基于足底触觉特征的步态识别算法研究的中期报告.docxVIP

基于足底触觉特征的步态识别算法研究的中期报告

一、研究背景及意义

步态识别是计算机视觉领域的热点研究方向，它的应用涉及到机器人导航、健康监测、安全检测等领域。足底触觉在步态识别中也扮演着重要的角色，步态的每一步都是由足底触觉来支撑的。当前的步态识别研究大多利用视觉或者惯性的数据来进行分析，但是这些数据也有其固有的局限性，比如对于视觉数据，受环境光线、遮挡、尺度等因素的限制，会导致识别准确度下降。因此，基于足底触觉的步态识别算法研究具有很大的应用潜力。

二、研究内容

本次研究的主要内容为基于足底触觉特征的步态识别算法研究。具体而言，包括以下几个方面：

1.设计足底触觉传感器：在研究过程中需要设计足底触觉传感器，来采集数据。传感器要求小巧、灵敏度高、可穿戴等特点。

2.数据采集：使用足底触觉传感器采集多场景下的足底触觉数据，并结合惯性数据和视觉数据，实现多模态数据采集。

3.数据预处理：对采集到的数据进行去噪、滤波、数据对齐等预处理，确保数据质量，并保证不同传感器采集的数据同步。

4.特征提取：使用特征提取算法，提取足底触觉特征，并与惯性和视觉数据特征结合起来，进行特征融合。

5.步态识别算法研究：基于特征融合后的数据，使用机器学习或深度学习算法进行步态识别，比如支持向量机(SVM)、神经网络等。

三、预期结果

通过本次研究，预期可以实现以下结果：

1.设计出可穿戴的足底触觉传感器，采集到高质量数据。

2.针对数据噪声、数据对齐等问题，提出有效的数据预处理方法。

3.实现足底触觉、惯性、视觉数据的特征提取和特征融合。

4.研究出高准确度的步态识别算法，并将其应用到机器人导航、健康监测等领域。

四、研究计划

本次研究计划为1年，具体的研究计划如下：

月份研究任务

1-3文献综述，足底触觉传感器设计和数据采集方案制定。

4-6数据预处理算法研究与实现。

7-9数据特征提取和融合算法研究与实现。

10-12步态识别算法研究与实现，实验与结果分析。

五、研究难点及解决方案

难点：足底触觉的传感器设计、数据预处理、多模态特征融合算法研究等。

解决方案：采用实验室现有的设备、传感器等，并结合文献中的相关方法来解决问题。同时，注重跨学科的合作，提高算法效果。

六、总结

本次研究旨在在步态识别领域中探索基于足底触觉的识别方法，对于机器人导航、健康监测、安全检测等领域具有很大的应用潜力。研究的重点将放在足底触觉传感器的设计、数据预处理、多模态特征融合算法研究以及步态识别算法研究上。通过本次研究，可以为步态识别领域的进一步研究提供借鉴和参考。