基于多模态步行意图识别的助行机器人柔顺控制

在辅助行走或步行康复训练过程中，助行机器人在紧密跟随人体步态的基础上，准确识别异常行为是人机交互的重要研究内容。为此，提出一种兼具通用性、鲁棒性与便捷性的非接触式多模态步行意图识别方法，能够准确识别多种步态并柔顺地控制机器人运行。首先，分析了步行辅助机器人和步行康复训练机器人的结构、功能与运动学模型，建立了内嵌式机载步态信息检测系统，从而准确描述步态变化规律；其次，为有效解决标志点丢失问题，提出了一种新型的扩展集员滤波算法来精确估计膝关节角度；最后，通过引入用户步态信息，建立了一种基于步态补偿的柔性控制方法并进行了实验研究。实验表明，提出的算法能够在有效克服标记点丢失的情况下，准确识别交互过程中的正常步态，并柔顺地控制机器人运动，同时对跌倒和拖拽步态进行有效识别，识别率分别达到91.3%和89.3%。该非接触式步态意图识别方法可以应用于具有类似结构的助行器及其日常助行与康复训练场景。

Compliance control of walking aid robots based on multimodal walking intention recognition