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面向速度适应的动力小腿假肢蹬地时刻在线识别
摘    要:本文开展了针对残疾人穿戴动力假肢行走时蹬地时刻的在线识别及面向速度的适应性问题研究.实验中,残疾人被试穿戴我们自主设计的智能动力小腿假肢.该动力假肢通过角度传感器测量踝关节角度,利用角度传感器信号可以将运动划分为两个模式(模式转换时刻即为蹬地时刻).两个惯性测量单元和一套电容传感系统被用来识别这两种运动模式及蹬地时刻.实验中,我们首先采集了被试穿戴动力假肢在0.9 m/s速度下行走的数据进行模型训练,然后基于此模型研究在不同速度下(0.7, 0.9, 1.1 m/s三种情况)对蹬地时刻的在线识别效果.结果如下:首先,在不同的速度下,针对两种模式的在线识别分别取得了97.59%, 98.17%, 93.39%的准确率;其次,我们发现,在三种速度下行走的每一步均可以正确识别出蹬地时刻,识别出的蹬地时刻与准确的蹬地时刻之间存在时延,通过对时延的统计分析,结果表明三种速度下的识别时延统计结果相应为1.5±8.75 ms,–12.38±5.39 ms,–29.52±15.64 ms.结合识别准确率与时延分析,可以得出结论:本文提出的在线模式识别方法识别蹬地时刻,具有准确率高、延时短的特点,同时显示出良好的速度适应性.

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