En gångidentifieringsmetod för en lägre extremitet exoskeleton presenteras för att identifiera gångunderfaserna i koordinerad rörelse mellan människa och maskin. Först introduceras en sensorlayout för exoskelettet. Med hänsyn till skillnaden mellan människans nedre extremitetsrörelse och den koordinerade rörelsen mellan människa och maskin, är gånggången uppdelad i fem underfaser, som är "dubbelställning", "höger ben sving och vänster benposition", "dubbelposition med höger ben fram och vänster ben bak", "höger benposition och vänster ben sving" och "dubbelposition med vänster ben fram och höger ben bak". Sensorerna inkluderar skotrycksensorer, knäkodare och lår- och kalvgyroskop och används för att mäta fotkontaktkraften och knäledsvinkeln och dess vinkelhastighet. Därefter identifieras fem delfaser av gånggång med hjälp av en C4.5 beslutsträdsalgoritm enligt datafusionen av sensorernas information. Baserat på simuleringsresultaten för gångdivisionen kan identifieringsnoggrannheten garanteras av den föreslagna algoritmen. Genom exoskelettets kontrollexperiment föreslås en uppdelning av fem delfaser för den koordinerade vandringen mellan människa och maskin. De experimentella resultaten verifierar denna gångdelning och identifieringsmetod. De kan göra hydraulcylindrarna infällda i förväg och förbättra den maximala gånghastigheten när exoskelettet följer personens rörelse.
Guo Ref föreslog ett C4.5-beslutsträd för att identifiera gångfasen.
Method for Walking Gait Identification in a Lower Extremity Exoskeleton Based on C4.5 Decision Tree Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}