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下肢假肢行走時的路況識別方法.pdf

摘要
申請專利號:

CN201510451489.9

申請日:

2015.07.28

公開號:

CN104983489A

公開日:

2015.10.21

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):A61F 2/70申請日:20150728|||公開
IPC分類號: A61F2/70; A61B5/11; A61B5/22 主分類號: A61F2/70
申請人: 河北工業大學
發明人: 張燕; 張浩淼; 周穎; 郜鑫
地址: 300132天津市紅橋區丁字沽光榮道8號河北工業大學東院330#
優先權:
專利代理機構: 天津翰林知識產權代理事務所(普通合伙)12210 代理人: 胡安朋
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201510451489.9

授權公告號:

||||||

法律狀態公告日:

2016.10.26|||2015.11.18|||2015.10.21

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明下肢假肢行走時的路況識別方法,涉及下肢假肢,步驟是:采用前腳掌壓力傳感器、后腳跟壓力傳感器和慣性測量單元模塊采集被測試人員殘肢端運動信號樣本數據,實驗路況包括平地、上斜坡、下斜坡、上樓梯和下樓梯五種;路況識別時間的起始點的選取;從此時開始利用慣性測量單元進行被測試人員殘肢端運動信號樣本數據的采集;實際應用的采集到的殘肢端運動信號樣本數據個數的確定;對采集計算得到的殘肢端運動信號樣本數據進行處理;采集到的殘肢端運動信號樣本數據的特征值計算;用LVQ-ADABOOST分類器訓練;實現下肢假肢行走時的路況的在線識別;克服了現有下肢假肢行走時的路況的離線識別方法無法保證路況識別的實時性的缺陷。

權利要求書

權利要求書
1.  下肢假肢行走時的路況識別方法,其特征在于步驟如下:
第一步,采集被測試人員殘肢端運動信號樣本數據所用器件和實驗路況:
采集被測試人員殘肢端運動信號樣本數據所用器件包括前腳掌壓力傳感器、后腳跟壓力傳感器和慣性測量單元模塊,前腳掌壓力傳感器安裝在假肢腳部的前腳掌,后腳跟壓力傳感器安裝在假肢腳部的后腳跟位置,慣性測量單元模塊安裝在殘肢側的接受腔位置,實驗路況包括平地、上斜坡、下斜坡、上樓梯和下樓梯五種;
第二步,路況識別時間的起始點的選取:
選取一個步態周期中的擺動期的起始時刻作為路況識別時間的起始點,通過上述前腳掌壓力傳感器和后腳跟壓力傳感器來確定擺動期的起始時刻,當后腳跟壓力傳感器輸出為“0”,且前腳掌壓力傳感器輸出由“1”變為“0”時,說明此時處于擺動期的起始時刻,即為路況識別時間的起始點;
第三步,被測試人員殘肢端運動信號樣本數據的采集:
從第二步確定的路況識別時間的起始點開始利用慣性測量單元進行被測試人員殘肢端運動信號樣本數據的采集,包括殘肢端繞冠狀軸轉動的角速度信號和殘肢端在豎直方向平動的加速度信號;
第四步,實際應用的采集到的殘肢端運動信號樣本數據個數的確定:
本發明提出的在線識別方法能夠在一個步態周期的15%時間內識別出這一步態周期所處的路況,其中運動信號數據的采集占6%的時間,由于人類正常行走時的步態周期的統計結果為1.5s,上述6%即為0.09s,并考慮到上述壓力傳感器的采樣頻率為500Hz,故識別路況時實際應用的采集到的殘肢端運動信號數據為0.09×500=45個;
第五步,對采集計算得到的殘肢端運動信號樣本數據進行處理:
對采集計算得到的殘肢端運動信號樣本數據進行以下兩方面的處理:
(1)對采集計算得到的殘肢端運動信號樣本數據進行濾波處理,是利用小波分析的方法進行濾波處理,首先是將波形進行頻段劃分,然后在不同頻段內進行針對性的處理,再將波形重構;
(2)在上述第三步和第四步的基礎上對得到的殘肢端繞冠狀軸轉動的角速度信號分別進行積分和微分計算,得到殘肢端繞冠狀軸轉動的角度信號和殘肢端繞冠狀軸轉動的角加速度信號,對得到的殘肢端在豎直方向平動的加速度信號進行積分計算,得到殘肢端在豎直方向平動的速度信號,在對此殘肢端在豎直方向平動的速度信號進行積分計算,得到殘肢端在豎直方向平動的位移信號,擴展出了殘肢端繞冠狀軸轉動的角度信號、殘肢端繞冠狀軸轉動的角加速度、殘肢端在豎直方向平動的速度信號和殘肢端在豎直方向平動的位移四類信號,加上殘肢端繞冠狀軸轉動的角速度信號和殘肢端在豎直方向平動的加速度信號,加在一起共六類運動信號,將應用這六類運動信號作為殘肢端運動信號樣本數據進行識別;
第六步,采集到的殘肢端運動信號樣本數據的特征值計算:
利用上述五個步驟得到的殘肢端運動信號樣本數據,包括殘肢端繞冠狀軸轉動的角度信號、殘肢端繞冠狀軸轉動的角加速度信號、殘肢端在豎直方向平動的速度信號、殘肢端在豎直方向平動的位移信號、殘肢端繞冠狀軸轉動的角速度信號和殘肢端在豎直方向平動的加速度信號,計算其特征值:平均值、標準差、偏度和峭度四個特征值,各特征值的具體計算公式如下:
平均值:x‾=1NΣi=1Nxi,]]>
標準差:std=1N-1Σi=1N(xi-x‾)2,]]>
偏度:SK=NΣi=1N(xi-x‾)3(N-1)(N-2)std3,]]>
峭度:K=1NΣi=1N(xi-x‾std)4,]]>
其中,xi表示第i個樣本數據,N表示樣本數據總數,x表示N個樣本數據的平均值,std表示N個樣本數據的標準差,SK表示樣本數據的偏度,K表示樣本數據的峭度;
第七步,用LVQ-ADABOOST分類器訓練:
將第六步計算得到的特征值用于分類器的訓練,所選用的分類器是LVQ-ADABOOST分類器,這是基于ADABOOST算法構造而成的一種分類器,采用10個學習矢量量化的LVQ神經網絡作為弱分類器,利用ADABOOST算法將各分類器的結果進行組合,從而得出最終的分類結果;
第八步,下肢假肢行走時的路況的在線識別:
在第六步的分類器訓練完成后,即可用于在線的下肢假肢行走時的路況識別,識別過程以一個步態周期為最小單位,將上述計算得到的特征值輸入到訓練好的LVQ-ADABOOST分類器中,通過LVQ-ADABOOST分類器的輸出即可確定這一步態周期所處的路況,當繼續行走到下一步態周期時,再重復上述過程,從而實現下肢假肢行走時的路況的在線識別。

2.  根據權利要求1所述下肢假肢行走時的路況識別方法,其特征在于:所述利用小波分析的方法進行濾波處理,是采用對稱性和正交性較好的Sym6小波,對波形進行7級分解后對各頻段的高頻信號進行閾值濾波,保留5Hz以下的低頻段,再重構7層信號。

3.  根據權利要求1所述下肢假肢行走時的路況識別方法,其特征在于:其中所用壓力前腳掌壓力傳感器、后腳跟壓力傳感器選用的是上海瑞若公司生產的A401型薄膜壓力傳感器。

4.  根據權利要求1所述下肢假肢行走時的路況識別方法,其特征在于:其中所用慣性測量單元選用的是德國BOSCH公司生產的BMI055型慣性測量單元。

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