一种康复助行器转弯意图感知和摔倒检测方法技术

本发明专利技术公开了一种康复助行器转弯意图感知和摔倒检测方法，包括：步骤1：康复助行器转弯意图感知，和步骤2：摔倒检测；其中步骤1通过检测康复助行器手柄压力确定康复助行器是直行、左转还是右转；步骤2通过检测角速度和角加速度进行摔倒检测。速度进行摔倒检测。速度进行摔倒检测。

【技术实现步骤摘要】
一种康复助行器转弯意图感知和摔倒检测方法


[0001]本专利技术涉及康复辅具，尤其涉及一种康复助行器转弯意图感知和摔倒检测方法。

技术介绍

[0002]目前市场上有很多种类的助行器，而老年人也需要一批智能化的助行器来帮助老年人助行和康复训练，但是现有的助行器很少有转弯、摔倒检测等功能，不利于对老人的安全保护。

技术实现思路

[0003]为此，本专利技术提出了一种康复助行器转弯意图感知和摔倒检测方法，能够在实现对康复助行器转弯意图感知的基础上也能对摔倒进行检测，提高了康复助行器的安全系数，提高了对老年人的安全防护水平。
[0004]为实现本专利技术之目的，采用以下技术方案予以实现：
[0005]一种康复助行器转弯意图感知和摔倒检测方法，包括：步骤1：康复助行器转弯意图感知，和步骤2：摔倒检测；其中步骤1通过检测康复助行器手柄压力确定康复助行器是直行、左转还是右转；步骤2通过检测角速度和角加速度进行摔倒检测。
[0006]所述的方法，其中，步骤1包括：
[0007]1.1构建目标超平面；
[0008]1.2求解最优值；
[0009]1.3计算决策函数。
[0010]3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2包括：
[0011]根据陀螺仪的合角速度是否有突变来判断是否满足摔倒检测的条件1，如果满足条件1，助行器立即制动，继续检测角加速度数据，反之继续检测合角速度；如果合角加速度大于预定值，则为满足条件2，继续进行条件3的检测；判断z轴角加速度的数据是否维持在一个突变的情况，称为条件3，如果满足条件3，则继续检测激光传感器数据，反之重新去检测合角速度，恢复助行器的正常行驶速度；如果激光传感器数据大于第一阈值或小于第二阈值，则满足条件4，即认为发生了摔倒，此时助行器立刻驻车制动，反之重新去检测合角速度，恢复助行器的正常速度。
[0012]所述的方法，其中，步骤1.1包括：
[0013](1)将超平面用公式(1)表示：
[0014]ω
T
X+B＝0
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
[0015]设X为输入向量，即每组数据的左右手柄压力值，每一组数据都含有左右手柄的压力值，即每组数据都有两个特征，ω是一个2X1的空间向量，ω是超平面的法向量，决定了超平面的方向，ω
T
为ω的转置，B为超平面的截距，代表超平面离原点的距离；
[0016](2)求解ω和B的最优值，通过该最优值确定公式(1)所表示的超平面，此时的超平面具有以下属性：每组数据离最优的超平面都有最大的点间隔。
[0017]所述的方法，其中，步骤1.2包括：
[0018]设(x
i
,y
i
)表示任意一个样本点，其中x
i
表示数据特征，y
i
表示分类的结果，i表示第i个样本。表示第i个样本到第z个超平面的几何间隔，几何间隔的公式表示为公式(2)：
[0019][0020]其中n表示样本的数量，z的取值范围由迭代次数决定；
[0021]令其中γ
z
表示确定的第z个超平面里面确定的最小间隔，此时的问题就变成了去求取γ
z
的最大值，对于每一个点到超平面的几何间隔都应该满足公式(3)：
[0022][0023]公式(3)左右两边同时除以γ
z
，得到公式(4)
[0024][0025]其中对于每一个中间过程中的超平面参数||ω||,γ
z
是标量，令得到公式(5)：
[0026]y
i
(ω'
·
x
i
+B')≥1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(5)
[0027]因为是求取γ
z
的最大值，等价于求取的最大值，也就是等价于求取的最小值，加上和平方是为了后面的求导方便，不影响最后的结果。
[0028]所述的方法，其中，步骤1.2还包括：
[0029]加入了松弛系数和惩罚因子,将求取的最小值变为求取的最小值，表示为公式(6)：
[0030][0031]其中Q是优化的目标，其对应的约束条件为公式(7)：
[0032][0033]其中ε为精度参数(通常取1)，s.t.{}表示约束条件；
[0034]利用拉格朗日函数去求Q的最小值，对公式(6)进行拉格朗日变换得到公式(8)：
[0035][0036]其中a
i
为拉格朗日乘子，a
i
≥0；
[0037]对公式(8)中的L关于ω,B,δ求取极小值，得到公式(9)
[0038][0039]公式(9)得到的ω即是最优解，令α
*
＝(α1,α2,
···
α
n
)，在α
*
中至少存在一个α
j
,(0＜α
j
＜C)使得j有y
j
(ωx
j
+B)＝ε
‑
δ
i
，因此可以得到最优解为公式(10)：
[0040][0041]所述的方法，其中，步骤1.3包括：
[0042]根据公式(10)，求取的最优平面为ω
*
X+B
*
＝0，分类的决策函数为公式(11)：
[0043]f(X)＝(ω
*
X+B
*
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0044]通过代入每组数据到X确定f(X)的符号(正、负)，如得到的符号与y
i
一致，则与输入的类别一致，反之为另外一个类别；
[0045]此时决策函数f(X)用来进行二分类，通过带入把压力数据带入到决策函数中确定f(X)的正负号，如得到的正负号与y
i
一致，则与输入的类别y
i
一致，反之为另外一个类别。
[0046]所述的方法，其中，步骤1.3还包括：
[0047]此时引入核函数将低维度的训练样本映射到高维度特征空间中，高斯核函数的计算公式(12)如下：
[0048][0049]公式(12)中的g为核参数，X
i
,X
j
表示第i,j组数据，K(X
i
,X
j
)为核函数；
[0050]将公式(12)中的核函数带入到公式(11)中X的位置，得到处理非线性二分类的决策函数F(X)公式(13)；其中X
i
,X
j
分别为表示第i,j组的数据压力；
[0051]F(X)＝(ω
*
K(X
i
,X
j
)+B
*
)
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(13)
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种康复助行器转弯意图感知和摔倒检测方法，其特征在于包括：步骤1：康复助行器转弯意图感知，和步骤2：摔倒检测；其中步骤1通过检测康复助行器手柄压力确定康复助行器是直行、左转还是右转；步骤2通过检测角速度和角加速度进行摔倒检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步...

【专利技术属性】
技术研发人员：王强，孙志杰，白雪，王丽，兰陟，
申请(专利权)人：国家康复辅具研究中心，
类型：发明
国别省市：