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。     

智能仿生人工腿CIP-I Leg性能仿真评估研究

该文对智能仿生人工腿（IBAL）--CIP-I Leg的结构进行了简单介绍，并提出了一全新的IBAL设计、仿真评估体系。依照该体系。建立了新型二级差动气缸的动力学模型，并利用三维造型技术和虚拟样机技术建立了CIP-I Leg与人体大腿残肢的虚拟样机模型。在分析正常人的步态数据基础上。对模型髋关节施加了预定轨迹并对大腿残肢进行运动规划。通过将针阀的最大垂直位移平分10档进行一组设计研究，初步完成了该虚拟样机模型在摆动相的运动学、动力学仿真分析。仿真结果表明，CIP-I Leg在摆动相期间具有良好的运动学及动力学性能；该虚拟样机模型能初步实现CIP-I Leg的仿真性能评估.     

智能仿生人工腿位置伺服控制系统的设计

CIP-I Leg是国内首个智能仿生人工腿原型机;针对智能仿生人工腿应能模仿人体健康腿的运动方式且步行速度可自然、随意地跟随截肢者步行速度的变化而变化的显著特点,同时考虑到高精度、低功耗和人工腿内缸体积小3个基本因素,采用TI公司的新型超低功耗微处理器MSP430F149,设计出一种基于非线性PID控制的人工腿位置伺服控制系统的结构;实验结果表明,所设计的伺服控制系统运行可靠,实时性好,功耗低,精度高,可以有效地用于CIP-I Leg的步行走控制.     

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。     

CIP-Ⅰ智能仿生人工腿步速测量系统研究与设计

CIP-Ⅰ Leg是国内首个智能仿生人工腿原型机，首先介绍了CIP-Ⅰ Leg的基本结构，然后重点介绍了该人工腿步速测量系统的设计方案，包括步速调整原理、控制系统结构、针阀开度值的设置方法以及步速测量系统硬件和软件设计等；提出了一种新的步速测量方法，即通过测量人工腿一个完整的步行周期，用步行周期的长短来反映步行速度的快慢；实验结果表明，所设计的步速测量系统精度高，实时性好，功耗低，能非常可靠地检测出CIP-Ⅰ Leg的步行速度。     

Intelligent PID controller based on ant system algorithm and fuzzy inference and its application to bionic artificial leg

A designing method of intelligent proportional-integral-derivative(PID) controllers was proposed based on the ant system algorithm and fuzzy inference. This kind of controller is called Fuzzy-ant system PID controller. It consists of an off-line part and an on-line part. In the off-line part, for a given control system with a PID controller,by taking the overshoot, setting time and steady-state error of the system unit step response as the performance indexes and by using the ant system algorithm, a group of optimal PID parameters Kρ, Ti^* and Td^* can be obtained,which are used as the initial values for the on-line tuning of PID parameters. In the on-line part, based on Kρ, Ti^* and Td^* and according to the current system error e and its time derivative, a specific program is written, which is used to optimize and adjust the PID parameters on-line through a fuzzy inference mechanism to ensure that the system response has optimal transient and steady-state performance. This kind of intelligent PID controller can be used to control the motor of the intelligent bionic artificial leg designed by the authors. The result of computer simulation experiment shows that the controller has less overshoot and shorter setting time.     

PLC在电沉积生产过程中的应用

本文结合对电沉积生产过程控制系统的改造，重点介绍了ＰＬＣ控制系统的结构特点及系统硬件和软件的设计方法。     

基于特征融合的步态识别算法

步态运动中包含人体形状信息和运动信息,目前步态识别算法多数基于单一信息,不能取得满意的识别结果。利用特征融合的思想,提出一种融合人体轮廓特征和下肢角度特征的步态识别算法。采用傅立叶描述子描述人体轮廓特征;区别于基于模型的运动特征提取方法,依据人体解剖学的知识获取下肢角度,计算代价较小;采用加权融合规则实现两类特征的融合。仿真结果表明,本算法的性能较基于单个特征的算法有明显的提高。     

CIP-I智能仿生人工腿步速测量系统研究与设计

CIP—I Leg是国内首个智能仿生人工腿原型机,首先介绍了CIP—I Leg的基本结构,然后重点介绍了该人工腿步速测量系统的设计方案,包括步速调整原理、控制系统结构、针阀开度值的设置方法以及步速测量系统硬件和软件设计等;提出了一种新的步速测量方法,即通过测量人工腿一个完整的步行周期,用步行周期的长短来反映步行速度的快慢;实验结果表明,所设计的步速测量系统精度高,实时性好,功耗低,能非常可靠地检测出CIP—I Leg的步行速度。     

基于特征融合的步态识别算法研究*

提出一种融合步态运动中的人体形状信息特征和下肢运动信息特征的步态识别算法：利用边界跟踪算法获取人体轮廓边界线,并采用傅里叶描述子表达人体轮廓特征;依据人体解剖学的知识定位下肢关节点,并提取下肢角度特征;分别对两种特征进行匹配,然后采用特征融合的方法对匹配结果进行处理。实验结果表明,本算法的性能较基于单个特征的步态识别算法有明显的改善。