Sammanfattning av denna webbsida: En exakt klassificering av olika gångfaser är nödvändig för att möjliggöra kontroll av exoskeletonrobotar och upptäcka användarnas avsikter. Vi föreslår en gåtfasklassificeringsmetod baserad på neurala nätverk med hjälp av sensorsignaler från lägre extremitetsrobotar. I sådana robotar används ofta fotsensorer med kraftavkänningsregister för att klassificera gångfaser. Vi beskriver klassificeringar som använder orienteringen av varje nedre extremitet segment och vinkel hastigheter i lederna för att producera den aktuella gångfas. Experiment för att erhålla ingångssignaler och önskade utgångar för inlärnings- och valideringsprocessen genomförs, och två neurala nätverksmetoder (en flerskikts perceptron och icke-linjär autoregressiv med externa ingångar (NARX)) används för att utveckla en optimal klassificering. Offline- och onlineutvärderingar med hjälp av fyra kriterier används för att jämföra klassificeringarnas prestanda. Den föreslagna NARX-baserade metoden uppvisar tillräckligt god prestanda för att ersätta fotsensorer som ett sätt att klassificera gångfaser. ÖPPET ANSLUTNINGSensorer 2015, 15 27739
Jung REF använde två typer av artificiella neurala nätverk för att klassificera gångfasen med hjälp av signaler från vinkelsensorerna i den nedre extremiteten exoskeleton.
A Neural Network-Based Gait Phase Classification Method Using Sensors Equipped on Lower Limb Exoskeleton Robots
{'venue': 'Sensors', 'journal': 'Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}