文摘
因为目标用户assistive-type下肢外骨骼(可以)是那些患有下肢残疾,定制的步态控制可以采用。但是,定制的步态是无法提供稳定的运动变量地形,例如,平坦,上坡、下坡,松软的地面。本文的目的是实现步态检测和环境特性识别教唆者通过发展一种新型可穿戴传感系统。可穿戴传感系统采用7力传感器作为传感矩阵实现高精度的地面反作用力检测。有一个IMU传感器集成到结构检测角速度。通过融合力和角速度数据,四种典型的地形特性可以被成功,识别率可以达到93%。
1。介绍
下肢外骨骼(米歇尔)机器人技术已迅速发展在过去的20年。三个实现字段,增加,康复和生活支持探索。首先,人口增长类型米歇尔(AULLE)是为军事和开发旨在提高士兵的负重能力。领域的应用程序扩展到救灾和工业运输援助。典型Kazerooni等人开发了第一代AULLE名为BLEEX [1,2]。然后,叫人类负重外骨骼是发达的第三代AULLE携带约90公斤的负载。第二,康复类型米歇尔(RELLE)为患者下肢不便(开发3- - - - - -5]。典型的病人包括那些脚下降,脊髓损伤和中风。最著名的RELLE Lokomat, Hocoma公司开发的6]。的assistive-type米歇尔(ASLLE)是用来帮助患者下肢残疾,但其上肢是正常的。ASLLEs协助病人回到他们正常的生活。他们不仅帮助在平地行走运动,爬上楼梯,或者坐下来站,但他们也在日常生活中重建他们的信心。有三种典型的商业产品开发:“重新行走”6.0 [7],Ekso GT [8],HAL-5 [9]。他们每个人都有一个约20公斤的重量。除了这些,轻量级ASLLEs也被开发来帮助脊髓损伤患者,如凤凰城3.0 [10]和INDEGO [11]。研究人员也在努力证明自己对病人使用ASLLEs [12,13]。
在先前的研究中,我们关注人类增强外骨骼(14- - - - - -16)和一个ASLLE命名教唆者(17,18对个人)。原型的教唆者的一个插图SCI病人如图1。基于教唆者和两个拐杖,病人可以形成一个稳定的区域保持平衡。四个直流电机分别安装在髋关节和膝关节的关节。病人由两个控制器控制教唆者,抓住手柄上安装的拐杖。一个电池和控制电路放置在背包的核心部分是控制直流电机。本文是一个扩展我的以前的工作(19]。
避免伤害病人当驾驶外骨骼是一个关键问题。表1显示了三种的影响会在人类之间的相互作用,机器,和环境。AULLE,机械零件按照飞行员的运动和支持负载的重量。飞行员主动human-machine-environment系统。RELLE,控制人类运动的机器,因为SCI患者的下肢瘫痪。RELLE的工作环境是非常安全的,因为飞行员总是受固定保护支持。ASLLE,尽管潜在的飞行员是相同的RELLE ASLLE的工作环境是复杂的日常生活。安全的飞行员ASLLE依赖于外骨骼的稳定。此外,完整的损伤患者失去了感觉能力。他们不能保持平衡时穿着外骨骼。因此,ASLLE应该能够感觉的步态轨迹人机状态和调整试验,以避免危险的情况。
基于分析的安全人机系统,传感系统改善ASLLEs的稳定是必要的。鞋合适的组件,安装传感器。在相关工作中,研究人员使用foot-sensing系统检测步态信息。Footscan是一个典型的商业产品由RSscan公司。基于这种产品,步态特征之间的关系和脚超重儿童的压力进行了分析20.]。除此之外,研究人员还设计了一个数量的可穿戴传感系统,以满足他们的研究需求。在[21),研究人员设计了传感鞋子估计CoM位移连续使用一个动态测量系统包含2艾莫斯和2 6指尖力/力矩传感器。虽然传感器的精度很高,大尺寸影响步态分析造成正常行走。甚至高精度数据可以很容易收集。