Resumen

El desarrollo de un robot asistente para ayudar a los seres humanos a caminar normalmente 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 la 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 basada en el ciclo de la marcha. Se implementa un método de árbol de decisiones en nuestro sistema para generar el torque asistencial, y una predicción del ciclo de la 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 caminata. Los resultados muestran que el método propuesto es capaz de predecir la intención de caminar como una fase inicial y también de proporcionar un torque asistencial basado en la información predicha para esta fase.

• 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