基于足底压力的外骨骼机器人步态检测方法及实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着机器人技术、传感器技术和控制理论的快速发展，外骨骼机器人作为一种新型的可穿戴式辅助设备，在医疗康复、军事领域和工业生产等领域展现出巨大的应用潜力。

步态检测是外骨骼机器人实现智能化和个性化辅助控制的关键技术之一，其准确性和可靠性直接影响着外骨骼机器人的使用效果和安全性。

传统的步态检测方法主要依赖于光学运动捕捉系统或惯性传感器，这些方法存在着成本高、易受环境干扰、精度受限等问题，难以满足外骨骼机器人在复杂环境下的应用需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于足底压力的步态检测方面开展了大量研究工作，并取得了一系列重要成果。

总的来说，现有的研究主要集中在以下几个方面：

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对外骨骼机器人步态检测的需求，重点研究基于足底压力的步态特征提取和步态模式识别方法，并结合外骨骼机器人控制系统实现步态检测算法的验证与应用。

1. 主要内容

1.足底压力信号采集与预处理：设计足底压力传感器的布置方案，采集不同步态模式下的足底压力数据，并对原始数据进行去噪、滤波等预处理，提高数据的可靠性和准确性。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、实验研究和仿真验证相结合的方法，逐步开展以下研究工作：
1.理论分析阶段：研究足底压力与步态的关系，分析不同步态模式下足底压力信号的特征变化规律，为步态特征提取提供理论依据。

研究现有的步态检测算法，分析其优缺点和适用范围，为本研究选择合适的步态检测方法提供参考。

研究外骨骼机器人的控制原理，分析步态检测结果对控制策略的影响，为步态检测算法与控制系统的集成提供理论基础。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种基于多源信息融合的步态检测方法：将足底压力信号与其他传感器信息（例如惯性传感器数据、肌电信号等）进行融合，以提高步态检测的准确性和鲁棒性，克服单一传感器信息不足的局限性。

2.构建基于深度学习的步态模式识别模型：利用深度学习算法强大的特征学习能力，构建基于深度神经网络的步态模式识别模型，以提高步态识别的精度和效率，实现对外骨骼机器人使用者意图的准确理解。

3.设计自适应性步态控制策略：根据不同的步态模式和使用者的个体差异，设计自适应性步态控制策略，以提高外骨骼机器人的舒适性和运动效率，实现人机协同运动的最佳状态。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李静,刘宏,张宪民,等.基于深度学习的下肢外骨骼机器人步态识别[j].哈尔滨工业大学学报,2021,53(12):175-182.

2.张鹏,宋天麟,张立勋,等.基于semg和足底压力的下肢外骨骼意图识别[j].传感技术学报,2021,34(06):840-846.

3.张帆,陈恳,王强,等.基于表面肌电和足底压力的下肢外骨骼运动意图识别[j].机械工程学报,2020,56(17):143-152.