IMU的大尺寸和压力传感器给飞行员糟糕的穿着体验。刘等人从事步态分析薮猫年。他们开发了智能鞋对人体步态分析(22,23]。的小说点聪明的鞋是他们包含三个六轴力传感器1厘米厚度。传感器安装在脚跟,拱门,脚掌分别细分人类行走,得到高精度的相位步态数据。班贝克等人开发了多个传感系统和集成的鞋子。传感系统包含6种传感器包括一个加速度计、陀螺仪、力敏感的电阻器,弯曲传感器,聚偏二氟乙烯地带,和电场传感器(24]。多个传感器提供的冗余步态数据,确保稳定。由于复杂环境如表所示1,我们打算开发一个可穿戴传感系统的教唆者不仅可以检测人体运动还检测环境的状态,如地上的特点。
2。动机
2.1。用户和应用程序环境的协助者
教唆者的目的是为用户与损伤水平从T9 SCI病人外伤造成的(例如,车辆撞或跳楼)或疾病(如脊髓炎)[25,26]。教唆者的目的是为了扩展范围的活动来推进他们的康复计划者。此外,直立行走让病人感觉更自信,因为他们可以与朋友交谈在齐眼的高度,走路像正常的人。
如下介绍,应用程序的目标环境的教唆者日常生活和临床康复。与临床环境相比,日常生活环境更为复杂。因此,在本研究中,我们更加注意在分析日常生活环境的主要特征,特别是地面。一般来说,地面的两个主要特征影响正常行走的步态,即硬度和地形。图2显示了这两个特性之间的关系,共同实现环境。典型的材料在日常生活中有两个相对的特点:例如,大理石地面的典型特征是平面和努力。
2.2。步态分析和环境检测的协助者
对于健康的人来说,步态改变自适应交叉时从一个地区到另一个地方。例如,步态改变当有人从艰难地穿过沙子。然而,教唆者是一个定制的行走步态实现运动对SCI患者(15]。它会导致一个潜在的安全隐患,因为它不能适应地形的变化自适应社会环境。
步态分析主要集中在两个参数的地面反作用力(平)和身体姿势。这两个参数可以用来确认系统状态是否适合下一个动作。双足机器人的稳定控制,发现(27]表明,与硬地面,阶梯高度避免碰撞往往会增加机器人的脚和松软的地面。此外,地形特征也步态调整的至关重要的因素。教唆者,控制策略的稳定性不仅取决于系统控制器,而且环境特性。教唆者的典型环境图所示2。因此,我们打算设计一个可穿戴传感系统协助者,可以用来探测和识别环境特性和警察的脚。
3所示。方法和材料
3.1。可穿戴传感系统的设计要求
部分1显示了步态的可穿戴传感系统的分析和人机系统的安全。因此,脚的可穿戴传感系统,提出了实现步态分析和环境检测。提出了以下设计要求根据SCI患者的特点:(一)让用户舒适,鞋底的厚度应小于20毫米。(b)为了确保方便,人们应该能够使用一只手穿上鞋子。(c)为了确保步态分析的准确性,从传感器输出的力的大小应该获得的。(d)避免力量超过可接受的范围内,测量范围的力的可穿戴传感系统至少应该从0到120公斤。(e)削减成本、可穿戴传感系统的硬件成本应小于¥2000。(f)提供足够的数据控制策略,可穿戴传感系统设计应该能够探测和识别功能。(g)最后,可穿戴传感测量系统需要实现的态度和步态分析。
3.2。可穿戴传感系统的设计
提出在节3.17应该满足设计要求。可穿戴传感系统的机械设计如图3。在图3(一个)有3层,形成力检测的传感部分。底层构造耐磨橡胶用于确保驾驶员的脚不会下滑。钩和环胶带用于系紧。中间一层是力传感器的持有人。3层的总厚度是18 mm可以满足需求的条件(a)。七个应变计力传感器是用来感觉力量的中心z设在。最上面一层是用于安装7力传感器的铝合金。有必要认识到脚跟和脚掌的力(27,28]。因此,顶层是两个分离的铝合金制成的。三个力传感器前脚掌着地的方式形成一个稳定的平面上。其他4力传感器组成一个梯形保持稳定。每一个力传感器的精度约为0.1%。一起7个力传感器能够测量精度高。因为一个力传感器的范围为25公斤,可穿戴传感系统的测量范围是175 kgf。乌兹别克斯坦伊斯兰运动传感器和控制电路用于收集数据的态度是安装在电路盒如图3(一个)。连接杆设计链接可穿戴传感系统和教唆者的小腿。以满足需求(e)、可穿戴传感系统的成本是列在表中2。
