基于Kinect的学步期幼儿自然步态提取

针对学步期幼儿的行走步态信息采集困难这一问题展开研究,提出一种基于Kinect的自然步态提取方法.通过Kinect直接获取人体的骨骼信息来采集不同月龄幼儿行走的关节数据,并利用关节位置平滑和骨骼长度曲线拟合实现对骨骼数据的滤波和截取;通过拟合幼儿行走的足端轨迹来提取不同月龄的步态时空参数,基于下肢的逆运动学解算来获得各关节角变化,并由此总结出学步期幼儿独立行走时的步态特征变化规律.     

步态序列图像中人体下肢关节点的定位

研究人的步态识别优化问题,针对下肢关节点定位成为人体运动跟踪与分析中,存在精度不确切的问题.为解决上述问题,提出步态序列图像处理技术.首先从图像序列中提取人体目标,并建立下肢骨架模型和小腿轮廓模型;利用一种基于传统动态建模的圆周摆算法[1]结合帧序列的连续性以及小腿轮廓数据自动检测膝关节位置和踝关节的粗略位置.通过仿真表明,小腿轮廓模型的匹配计算在踝关节预测点的周围搜索出精确位置,并验证了方法效果很好,为设计提供了依据.     

一种基于模型的步态识别方法

该文提出了一种简单有效的基于人体骨骼化模型的步态识别方法。首先,对输入的步态序列自动进行背景初始化;然后分割图像中运动人体的侧面影像,并进一步细化为人体的骨骼化模型;从模型中提取人体的静态参数(如身高、步幅)以及动态参数(如运动过程中关节点的位置、肢体角度);最后,应用标准的模式分类技术对个体的身份做出识别。实验结果表明,此方法通过提取可靠的步态特征,降低了数据处理的代价,而且得到了较为良好的识别性能。     

前交叉韧带断裂后足底压力特征的聚类分析

运动过程中,人体的步态特征可以在足底压力图像上有准确的记录,而这也就可以成为判断步态正常与否的一条有效依据.通过一组压力传感器阵列获取人体运动过程的足底压力分布数据,提取步态的运动学和动力学特性.在此基础上,采用极限学习机（Extreme learning machines,ELM）神经网络聚类算法对足底压力数据进行分析,完成正常与异常步态的分类辨识工作.本文从实际临床数据出发,对前交叉韧带断裂患者进行步态分析,并据医生的临床诊断结果进行校验.该方法在步态分析上取得了较为良好的效果,仿真结果表明了其有效性.     

基于无标记点运动跟踪的步态参数提取

提出一种无标记点的步态参数提取方法,采用基于模型的人体运动跟踪方法,无须标记点即可从视频图像序列中获取运动步态参数。利用粒子滤波算法跟踪人体目标运动过程,通过基于外观模型的相似度计算及边界匹配误差判断定位腿部关节点。依据曲线拟合方法在跟踪与定位结果上提取运动步态参数。实验结果表明,该方法能精确定位腿部关节点且有效地提取步态参数。     

老年人异常行走步态特征提取

计算机视觉的步态分析主要用于实现人体的身份识别,而通过异常步态分析来识别老年人异常状况方面的研究却很少.为对老人异常步态进行识别,提出了一种新的步态特征提取的方法,主要用于老年人异常行走步态特征的提取.使用运动历史图像进行图像序列的表示,并且从中提取出Zernike矩特征用来反应步态的特征向量.同时为了保证获取的特征量的充分性与有效性,更完备地描述人体行为序列,利用信息论中的互信息来确定分类时采用的Zernike矩的最高阶次,并进行仿真.实验结果表明,利用提出的方法进行特征提取,在老年人异常行走步态特征提取中取得了很好的效果.     

