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

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