基于多传感器信息融合的外骨骼运动意图辨识

作者：石磊; 尹鹏; 杨铭; 屈盛官

来源：信息与控制, 2023, 52(02): 142-153.

DOI：10.13976/j.cnki.xk.2023.2144

• 下肢增强型外骨骼机器人
• 多传感器信息融合算法
• 机器学习
• 意图识别
• 神经-模糊推理系统

为了实现外骨骼机器人的柔顺运动控制，需要对穿戴者的运动意图进行实时准确地辨识与预测。本研究利用多传感器信息融合的方法完成对穿戴者运动意图的识别。通过对多种机器学习算法在识别准确性、资源消耗和处理实时性进行比较、最终确定利用支持向量机(SVM)实现对日常8个运动模式(静坐、双腿站立、步行、跑步、上下斜坡和上下楼梯)完成动作模式的识别，识别平均准确率达到95%。对于运动相位和运动切换事件的预测，利用神经-模糊推理理论完成运动相位识别与状态切换事件的预测。在给定的测试集上相位识别准确率为99%,且预测的状态切换时刻与真实时间的偏移绝对值的均值为61.6 ms,满足外骨骼柔顺控制对预测时间的要求。

• 单位
  华南理工大学; 广州视源电子科技股份有限公司