基于无标记点运动跟踪的步态参数提取*

〖提出一种无标记点的步态参数提取方法,采用基于模型的人体运动跟踪方法,无须标记点即可从视频图像序列中获取运动步态参数。利用粒子滤波算法跟踪人体目标运动过程,通过基于外观模型的相似度计算及边界匹配误差判断定位腿部关节点。依据曲线拟合方法在跟踪与定位结果上提取运动步态参数。实验结果表明,该方法能精确定位腿部关节点且有效地提取步态参数。     

基于人体动静态特征融合的步态识别算法研究

提出一种融合步态运动中人体的静态特征和动态特征的步态识别算法:利用背景减除法得到人体轮廓,通过轮廓图像分段距离来表示静态特征;采用步态图像两脚的步幅和步频来表示动态特征;然后对两种特征进行加法融合、最小值融合、最大值融合和Choquet模糊积分融合。实验表明,两种特征融合后的性能优于基于单个特征步态识别算法,融合后识别率提高了5%到10%。     

基于几何参数的步态识别研究

针对人体行走时在空间呈现出的不同几何模式，介绍了一种基于几何参数的步态识别方法，利用Gabor滤波器在不同角度上的滤波特性，对步态图像滤波的基础上，通过扫描二值图像提取人体的步态几何特征：两脚间的宽度、两腿与人体垂直中线的夹角以及两腿交叉点的坐标；步态的分类采用改进后的动态时间扭曲（DTW）方法进行动态模板匹配，基于CASIA步态库的测试表明，该方法的分类准确率达90％。实验结果表明，基于几何参数的步态识别，可以有效地区分不同的运动主体。     

仿人机器人复杂动作设计中人体运动数据提取及分析方法

提出了仿人机器人复杂动作设计中人体运动数据提取及分析方法. 首先, 通过运动捕捉系统获取人体运动数据, 并采用运动重定向技术, 输出人--机简化模型的数据; 然后, 对运动数据进行分析和运动学解算, 给出基于人体运动数据的仿人机器人逆运动学求解方法, 得到仿人机器人模型的关节角数据; 再经过运动学约束和稳定性调节后, 生成能够应用于仿人机器人的运动轨迹. 最终, 通过在仿人机器人BHR-2上进行刀术实验验证了该方法的有效性.     

Extracting a diagnostic gait signature

This research addresses the question of the existence of prominent diagnostic signatures for human walking extracted from kinematics gait data. The proposed method is based on transforming the joint motion trajectories using wavelets to extract spatio-temporal features which are then fed as input to a vector quantiser; a self-organising map for classification of walking patterns of individuals with and without pathology. We show that our proposed algorithm is successful in extracting features that successfully discriminate between individuals with and without locomotion impairment.     

基于解析法和遗传算法的机械手运动学逆解

研究优化机械手轨迹规划问题,机械手运动时要具有稳定性避障性能。针对平面3自由度冗余机械手优化控制问题,建立机械手的结构模型。提出用解析法和遗传算法相结合满足具有计算量小和适应性强的特点。在给定机械手末端执行器的运动轨迹,按着机械手冗余自由度,运动轨迹上每个点对应的关节角有无穷多个解。而通过算法可以找到一组最优的关节角,可得到优化机械手运动过程中柔顺性和避障点。仿真结果表明,该算法可以快速收敛到全局最优解,可用于计算冗余机械手运动学逆解,并可实现机器人的轨迹规划和避障优化控制。     

A direct algorithm for continuous path control of manipulators

This paper presents an algorithm for positioning and orientation of the hand for a redundant or non-redundant manipulator along a continuous path in space. This algorithm minimizes the distance between the actual position of the tip of the end-effector and the desired path. The algorithm does not use the Jacobian matrix for the inverse kinematics of the robot. It takes full advantage of the resolution of the joint drives, avoids singularity problems, and can be used for both redundant manipulators. The algorithm can be used in any situation where continuus motion of the end-effector is required in an open loop mode.     

General-purpose inverse kinematics transformations for robotic manipulators

Real-time robot control requires efficient inverse kinematics transformations to compute the temporal evolution of the joint coordinates from the motion of the end-effector. The development of a coherent, general-purpose framework, incorporating position, velocity and acceleration transformations, is the theme of this paper. In this framework, the computational requirements of a new inverse kinematic algorithm are delineated. The algorithm is applicable to serial (open-chain) manipulators with arbitrary axes of motion. Comparative evaluations of the computational cost of the algorithm demonstrate its efficacy and feasibility for real-time applications.     