(一)
(b)
(c)
3.3。力测量实验
为了测试我们的力传感系统的性能在精度和动态稳定性方面,进行了测量实验。在这个实验中,我们使用的力平台来验证和校准的准确性可穿戴传感系统。图4描述力测量实验的设置,飞行员站跨在两个平台。在实验过程中,飞行员改变脚的中心的支持他的体重从左向右,然后再转向左边。运动的频率大约是2秒。最后,我们使用一个无线模块将可穿戴传感系统的数据为传感系统分析PC。实验结果显示在图5。红色线表示的输出力板,蓝色线表示的输出可穿戴传感系统。这个数字表明,鞋子的数据按照数据从力板精度高。颤抖的动作,可穿戴系统检测到身体颤抖的准确。
3.4。压力中心(CoP)
两足动物运动控制ZMP(零力矩点)和警察是两个重要的标准。警察恰逢ZMP当系统在准静态下的状态。迪等人开发了一种甘蔗机器人实现人类秋天估计警察的检测(29日]。在我们的研究中,警察也参与协助者稳定性评估的人机系统。估计警察的人机系统,第一步是计算地面反作用力(平)和警察的脚。根据(30.),警察可以估计
基于力感觉系统的机械设计,分散后(1),警察的脚了 在哪里 ,( )表示每个力传感器的坐标。表示每一个力传感器获得的力量。是认识的马克左右脚。基于机械设计,可以获得每个传感器的坐标图3 (c)。
设计验证实验证明警察可穿戴传感系统的性能检测。实验设置类似于图4。所不同的是,飞行员是走在日常生活状态,而是一个力的平台。图6时显示实验结果从脚后跟接触地面的时候脚趾从地上抬起。在这个实验中,轨迹转换从脚跟到大脚趾,如图6(一)。图6 (b)显示的总力的大小z设在。警察的轨迹X- - - - - -Y平面如图6 (c)。基于[31日),警察同意人类习惯的轨迹,因为类似的曲线。
(一)
(b)
(c)
4所示。地面特征分析和识别
4.1。地面特征分析
基于部分2,应用程序环境的主要特征包含硬度和地形。更具体地说,软/硬和平板/坡两对控制策略的关键因素。在考虑环境在日常生活中,地毯,坡道,大理石地面被选中作为公认的学科。的区别是斜坡,上上下下。平地,软、硬特性的主要区别。因此,可穿戴传感系统的主要目的是识别以下组合特性平面/硬(F / H),平/软(F / S),上坡/硬(U / H),下坡/硬(D / H)。
认识到这些特性,乌兹别克斯坦伊斯兰运动和力传感器的数据是必要的。一般来说,步行运动可分为8个阶段,即初始接触(IC),加载响应(LR)、姿势(女士),preswing (PS),初始摆动(是),中间摇摆(女士),和终端摇摆(TS) [24]。斜坡,3力传感器用于(32斜率)认识到通过调整力传感器的输出序列。集成电路和LR阶段包含信息由地面的硬度的影响。因此,传感器数据的集成电路和LR阶段收集的数据窗口特性识别。
总共7力传感器和一个IMU用于地面特性。每个传感器的力量( )。乌兹别克斯坦伊斯兰运动传感器的输出角速度 和加速度 。得到可靠的结果,重力加速度的合力中删除7传感器是标准化的。保持数据在同一大小、力乘以比例因子。剧烈的振动使IC和LR阶段容易检测和输出的力也增加。因此,根据力传感器的输出,数据窗口特性识别得到如图7。
4.2。主成分分析(PCA)的四个地面特征提取
