基于多尺度熵和动态时间规整的步态身份识别

针对现有人体步态身份识别算法单一、准确率较低的问题,提出了一种基于多尺度熵和动态时间规整（DTW,dynamic time warping）的人体步态身份识别方法。采用自制的APP软件在较低采样率下采集人体步行加速度数据,实验中共采集50名志愿者的正常行走加速度数据,使用多尺度熵算法进行数据处理,得到在各个尺度下的熵值,最后采用DTW算法对多尺度熵值进行特征匹配,得到的相对错误率（EER,equal error rate）为13.7%,仿真结果表明基于多尺度熵和DTW算法相结合的方法较好提高了身份识别的准确率,为人体步态身份识别提供了一个新的思路。     

基于深度强化学习分层控制的双足机器人多模式步态系统研究

提出一种基于深度强化学习（DRL）分层控制的双足机器人多模式步态生成系统. 首先采用优势型演员-评论家框架作为高级控制策略,引入近端策略优化（PPO）算法、课程学习（CL）思想对策略进行优化,设计比例-微分（PD）控制器为低级控制器;然后定义机器人观测和动作空间进行策略参数化,并根据对称双足行走步态周期性的特点,设计步态周期奖励函数和步进函数;最后通过生成足迹序列,设计多模式任务场景,并在Mujoco仿真平台下验证方法的可行性. 结果表明,本方法能够有效提高双足机器人在复杂环境下行走的稳定性以及泛化性.     

基于社区性训练的助行康复系统研究与实现

为了循序渐进地恢复脊髓损伤患者受损部分神经及下肢运动功能,在已有早期减重步行训练的基础上,增加减重模式下空间运动功能。构建可根据患者下肢运动功能损伤程度实现不同模式康复训练、状态监测和助行功能的系统,进行包括减重、助行装置、移动平台和控制模块的结构设计。集成平地行走和上下楼梯训练步态轨迹模型,通过对比正常髋、膝关节的运动角度数据,验证应用该轨迹的可行性与合理性,并进行了设定行走路线的社区任务导向性训练轨迹规划试验。研究结果表明,助行系统支持患者自主设定模拟社区任意行走模式,有助于帮助患者恢复部分肢体运动功能,以尽快融入社会。     

仿生六足机器人步态规划策略实验研究

采用日本弓背蚁进行常规步态实验学研究和仿生学探索,通过对高速数字摄像机采样结果的判断和分析,发现了蚂蚁后足的滑行过程并定义为“滑动相“.此外,还针对蚂蚁直线前进步态给出了合理的步态关系表达式,通过与周期规则步态的对比证明了该式的现实可行性,为仿生六足机器人进行周期不规则步态的规划奠定了理论基础.所采用的实验学研究和仿生学探索相结合的方法能有效提高仿生机器人的技术水平.     

基于速度矢量的6足机器人三角间歇步态规划与分析

为提高大惯量6足机器人行走的稳定性与连续性,提出了基于速度矢量的三角间歇步态.该步态以三角间歇步态为基础,统一映射平动与转动速度矢量为绕旋转中心转动,达到6足机器人全方向行走且速度平滑切换的目的.首先,由旋转中心理论计算中心坐标,在足端工作空间约束下计算最大旋转速度;其次,对摆动相采用足端0冲击摆线轨迹规划,支撑相采用增量式轨迹规划以便于编程计算连续运动指令实现变速度矢量运动;最后,在虚拟样机和物理模型上进行不同步态的对比实验.结果表明采用基于速度矢量的三角间歇步态晃动幅度与方差最小,提出的方法可保证大惯量6足机器人连续稳定的全方位运动.      

离散化四足机器人自由步态控制方法

为了实现离散化四足机器人自由步态的控制,提出一种新的基于中枢神经模式发生器(CPG)的自由步态控制方法。介绍了离散化四足机器人模型,在已确定的地形中,设定四足机器人起始点与抵达点的状态。将连续步态按照离散化步态完成排序,形成排序集合。在此基础上,利用中枢神经模式发生器CPG,采用周期性振荡信号对离散化四足机器人腿部各关节进行控制,给出单独神经元模型。为了便于分析,使用互抑神经元构成的振荡器对神经元的输出信号进行改善,通过该振荡器产生规律的振荡信号,以控制离散化四足机器人完成自由步态移动。实验结果表明,所提方法能够有效控制离散化四足机器人实现自由步态移动。     

膝关节骨性关节炎步态分析特征及3D矫形鞋垫设计应用

概述了2种步态分析实验系统、实验原理和KOA患者下肢三维步态的改变;由于下肢生物力学的复杂性和研究技术的局限性,3D矫形鞋垫设计目前仍处于初级阶段,产品的治疗效果尚无统一意见并且未大量生产使用,因此对3D矫形鞋垫在KOA中的应用原理及制作过程进行深入探讨,明确KOA患者膝关节周围动力和静力结构变化,将其应用于3D矫形鞋...     

基于惯性测量器件的无线步态分析平台

步态定量测量方法应用于许多领域,如临床医学、双足机器人控制等.采用惯性测量单元结合无线传感器网络建立了一个步态分析平台,将两个无线惯性测量单元传感器节点分别绑定在左右双侧脚踝,以同时采集双脚运动过程中的加速度和角速度信号,并将其通过无线方式发送到远程终端.通过模式识别、时间序列分析、阈值检测和零速修正等多种数据融合方法计算步态参数,并通过融合双足传感器数据得到双支撑相、双脚步行周期等重要的双足步态参数,其中双支撑相参数对人体日常动作的识别有重要意义.实验结果显示该研究具有较高的计算精度.     

基于被动行走原理的双足机器人步态规划

为解决四连杆双足机器人的平面步态规划问题, 提出基于被动行走的平面步态规划。基于3毅向下坡面完全被动行走的动力学方程, 利用角度不变控制方法施加控制力矩, 得到机器人在水平面上的动力学模型。结合常数时间放缩方法对平面参考轨迹进行时间放缩, 得到机器人在水平面上步幅不变, 周期可变的行走步态。通过Matlab 软件数值仿真结果表明, 该研究方法是可行、有效的。     

Wheeled foot quadruped robot HITAN-I

0IntroductionInthe past,much work has been done toinvestigatefour-legged walking.Two of the earliest works are the G.E.Quadruped and Phoney[1].With the introduction ofmore powerful computers,more and more bionic robotshave beeninvented in recent years.WARP1[2]in2002,TITAN[3-5]from1989,BISAM[6]in1998and SCOUTII[7]in1999are examples for these developments.Asground vehicle,the advantages of mobile robot have beenrecognized by peopleinengineeringfields.Ground mobilerobots are usually cl…