基于卡尔曼滤波模型的平地行走步频预测方法-哈尔滨工程大学学报.pdf

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第卷第期哈尔滨工程大学学报年月基于卡尔曼滤波模型的平地行走步频预测方法王超方正余韬邓欣萍江建烽厦门大学物理与机电工程学院福建厦门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该方法实时性

第36卷第8期                      哈  尔  滨  工  程  大  学  学  报                    Vol.36 №.8 2015年8月                    Journal of Harbin Engineering University                       Aug.2015 基于卡尔曼滤波模型的平地行走步频预测方法 王超,方正,余韬,邓欣萍,江建烽 (厦门大学物理与机电工程学院,福建 厦门361005) 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。 关键词:智能下肢;步频;预测算法;足底压力;卡尔曼滤波 doi:10.3969/ j.issn.1006⁃7043.201407070 网络出版地址:http:/ / www.cnki.net/ kcms/ detail/ 23.1390.U1628.003.html 中图分类号:TP273.2  文献标志码:A  文章编号:1006⁃7043(2015)08⁃1109⁃05 Level walking stride frequency forecast based on Kalman filter model WANG Chao,FANGZheng,YUTao,DENG Xinping,JIANGJianfeng (School of Physics and Mechanical & Electrical Engineering,University of Xiamen University,Xiamen 361005,China) Abstract:The adjusted damping of intelligent lower limb can only take effect in the next swing cycle because the control is based on the stridefrequency of theprior stride.Therefore,thiscontrol tacticsisineffective,it isunable to achieve the real⁃time control and isdifficult to be appliedwhenthe stridefrequency changesfrequently.A stride frequency prediction method based on the plantar pressure sensing and Kalman prediction model was proposed in this paper tosolvetheproblem.Theplantarpressuresensingobtainsdataof stridefrequency,thentheKalmanpre⁃ diction model predicts the next stride frequency based on the stride frequency that has been known. In the level walking experiment,thedeviationbetweenthenext step stridefrequency predictedby thismethodandtheposterior valuesreduced about 10% compared with the deviation of the following method. It has good real⁃time performance and provides a feasible plan for the performance improvement of the int

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