Sammanfattning av denna webbsida: Gait fas används i stor utsträckning för gångbana generering, gångkontroll och gång utvärdering av lägre-limb exoskeletoner. Hittills har en mängd olika metoder utvecklats för att identifiera gångfasen för lägre kvist exoskeletoner. Angulära sensorer på sublima exoskeletoner är nödvändiga för styrning av ledslutna kretsar, men andra typer av sensorer, såsom plantartryck, attityd eller tröghetsmätningsenhet, är inte oumbärliga.Därför föreslår vi en ny metod för fasigenkänning för sublima exoskeletoner med hjälp av endast kantsensorer. Metoden består av två förfaranden. För det första beräknas och klassificeras gångavvikelseavstånden under gång enligt Fishers linjära discriminantmetod, och en gångcykel är uppdelad i åtta gångfaser. Klassificeringsresultatens giltighet verifieras också på grundval av stora gångprov. För det andra bygger vi en fasigenkänningsmodell baserad på multilager perceptron och utbildar den med fasmärkta gångdata. Det experimentella resultatet av korsvalidering visar att modellen har en genomsnittlig korrekt uppsättning på 94,45 % (CRS) och en genomsnittlig korrekt fashastighet på 87,22 % (CRP) på testuppsättningen, och den kan förutsäga gångfasen exakt. Den nya metoden undviker att installera ytterligare sensorer på exoskeleton eller människokroppen och förenklar det sensoriska systemet i den lägre kvisten exoskeleton.
I referens-REF användes MLPNN-algoritmen för att uppnå fasigenkänning för exoskeletoner i nedre extremitet med hjälp av endast kantsensorer för leder.
Gait Phase Recognition for Lower-Limb Exoskeleton with Only Joint Angular Sensors
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}