穿戴式助行机器人步态感知与控制策略研究

"基于人体信息的助行机器人感知与控制方法研究" 这篇论文主要探讨了穿戴式助行机器人的感知与控制技术，特别是如何利用人体信息来优化机器人的助力效果。穿戴式助行机器人是一种特殊的机器人系统，它可以直接穿戴在使用者身上，通过接收用户的控制指令或者自动控制系统来提供运动支持和力量辅助，帮助那些自身条件或力量有限的人执行行走动作。这种机器人不仅支撑和保护人体，还能增强使用者的力量、速度和耐力。 论文指出，正常人的自然行走具有明显的周期性，这体现在步态的各个阶段和相应的身体部位（如足底和膝关节）的变化上。在行走过程中，足底与地面的接触状态以及膝关节的角度会随着步态周期而变化，这些变化呈现出一定的规律性和对应关系。因此，理解和识别这些变化是设计有效控制策略的关键。 论文的核心在于设计了一种装置，用于感知和采集正常人在自然行走时足底压力和膝关节角度的变化数据。通过实验收集这些数据并进行分析，论文能识别出步态周期的不同阶段，分析足底压力和膝关节角度的变化特征，以及二者之间的关系。这些研究成果为穿戴式助行机器人的控制系统提供了重要的参考依据，有助于规划机器人的运动轨迹，使其更协调地配合人体的动作，从而实现更佳的助力效果。 关键词涉及穿戴式助行机器人、感知控制、足底压力监测、步态分析以及人机交互。这些关键概念突显了论文研究的焦点，即如何通过理解人体的生物力学特性，实现机器人与人体运动的高效同步，提升助行机器人的实用性和舒适性。这项研究对于提升穿戴式助行机器人的性能，特别是在辅助行走障碍者方面，具有重要的理论和实际意义。