基于Kalman濾波及蟻群優(yōu)化算法的步態(tài)信號處理新方法研究.pdf

1、本文通過使用實(shí)驗(yàn)室自行研發(fā)的便攜式下肢多傳感數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，對人在步行過程中的足底壓力信號以及下肢慣性測量單元(Inertial Measurement Units，IMUs)信號進(jìn)行采集，并基于這兩種信號分別對步頻預(yù)測新方法以及下肢空間姿態(tài)反演新方法進(jìn)行了研究與驗(yàn)證。
　　基于足底壓力的步頻預(yù)測新方法研究的目的是為了使智能下肢能夠?qū)崟r(shí)地調(diào)節(jié)膝關(guān)節(jié)阻尼，使其固有頻率與實(shí)際步頻相符，達(dá)到更加接近正常步態(tài)的效果。通過卡爾曼(Kalman

2、)預(yù)測方程對步頻進(jìn)行預(yù)測，利用蟻群算法在規(guī)定的連續(xù)域中尋找Kalman預(yù)測方程中系統(tǒng)噪聲方差與測量噪聲方差兩個(gè)參數(shù)的最優(yōu)組合，實(shí)現(xiàn)對Kalman預(yù)測方程的優(yōu)化。設(shè)計(jì)并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)獲取6組人行走的步頻數(shù)據(jù)，利用蟻群算法對其中3組數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，得到參數(shù)最優(yōu)組合。然后將該參數(shù)組合代入Kalman預(yù)測方程對另外3組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試。測試實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，經(jīng)蟻群算法優(yōu)化后，Kalman預(yù)測算法預(yù)測得到的步頻與后驗(yàn)值之間的誤差比跟隨方式的誤差分別減少了44.1

3、0％、43.42％、36.17％。證明了Kalman預(yù)測算法跟蟻群算法結(jié)合的方法在智能下肢控制上的應(yīng)用前景。
　　基于IMU信號的下肢空間姿態(tài)反演新方法研究的目的則是探索一種新的下肢關(guān)節(jié)角度反演方法。利用人體運(yùn)動學(xué)約束以及四元數(shù)的特性，對IMU信號進(jìn)行處理找出膝關(guān)節(jié)的旋轉(zhuǎn)軸，避免了IMU傳感器安裝過程中通常需要將其以特定的方向安裝在人體表面的限制，同時(shí)省去難以確保完成準(zhǔn)確度的校準(zhǔn)動作，并利用Kalman濾波器進(jìn)行傳感器融合，消除陀