主成分分析是一种数据分析方法,它使用一个正交变换来获得主成分用于目前的低维变量的原始数据的功能。作为一个受欢迎的模式识别方法,主成分分析广泛应用于人脸识别(33]。这种方法旨在降低特征向量的维度。在我们的研究中,特征向量的维数为一个环境特征提取是30包含之和,7的意思是,和方差归一化力传感器输出和使用硬件运动加速度。利用主成分分析法(PCA)分析数据后,解释主成分的方差。
根据数据的结果8- - - - - -11,解释了前三个主成分的方差是超过85%。因此,前三个主成分就足以区分四个地面特征。数据8和9尤其表明,上上下下的动作很容易描述使用第一个2主成分。在数据9和10,第三主成分的方差解释10%以上。结果表明,软、硬特性比较复杂。最后,地面特征描述前三个和两个主要组件的数据12和13,分别。
由于四个地面特征,很容易的最小距离分类器进行分类34]这是用来分类四个特性。
4.3。实验
5验证识别方法的性能,实验对象穿着可穿戴传感系统和走在地毯上,斜坡(上上下下),和平坦的地面在一个正常的步态,和大约2000步。预处理后的数据作为训练数据的一半。左边的部分是用于测试训练模型,并得到实验结果如图14。黑色的圆圈表示分不分类的特性在右边。
最后,4地面特征的识别率是列在表中3。努力/平地的识别率和下坡/硬地面超过95%。这一结果表明,利用主成分分析法(PCA)提取的特征向量和最小距离分类器适用于地面特征识别。
5。讨论
提出了机械设计的部分3.2符合设计要求(a)、(b), (d)和(e),以满足设计需求(c)、7力传感器被用来形成一个测量板。力传感器可以承载一个飞行员。本研究的主要贡献是,地面特征检测和识别是实现中提到的需求(f)和(g)。态度和力数据相结合的数据窗口用于分析地面特征。此外,乌兹别克斯坦伊斯兰运动的主要工作是获取数据的态度的鞋子。检测结果的影响也在底层材料的属性。橡胶层能吸收噪音的运动接触地面。
PCA和最小距离分类器参与实现地面特征识别。涉及四个经典的地形。然而,日常生活环境是更复杂的比一个实验。表中的数据3表明地面特征识别的准确性。最大误差约5.3%发生在软、硬地面特征检测。一个错误发生在约4.4%的特性。
6。结论和未来的工作
在这项工作中,我们介绍了为AULLE应用环境,RELLE, ASLLE分别。作为ASLEE,教唆者是用来帮助SCI患者恢复正常的生活。我们提出了一个可穿戴传感系统,能够提高灵活性和安全的飞行员通过检测步态和天然气采收率。提出了机械设计的可穿戴传感鞋来满足设计要求。七个力传感器是用来形成两个刚性飞机检测平显示力量和警察检测性能良好。乌兹别克斯坦伊斯兰运动传感器安装在可穿戴传感系统意义上的态度和加速度数据计算地面特征识别。验证实验的可穿戴传感系统测试执行警察的性能检测。结果表明,可穿戴传感系统能够实现人类步态轨迹检测,和警察的轨迹趋势同意正常人类的轨迹。PCA是参与地面特性识别,因为大尺寸的特征向量。分析结果表明,前三个主成分足够艰苦的/努力,下坡/硬,硬/平,软/平地特征提取。 Finally, a test was carried out to verify the recognition performance, and the results showed that the recognition rate is more than 93%.
在未来,更多的环境情况下应考虑到识别实验验证可穿戴传感系统的性能,例如,道路由沙子和鹅卵石。直到现在,识别算法仍然是电脑上执行,不方便实时工作。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
本研究项目是国家重点支持的研究和发展计划(2017 yfb1302300)和中国国家自然科学基金(U1613223号和61503060)。