Resumen

El desarrollo de un robot asistente para ayudar a los seres humanos a caminar de forma normal es una tarea difícil. Uno de los principales desafíos radica en comprender la intención de caminar, como una fase inicial antes de que comience a caminar. En este trabajo, clasificamos el ciclo de marcha humana basándonos en datos de un sensor de unidad de momento inercial e información sobre el ángulo de la articulación de la cadera y utilizamos los resultados como señales iniciales para producir un torque asistencial adecuado para un exoesqueleto de miembro inferior. Se utiliza un módulo de red neuronal como módulo de predicción para identificar la intención de caminar basándose en el ciclo de marcha. Un método de árbol de decisiones se implementa en nuestro sistema para generar el torque asistencial, y una predicción del ciclo de marcha humana se utiliza como señal de referencia. Se realizan experimentos en tiempo real para verificar el rendimiento del método propuesto, que puede diferenciar entre varios tipos de marcha. Los resultados muestran que el

• Materias:Sensores Algoritmo genético Controlador difuso Planificación de ruta
• Subjects:sensors Genetic algorithm Fuzzy controller Path planning
• Palabras claves:Robot de asistencia; Ciclo de la marcha humana; Intención de caminar; Módulo de red neuronal; Exoesqueleto de miembro inferior; Par de asistencia
• Keywords:Assistive robot; Human gait cycle; Intention to walk; Neural network module; Lower limb exoskeleton; Assistive torque