模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (8): 763-772    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201808008
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基于步态子空间的无监督双足步行状态辨识
高莉俊1,2, 汪步云1,2, 许德章1,2
1.安徽工程大学 机械与汽车工程学院 芜湖 241000
2.芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司 芜湖 241007
Unsupervised Bipedal Gait Identification Based on Gait Subspace
GAO Lijun1,2, WANG Buyun1,2, XU Dezhang1,2
1.School of Mechanical and Automotive Engineering, Anhui Polytechnic University, Wuhu 241000
2.Wuhu Ahpu Robot Technology Research Institute Co. LTD, Wuhu 241007

全文: PDF (1886 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 在利用足压信息对人体步行状态的辨识中,由多传感器阵列采集获得的双足压力信号存在冗余度高、关联性弱、噪声干扰强等问题.为了辨识人体下肢运动状态,文中提出基于奇异值分解与模糊C均值聚类的步行状态辨识.首先采用奇异值分解的方法,融合足压多源观测数据,提取关于步态的特征信号.然后再将特征信号以向量形式张成步态信息子空间,并基于模糊C均值聚类算法对特征点进行聚类处理.因为特征点与信号采样序列一一映射,故聚类结果在时域上形成对步态运动过程的阶段划分.实验表明,文中方法可以有效辨识人体下肢的5种典型运动状态.
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作者相关文章
高莉俊
汪步云
许德章
关键词 足压信号奇异值分解(SVD)特征提取模糊C均值聚类(FCM)步态辨识    
Abstract:Foot pressure information is utilized to identify human gait in the study of walking. However, the bipedal pressure signal collected by a multi-sensor array has the problems of high redundancy, weak correlation and strong noise interference. To identify the movement states of human lower limbs, singular value decomposition is adopted to fuse multi-source observation data of foot pressure and extract the characteristic signal of gait motion. Then, the characteristic signal is expanded into a gait information subspace, and the feature points are clustered based on fuzzy C-means clustering algorithm. Since the feature points and the signal sampling sequence are mapped one by one, the gait movement process is divided by the clustering result in the time domain. Experimental results show that five typical movement states of human lower limbs can be effectively identified by the proposed method.
Key wordsFoot Pressure Signal    Singular Value Decomposition(SVD)    Feature Extraction    Fuzzy C-means(FCM) Clustering    Gait Identification   
收稿日期: 2017-12-25     
ZTFLH: TP 242  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61741101)、安徽省自然科学基金项目(No.1608085QF154)、安徽省科技攻关项目(No.1604a0902125)、安徽工程大学引进人才科研启动基金项目(No.2015YQQ005)资助
通讯作者: 许德章,博士,教授,主要研究方向为机器人信息感知、信号获取与应用.E-mail:dzx@ahpu.edu.cn.   
作者简介: 高莉俊,硕士研究生,主要研究方向为机器人信息感知.E-mail:gao_lijun@126.com. 汪步云,博士,讲师,主要研究方向为机器人信息感知.E-mail:ayun@ahpu.edu.cn.
引用本文:   
高莉俊, 汪步云, 许德章. 基于步态子空间的无监督双足步行状态辨识[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(8): 763-772. GAO Lijun, WANG Buyun, XU Dezhang. Unsupervised Bipedal Gait Identification Based on Gait Subspace. , 2018, 31(8): 763-772.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201808008      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2018/V31/I8/763
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