基于过程神经元智能仿生腿步态识别.pdf

基于过程神经元的智能仿生腿步态识别1 1 2 1 王斐 ，苏洁 ，徐心和 1 东北大学 信息科学与工程学院人工智能与机器人研究所，沈阳 (110004) 2 东北大学 信息科学与工程学院电子信息工程研究所，沈阳 (110004) E-mail：wangfei@ 摘 要：本文通过六维力传感器和加速度传感器检测智能仿生腿的行走信息，采用基于三次 样条函数拟合的过程神经网络模型，对智能仿生腿各种路况下的步态识别进行了研究。三次 样条函数具有光滑性、可积性、阶数低、参数少等优点，有效地简化了过程神经网络的时空 聚合运算。经过实验验证了该方法是切实可行性。 关键词：智能仿生腿，过程神经元，三次样条函数 中图分类号：TP242.6 1．引言 由微处理器控制的智能仿生腿是一种高级的智能假肢。它能够让膝上截肢残疾人像健康 人一样自由行走，是自动控制理论应用于截至残疾人康复领域的新应用。由于微处理器的精 确控制，配戴智能假肢的残疾人能够改变步速，不但可以奔跑、上下坡、上下楼梯，甚至可 骑自行车，与机械式假肢相比，智能假肢在步态上更接近健康人步态。图 1 为东北大学机器 [1] 人课题组开发的智能假肢原型样机 。 加速度传感器 微处理器 磁流变阻尼器 4连杆闭链膝关节 6维力传感器 柔性假脚 图 1 智能仿生腿原型样机 Fig1 The prototype of an intelligent bionic leg 步态是指在步行运动过程中，人体的各部位在时序和空间上的一种协调关系。基于生物 运动学分析，人体双腿的移动姿态应该是对称的，随时间周期性变化。对于膝上截肢残疾人 来说，与人工假肢之间的协调运动一直是一项挑战。为了实现稳定对称的行走并最大限度减 少人为操作，智能仿生腿应该能够感知残疾人的运动意图，并控制智能仿生腿跟随健康腿实 1本课题得到高等学校博士学科点专项科研基金（项目编号：20040145012, 20070145105 ）的资助。 -1- [2] 现协调运动。因此，如何使智能仿生腿能够自动地、全时相地跟随人工腿的步态 ，是研究 的重点，也是当今高级智能仿生腿的研究方向。显然这里有两个问题需要很好解决：一是如 何检测和描述健康腿的现行步态，二是如何控制和实现智能仿生腿对人工腿的步态跟随。本 文对智能仿生腿的步态识别进行研究，分别根据安装于仿生腿踝关节的六维力传感器及固定 于大腿杆的加速度传感器检测的信息，采用基于三次样条函数拟合的过程神经网络模型对仿 生腿的步态进行识别，最终实现智能仿生腿跟随人工腿的目标。 2 ．基于三次样条函数的过程神经网络模型 2.1 过程神经网络模型 由于神经网络方法用于问题求解无需事先建模，给复杂实际问题的求解过程带来了很大 的方便，因而近几年已被广泛应用于各个研究领域[3] 。在目前大多数人工神经元网络模型中， 系统的输入均为与时间无关的常量，即网络的输入是数值，每次输入是几何点式的瞬时输入 （一个值或向量）。然而，在许多实际问题中，大多数系统的输入往往是一个过程，或一个 依赖于时间的函数，而几