面向外骨骼机器人人机交互的步态数据获取系统及识别模型_高增桂
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第 ４１ 卷 第 １０ 期 ２０１４ 年 １０ 月
计算机科学 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ
面向外骨骼机器人人机交互的步态数据
获取系统及识别模型
Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ ２０１４
高 增 桂１ 孙 守 迁１ 张 克 俊１ 佘 铎 淳１ 杨 钟 亮２ （浙 江 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 学 院 杭 州 ３１００２７）１ （东 华 大 学 机 械 工 程 学 院 上 海 ２０１６２０）２
现有研究多采用足底压力数据对步态相位或运动类型进 行 识 别，但 对 于 足 底 压 力 与 关 节 运 动 之 间 的 关 联 机 制 尚 不 明 确。为建立外骨骼机 器 人 人 机 接 口 和 步 态 预 测 模 型 ，本 文 设 计了一套基于足底压力和膝关节角度测量的步态数据获取系 统（ＧＤＳ），利用该系统 成 功 采 集 了 人 体 在 ３ 种 不 同 速 度 下 自 然 行 走 的 步 态 数 据，最 后 采 用 基 因 表 达 式 编 程 建 立 膝 关 节 运 动识别模型。
ຫໍສະໝຸດ Baidu
摘 要 外骨骼机器人人机交互是当前的研究热点，通常 需 要 获 取 人 体 相 关 运 动 信 息 作 为 控 制 信 号 源。为 了 采 集 人 体步态数据，研究了生理信号与关节运动之间的关联机制，设 计 了 一 种 步 态 数 据 获 取 系 统，其 利 用 鞋 内 薄 膜 压 力 传 感
器和关节角度传感器组成测试设备，成功采集了１５组健康男子在３ｋｍ／ｈ、４ｋｍ／ｈ和 ５ｋｍ／ｈ ３ 种 速 率 下 自 然 行 走 的 步 态数据。提出采用基因表达式编程建立膝关节运动识别模型，并使用所采集的步态数据进行训练和验证。结 果 显 示，
步态数据。步态是人类步行的综合特征，包括中枢命令、身 体 为。利用表面肌电信号（ｓＥＭＧ）分 析 技 术 提 取 反 映 运 动 意 愿
到稿日期：２０１３－０７－０１ 返修日期：２０１３－０９－０６ 本文受国家自然科学基 金 项 目：基 于 云 模 型 的 音 乐 情 感 表 示 与 识 别 算 法 研 究 （６１３０３１３７），基 于基因表达式编程的动漫情感化配乐技术研究（６１０７００７５），基于嵌套随机集的产品意象认知模型研究（６１００３１４７），生物 启 发 设 计 中 产 品 创 意 造 型 生 成 机 制 及 其 演 化 模 型 研 究 （５１３０５０７７），广 东 省 产 学 研 项 目 基 于 人 体 行 为 模 型 的 智 能 助 行 机 器 人 研 究 与 开 发 （００４１１４２０１２４６７１０３８）资 助 。 高增桂（１９８６－），男，博士生，主要研究方向为人机接口、应用人机工 程；孙 守 迁（１９６３－），男，博士，教授，主要研究方 向 为 计 算 机 辅 助 设 计、人 机 共生装备；张克俊（１９７８－），男，博士，助理研究员，主要研究方向为进 化 计 算、机 器 学 习，Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈａｎｎｙ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ（通 信 作 者）；佘 铎 淳（１９８７－）， 男 ，硕 士 ，主 要 研 究 方 向 为 人 机 交 互 ；杨 钟 亮 （１９８２－ ），男 ，博 士 ，讲 师 ，主 要 研 究 方 向 为 体 感 交 互 、生 物 启 发 设 计 等 。
仅 靠 人 体 自 身 无 法 单 独 完 成 的 任 务 ，不 仅 扩 展 了 人 体 感 官 ，也 增强了人体机能。由 于 外 骨 骼 机 器 人 与 人 体 运 动 相 平 行，因
检测和分析这一过程中的运动轨迹、接触力信息、肌电信号 等 生理参数变化规律并应用于医学 、生物工程等领域［５］。
此其控制要点是与使用者之间的运动适配性。为了获得和谐
