基于人体模型映射的步态识别及意图感知方法

准确识别人体行走步态并据此进行行为意图感知是实现外骨骼机器人控制系统精确控制的关键。自主设计了一款高分辨率的足底压力采集系统,结合Anybody人体建模仿真软件进行运动学和动力学分析,获取人体姿势及相应足底分布式压力,确立操作者意图与足底压力之间的映射关系,并通过回归分析方法建立真实人体与仿真模型足底压力的映射关系,构建基于人体模型的操作者行为意图实时感知信息数据库,提出了一种基于模型映射和卷积神经网络的可区分人体步态行走过程中6种标准步态相位的方法,并对步态行走、蹲起和举重3种状态进行识别,平均识别准确率达到约98.86%,可准确感知人体意图并预测出当前人体姿态。