基于多信息融合的下肢外骨骼机器人感知系统研究

• 作者: 方晨昊 杨华勇 杨金江 欧阳小平 黄梓亮
• 来源期刊: 工程设计学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多信息 外骨骼机器人 感知系统 变增益卡尔曼滤波算法 Savitzky-Golay滤波算法
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 智能设计
• 页码范围: 159-166
• 页数: 8页
• 分类号: TP242.6
• 字数: 4022字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1006-754X.2018.02.005

摘要

人体运动感知系统是外骨骼机器人柔顺控制和人机耦合的关键.通过分析外骨骼机器人的下肢动态模型,提出了一种支撑相选择位置控制、摆动相选择交互力导纳控制的人机协同控制方法.根据该方法开发了一种基于多信息融合的下肢外骨骼机器人感知系统,以人体下肢关节角度、人机交互力和足底压力为运动状态感知量,利用变增益卡尔曼滤波算法和Savitzky-Golay滤波算法分别对IM U传感器数据进行姿态角度解算和对FSR压力数据进行预处理,获得步态特征并通过试验来验证该方法的可靠性.试验结果表明:角度解算算法具有高精度、高稳定性的特点,交互力感知方法和FSR压力数据处理算法具有可行性,验证了所开发的感知系统能够可靠地获取关节角度、人机交互力和足底压力并融合处理,以及准确地识别穿戴者的步态特征.研究结果为外骨骼机器人感知系统的优化提供一定参考,促进了外骨骼机器人控制系统及策略的发展.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨华勇	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	350	6927	43.0	64.0
2	欧阳小平	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	31	365	12.0	18.0
3	黄梓亮	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	2	13	1.0	2.0
4	方晨昊	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	1	13	1.0	1.0
5	杨金江	浙江大学流体动力与机电系统国家重点实验室	1	13	1.0	1.0