一种基于长短期记忆网络的步态相位实时检测方法技术

本发明专利技术是一种基于长短期记忆网络的步态相位实时检测方法。本发明专利技术涉及医疗康复类外骨骼机器人技术领域，本发明专利技术建立数据采集系统，通过数据采集系统采集IMU数据；根据采集的IMU数据，进行预处理，对角度和角速度进行标注；对处理后的数据进行划分，划分为训练集和测试挤；建立LSTM网络架构，并对训练集进行训练，当训练误差收敛时停止迭代；待训练完成后，通过测试集对训练后的步态相位分类器进行测试，将相位分类器给出的步态相位分类标签与实际标签进行对比，确定分类准确率；建立传统机器学习模型用于对比分类效果，与步骤5中得到的分类准确率进行比较，确定检测结果。确定检测结果。确定检测结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于长短期记忆网络的步态相位实时检测方法


[0001]本专利技术涉及医疗康复类外骨骼机器人
，是一种基于长短期记忆网络的步态相位实时检测方法。

技术介绍

[0002](1)传感系统：实时稳定地跟随人的行为是对外骨骼机器人的基本要求，要保证这一点需要准确地识别人体步态相位。因此，传感感知系统和步态相位识别算法便尤为重要。基于摄像头的运动捕捉系统是一种用于准确测量运动物体在三维空间运动状况的设备，它通过排布在空间中的数个视频捕捉设备将运动物体的运动状况以图像的形式记录下来，然后利用计算机对图像数据进行处理。但是，运动捕捉系统只适用于室内环境，难以在室外或情况更加复杂的环境下使用。脚部开关能够在步态周期中直接检测脚部与地面的接触情况，足底压力鞋垫可以直观地反映步态特征，但是传感器的位置、接线方式等因素均会影响测量的精度。另外，考虑到力传感器对鞋垫附着的敏感性和使用寿命的有限性，它并不适合在日常生活中使用。与力传感器相比，惯性测量单元(IMU)更适合长期使用。IMU已被广泛应用于下肢步行运动学的估计，与加速度计、陀螺仪和磁力计相结合的IMU可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于长短期记忆网络的步态相位实时检测方法，其特征是：包括以下步骤：步骤1：建立数据采集系统，通过数据采集系统采集IMU数据；步骤2：根据采集的IMU数据，进行预处理，对角度和角速度进行标注；步骤3：对处理后的数据进行划分，划分为训练集和测试集；步骤4：建立LSTM网络架构，并对训练集进行训练，当训练误差收敛时停止迭代；步骤5：待训练完成后，通过测试集对训练后的步态相位分类器进行测试，将相位分类器给出的步态相位分类标签与实际标签进行对比，确定分类准确率；步骤6：建立传统机器学习模型用于对比分类效果，与步骤5中得到的分类准确率进行比较，确定检测结果。2.根据权利要求1所述的一种基于长短期记忆网络的步态相位实时检测方法，其特征是：所述步骤1具体为：建立数据采集系统，所述系统包括微控制器、IMU和脚踏开关；通过三个IMU对受试者进行步态检测，三个脚踏开关用于划分阶段并向训练数据添加标签；将三个IMU传感器分别安装在受试者下肢的三个目标位置上，分别为小腿外侧的上部、中部和下部，用于获取角度和速度信息；将三个脚踏开关分别安装在第一跖骨、第五跖骨、脚后跟处，用于检测脚部与地面的接触；单片机通过串口与IMU进行通信、通过数字输入与脚踏开关进行通信，以200Hz的采样率对信号进行采样，采样后将数据导出。3.根据权利要求2所述的一种基于长短期记忆网络的步态相位实时检测方法，其特征是：用于采集小腿处IMU信号与足底脚踏开关信号的信号采集，使用的采集设备为Delsys Trigno肌电采集系统，采集系统中包含无线通信基站与16个无线肌电电极，每个电极内置IMU信号采集器，其中IMU信号包含x、y、z轴加速度信号及x、y、z轴角速度信号。4.根据权利要求3所述的一种基于长短期记忆网络的步态相位实时检测方法，其特征是：对受试者右小腿外侧上部、中部、下部的部分表面皮肤进行去角质处理，随后分别粘贴3个IMU传感器。5.根据权利要求4所述的一种基于长短期记忆网络的步态相位实时检测方法，其特征是：所述步骤2具体为：数据预处理是对角度和角速度进行标注，采用四相位模式对步态相位进行划分，分为：脚跟着地阶段、平足阶段、脚跟离地阶段和摆动阶段；脚跟着地阶段是指只有脚跟与地板接触的状态，脚跟离地阶段对应于脚跟未与地板接触的状态，平足阶段脚底与地板接触，摆动阶段对应于脚...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁振，张琦，
申请(专利权)人：哈工大机器人创新中心有限公司，
类型：发明
国别省市：