Detektion av geithändelser är viktigt för intention predikering i proteser och exoskeletoner under olika aktiviteter. Människans gångcykel är uppdelad i två huvudfaser, dvs. svängfas och ställning fas. Initial kontakt (IC) med marken indikerar start av läge fas medan Toe Off (TO) är början på swing fas. Denna artikel presenterar algoritm baserad på uppsättning av heuristiska regler för gång händelse detektion med hjälp av ett enda gyroskop fäst på skaft av ämnen utför aktiviteter i det dagliga livet såsom normal gång, snabb gång, ramp stigande och ramp fallande. Algoritmen detekterade gånghändelser som IC, TO, Midswing (MSw) och Midstance (MSt). Resultaten jämfördes med referenstryckmätningssystemet med hjälp av Flexiforce footswitches (FSW). Det genomsnittliga avvikelsefelet mellan referenssystemet och det föreslagna systemet var för IC ca +4ms och för TO ca -6,5ms. Resultaten visade att den föreslagna algoritmen uppnådde hög detektionsprestanda jämfört med de befintliga algoritmerna och kommer att leda till kraftfulla verktyg för att utveckla ett avsiktsförklaringssystem för amputerade i nedre extremiteterna.
Experimentet i REF visade ett genomsnittligt skillnadsfel mellan referensen och det föreslagna systemet på ungefär +4 ms för IC och −6,5 ms för TO.
Heuristic based gait event detection for human lower limb movement
{'venue': '2017 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI)', 'journal': '2017 IEEE EMBS International Conference on Biomedical & Health Informatics (BHI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}