器人理论和实践奠定了基础.     

应用小波能量熵的人体活动时序自动标记方法

在基于可穿戴传感器的人体活动识别研究中采用的传统人工标记原始数据的方法步骤繁琐、效率低下,在一定程度上制约了相关研究的深入开展.为此,特提出一种基于小波能量熵的人体活动时间序列自动标记方法.该方法采用分布于人体躯干9处主要部位的多惯性测量单元同步采集17种人体活动加速度与角速度数据,通过滑窗对人体前腰部合加速度数据分段并使用多分辨率分析计算滑窗内小波能量熵,然后利用采集序列的时间约束选择初步分割阈值,对滑窗小波能量熵随时间变化曲线进行自动分割,并最终实现对6位受试人体活动时序数据的自动标记.结果表明,该方法的标记平均准确率为95.82%,总耗时约18.6 min,比人工标记平均耗时76.75 min减少75.76%,标记效率显著改善.