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摘要:
现有智能下肢的控制策略都是以刚完成的一步的步频为调节阻尼的依据,调整好的阻尼只能在下一步摆动期生效,因此该控制策略是滞后的,无法做到实时控制,在步频变化频繁的场合难以适用。本文方法利用足底压力传感获取步频数据,然后通过卡尔曼预测方程由已完成的步频预测即将迈出的下一步步频。在模拟日常生活平地行走步频变化的实验中,所预测的下一步步频与后验值之间偏差比跟随方法的偏差大约减小了10%。该方法实时性好,为改善智能下肢的性能提供了新的可行性方案。
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文献信息
篇名 基于卡尔曼滤波模型的平地行走步频预测方法
来源期刊 哈尔滨工程大学学报 学科 工学
关键词 智能下肢 步频 预测算法 足底压力 卡尔曼滤波
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1109-1113
页数 5页 分类号 TP273.2
字数 4381字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7043.201407070
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王超 厦门大学物理与机电工程学院 24 152 7.0 12.0
2 方正 厦门大学物理与机电工程学院 24 101 6.0 9.0
3 余韬 厦门大学物理与机电工程学院 4 33 2.0 4.0
4 邓欣萍 厦门大学物理与机电工程学院 2 4 1.0 2.0
5 江建烽 厦门大学物理与机电工程学院 2 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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1006-7043
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14-111
1980
chi
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