用于丝驱动连续体机器人的实用运动学研究

针对单段及多段连续体机器人运动学问题,提出分段常曲率与粒子群算法相结合的完整正逆运动学分析方法.以双段丝驱动连续体机器人为研究对象,首先设计含平移段的机器人样机;然后利用分段常曲率方法建立驱动空间与关节空间的相互映射,根据齐次变换得到关节空间至工作空间的正映射关系;最后利用线性递减权重粒子群算法实现工作空间至关节空间的逆映射.对双段连续体机器人的运动学进行仿真及逆运动学求解耗时测试,并在研制样机上进行了实验验证.仿真结果说明了所提运动学研究方法的合理性及逆运动学求解的快速性,实验结果显示位置平均误差小于双段连续体机器人本体长度的6.22％,验证了所提运动学的有效性.     

Incremental visual servo control of robotic manipulator for autonomous capture of non-cooperative target

This paper develops a new autonomous incremental visual servo control law for the robotic manipulator to capture a non-cooperative target, where the control input is the incremental joint angle to avoid the multiple solutions in the existing inverse kinematics. The position and motion of the non-cooperative target are estimated by an eye-to-hand vision system in real time by integrated photogrammetry and extended Kalman filter. The estimated position and motion of the target are fed into the newly developed position-based visual servo control law to drive the manipulator incrementally towards the dynamically predicted interception point between trajectories of the end effector and the target. To validate the proposed approach, a hardware-in-the-loop simulation has been conducted where the position and motion of the target is estimated by a real eye-to-hand camera and fed into the simulation of the robotic manipulator. The simulation results show the proposed incremental visual servo control law is stable and able to avoid the multiple solutions in the total inverse kinematics.     

基于精英策略粒子群算法机械臂逆运动求解

多关节机械臂空间姿态控制研究中,逆运动分析是控制的基础,由于多关节机械臂逆运动求解问题较为复杂,对其求解结果优劣性的判别比较困难.为了解决传统关节变量算法在求解过程中收敛精度不高、局部最优解过多的问题,利用精英策略搜索粒子种群中的优质粒子,提高了算法整体适应度值,避免求解陷入局部最优解.仿真实验结果表明,基于精英策略多目标粒子群算法(ETMOPSO)提高了机械臂空间姿态的求解精度,为多关节机械臂空间姿态控制提供了一种研究思路.     

约束条件下的巡线机器人逆运动学求解

高压输电线路巡检机器人是一种多关节悬挂运动机构,要实现其运动控制就需要根据机器人的本身机构特点和悬挂系统的运动约束条件进行运动学分析.本文利用微分扭转法对巡线机器人的正向运动学进行了求解,并通过对机器人悬挂系统的力学分析,得到了机器人运动学的约束条件,并在这种约束条件下,采用了一种可用来进行实时控制的迭代循环坐标下降(CCD)算法,来进行机器人的逆运动学求解.这种迭代算法对于有运动约束系统的逆运动学求解具有较强的适用性,而且它具有较好的收敛性和有效性,适合于在线计算,便于巡线机器人的实时运动控制.     

Pre-operative planning and gait analysis of total hip replacement following hip fusion

A computer-based pre- and post-operative analysis of total hip replacement (THR) is presented. The analysis was performed by using and innovative combination of X-ray measurements and gait analysis. The several important biomechanical factors that affect effective THR are analysed in a test clinical case of conversion of hip fusion into THR. Geometrical positioning of the artificial joint should restore correct motion and adequate leverage of the surrounding muscles in order to exert the appropriate functional joint moments. Hip joint centre positioning pre- and post-operation was evaluated using a computer-based X-ray measurement tool. This enabled the calculation of the medio-lateral and proximal–distal off-set of the joint centre, the lever arms of the abductor muscles and the limb length discrepancy. Pre- and post-operative function was also evaluated using gait analysis, including joint kinematics, kinetics and electromyography. The whole analysis suggests that a good restoration of joint motion, a regression of pelvic compensation and a phasic activity of gluteus medius occur only when a good positioning of the prosthetic hip joint is obtained. This study proved a fundamental role played by these two computer-based tools in the support of the clinical decision making process.