基于足底压力的外骨骼机器人步态检测方法及实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

近年来，随着机器人技术的飞速发展和人口老龄化趋势的加剧，外骨骼机器人作为一种新型的助力康复设备，在医疗、军事和工业等领域展现出巨大的应用潜力。

步态检测是外骨骼机器人实现智能化、个性化控制的关键技术之一，其准确性和可靠性直接影响着外骨骼机器人的使用效果和安全性。

本选题旨在研究基于足底压力的外骨骼机器人步态检测方法，旨在通过采集和分析人体行走过程中足底压力分布的变化规律，准确识别不同的步态相位和步态特征参数，为外骨骼机器人的步态辅助和康复训练提供可靠的依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在基于足底压力的步态检测方面开展了大量研究，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内学者在基于足底压力的步态分析方面做了大量工作。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.足底压力传感器布局与信号采集:研究不同足底区域的压力分布特点，确定合理的传感器布局方案，并设计相应的信号采集电路，以获取高质量的足底压力数据。

2.步态特征提取方法:分析足底压力信号在时间和空间上的变化规律，提取能够准确反映步态特征的关键参数，如步态周期、步幅、足底压力峰值、压力中心轨迹等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用实验研究与理论分析相结合的方法，首先进行文献调研，了解国内外在基于足底压力的外骨骼机器人步态检测方法及实现方面的研究现状，并在现有研究的基础上，进行实验平台搭建、数据采集、算法设计、系统实现以及性能评估等步骤。

具体步骤如下：
1.文献调研:查阅相关文献，了解外骨骼机器人、步态检测技术、足底压力传感器、步态识别算法等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术参考。

2.实验平台搭建:构建基于足底压力的外骨骼机器人步态检测实验平台，包括足底压力传感器、数据采集模块、信号处理模块、控制模块等。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种基于多传感器融合的步态检测方法:将足底压力传感器与其他传感器（如惯性传感器、肌电传感器等）结合，以提高步态检测的准确性和可靠性。

2.设计一种自适应的步态识别算法:针对不同用户的步态特征差异，设计一种自适应的步态识别算法，以提高步态识别的个性化水平。

3.开发一种基于深度学习的步态预测模型:利用深度学习技术，构建基于足底压力的步态预测模型，以预测用户的下一步态，为外骨骼机器人的前馈控制提供依据。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.陈献，马宏，李智军，等. 外骨骼机器人技术发展综述[j]. 机器人,2018,40(02):257-270.

2.王天奇，郭立，王宇，等. 下肢外骨骼机器人步态识别方法综述[j]. 机器人,2021,43(04):509-522.

3.李浩,田学民,李洪谊,等. 外骨骼机器人步态检测技术研究现状与展望[j]. 山东大学学报(工学版),2022,52(03):1-12.