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为了获取人机交互中的人体下肢运动信息,针对目前可穿戴助力机器人中感知系统可靠性差,信息特征模糊等缺点,在分析了机器人控制系统所需的交互信息的基础上,设计了一种适用于助力机器人的柔性双足压力信息采集与处理系统。该系统由前端的信息采集装置与终端的信号处理单元两部分组成,可以实时测量使用者行走过程中足底压力分布信息。相关实验结果表明,所设计的系统性能稳定,响应迅速,测得的数据信息特征明显,重复性好,能够较好的划分人体行走过程中的步态相位,为实现可穿戴助力机器人控制提供了保障。 相似文献
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室内复杂环境下,移动机器人精确定位是实现机器人在半结构化场景下工程应用的关键。超宽带(UWB)测距定位是一种当前广泛应用于室内定位的高精度定位技术,最小二乘算法是精确定位的主流算法之一。受非视距(NLOS)、多径效应等因素影响,UWB定位在室内定位应用过程中存在定位数据抖动严重的问题,同时最小二乘法无法解算极值点定位数据,导致定位信息中断。为了解决UWB定位技术在室内定位过程中存在的精度低和稳定性差等难题,提出了基于扩展卡尔曼滤波(EKF)框架下融合UWB和IMU传感器信息的室内定位数据增强处理方法。其中IMU测量值作为滤波器的预测,UWB的测量值作为滤波器测量更新。融合定位算法可以弥补短期内定位数据丢失,降低定位数据的抖动,提高定位系统的稳定性,在半结构环境下具有更好的工程优势。 相似文献
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