6、水平和倾斜表面的步态阶段检测

水平和倾斜表面的步态阶段检测

1. 研究背景与动机

在机器人和辅助设备领域，准确检测步态阶段对于实现稳定行走至关重要。比如，在人形机器人参加RoboCup足球比赛，以及帮助残疾人借助矫形器行走时，都需要对步态阶段进行精确判断。通过检测步态阶段，我们能够确定用于执行反射性快速动作（如前冲以实现稳定）的腿部，还能为特定步态阶段分配位置或力控制算法。此外，检测行走表面的倾斜角度，有助于调整脚踝关节角度和腿长，使人形机器人和残疾人在倾斜表面上实现更稳定的双足行走。

2. 现有技术分析

目前，文献中已有许多步态阶段检测方法。这些方法在可检测的步态阶段数量上存在差异，可检测的阶段数量在2到8个之间。同时，使用的传感器也各不相同，常见的有压力传感器、肌电图（EMG）传感器和惯性测量单元（IMU）传感器等。检测算法包括阈值法和机器学习方法等。

IMU传感器因其可测量的物理量、重量轻、低能耗以及可安装在身体不同部位等优点，得到了广泛应用。研究表明，将IMU安装在小腿上比安装在大腿或髋部能获得更好的检测结果。此外，IMU还常与机器学习方法结合使用，如长短期记忆网络、隐马尔可夫模型或神经网络等。然而，这些机器学习方法需要较高的计算能力，并且需要足够大的数据集进行训练。对于步态行为频繁变化的情况，如人形机器人，生成训练数据集的工作量较大。

为了解决上述问题，我们采用了基于规则的方法。该方法具有实时性和灵活性，能够适应不同的使用场景。我们基于定义的转换条件，使用状态机来检测步态阶段，并通过IMU的方向估计表面的倾斜角度。

3. 研究方法

我们将人类步态周期分为四个不同阶段，这与之前的一些研究一致。这四个阶段可以通过单个