康复机器人辅助患者起立轨迹预测方法研究

发布时间：2020-08-19 21:26

【摘要】：许多老年人因为生理退化等原因而出现无法自主起立的现象。而人工护理则存在着护工不足,不能随时护理等问题。康复训练机器人的出现为解决这一问题提供了可能。如今已有一些辅助起立机器人能够帮助人们完成起立动作。但是对于在起立过程中对患者应该采用什么样的起立运动轨迹的研究则比较少。通常采用的轨迹分为2种:一种是固定不变的;另一种是可调节轨迹。这两种轨迹无法适应使用者在不同身体条件或不同坐姿时的要求。因此本文研究基于机器视觉与支持向量回归的辅助起立关节轨迹预测算法。利用这一算法所预测的轨迹能够满足不同身高的人在不同的坐姿下对辅助起立运动轨迹的要求。通过分析人体起立的运动过程,发现人体起立运动是由肩、髋、膝、踝关节相互配合完成,同时各关节间距也对起立过程产生影响。因此,使用各关节参数和时间序列号表征人体起立运动,提出人体起立运动数学模型。为获得精确的人体起立过程中关节运动数学模型,需用不同身高和坐姿时人体起立关节运动轨迹数据对已建立的模型进行训练。通过机器视觉与图像处理技术获得人体起立关节运动数据。利用Kinect深度摄像机采集人体起立运动图像。对采集到的图像做预处理以减少噪声和边缘对特征提取的影响。使用SIFT特征提取算法提取标记点的特征,并利用RANSAC算法去除误匹配点对。最后利用单应矩阵获得标记点的坐标。分析3种常见的机器学习回归算法的基本原理,并通过一组对比实验验证了3种回归模型的学习能力和预测能力,最终发现支持向量回归算法具有更好的性能。使用支持向量回归算法并配合采集到的人体起立关节运动参数训练起立运动数学模型。利用训练好的模型预测一个新鲜样本的起立运动轨迹并与自主起立轨迹比对。最后,辅助起立机器人按照预测出的轨迹完成起立任务。实验结果表明本文提出的预测算法是可行的。
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TH789

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本文编号：2797606