１ 引 言
外骨骼机器人是一 种 以 人 为 主、机 械 为 辅 的 穿 戴 式 人 机 一体化［１］装备，它巧妙 地 结 合 人 的 智 能 和 机 器 的 力 量 来 完 成
平衡和协调控制，涉及肢体肌肉和关节的协同运动。其 中，骨 骼是运动的杠杆，关 节 用 于 运 动 的 联 系，神 经 系 统 用 于 控 制， 肌肉收缩作为动力，从 而 实 现 下 肢 的 行 走 运 动［４］。 典 型 步 态 是连续的周期运动，包含许多复杂的生理信息，步态分析旨 在
利 用 此 模 型 可 有 效 进 行 关 节 运 动 的 识 别 和 预 测 ，验 证 了 本 系 统 作 为 外 骨 骼 人 机 接 口 的 可 行 性 。
关 键 词 人 机 交 互 ，人 机 接 口 ，步 态 分 析 ，基 因 表 达 式 编 程 ，外 骨 骼 中 图 法 分 类 号 ＴＰ２３ 文 献 标 识 码 Ａ ＤＯＩ １０．１１８９６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３７Ｘ．２０１４．１０．００９
应 用 压 力 信 号 进 行 步 态 分 析 主 要 以 地 面 反 射 压 力 （ＧＲＦ） 和鞋内压力（ＩＰ）为 对 象。 正 常 步 态 周 期 的 ＧＲＦ 具 有 明 显 的 对称双峰特征，是生 物 力 学 研 究 的 重 要 指 标，而ＩＰ 不 受 压 力 垫 限 制 ，对 步 态 干 扰 小 ，近 年 来 逐 渐 受 到 研 究 者 重 视 。 ［１３］ Ｓａｖｅｌｂｅｒｇ［１４］使用人工神经网 络 对 ＩＰ 及 ＧＲＦ 进 行 建 模，８ 个 不 同 区 域 的 足 部 压 力 作 为 多 层 感 知 器 的 输 入 ，该 模 型 扩 展 了 ＧＲＦ 的计算方法，也 是 本 文 工 作 的 理 论 依 据 之 一，但 是 该 模 型对人体位姿预测较为 局 限 ；Ｘａｖｉｅｒ Ｔｏｒｔｏｌｅｒｏ［１５］等 利 用 足 底 压力中心（Ｃｅｎｔｅｒ Ｏｆ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ，ＣＯＰ）预 测 从 站 立 到 跨 步 动 作 是 否 发 生，但 这 一 预 测 仅 限 于 步 态 周 期 的 某 一 阶 段；Ｋｕａｎ Ｚｈａｎｇ［１６］等 设 计 了 一 种 便 携 式 设 备 用 于 测 量 和 记 录 ＧＲＦ 信 息，并 应 用 人 工 神 经 网 络 识 别 人 体 一 段 时 间 内 的 运 动 类 型 和 强度 ；郑 成 闻 设 ［１７］ 计 了 一 套 基 于 柔 性 双 足 的 足 底 压 力 分 布 信 息获取系统来对人体运动中足底压力分布信息变化进行定性 分 析，完 成 了 基 于 足 底 压 力 分 布 的 步 态 识 别 并 细 分 步 态 相 位 周 期 以 适 应 控 制 需 要 ，该 系 统 并 未 涉 及 足 底 压 力 以 外 的 定 量 生 理 数 据 ，无 法 完 成 足 底 压 力 与 关 节 运 动 之 间 的 精 确 建 模 。
· ４２ ·
的 有 效 特 征 ，已 经 应 用 于 人 工 假 肢 及 外 骨 骼 控 制 策 略 。 ［７，８］ 吴剑锋［９］等利用简约 支 持 向 量 机 分 类 算 法 对 起 立 、平 地 行 走 以及上下楼 梯 等 ４ 个 日 常 下 肢 动 作 进 行 了 识 别 。 文 献 ［１０］ 中，ＥＭＧ 作为控制信 号 源 成 功 研 制 出 ＨＡＬ－３ 外 骨 骼 助 力 机 器人。相对于 肌 电 信 号，压 力 信 号 具 有 直 观 、获 取 简 便 等 特 点 ，因 此 常 用 于 外 骨 骼 系 统 中 步 态 数 据 的 测 量 和 分 析 。 ［３，１１，１２］
２ 方 法
２．１ 基 因 表 达 式 编 程 （ＧＥＰ） ＧＥＰ是由葡萄牙生物 学 家 Ｆｅｒｒｅｉｒａ于 ２０ 世 纪 末 在 遗 传
算法和遗传编程的基础上提出的 。 ［１８］ 目 前，ＧＥＰ 已 成功 应 用 于数学、物理、化学、生物、计算机、微电子、电信、军工、经 济 等 领域，并取得了丰硕的成果。本文将利用 ＧＥＰ 构建 常 规 步 态 下 膝 关 节 角 度 预 测 模 型 ，该 模 型 框 架 如 图 １ 所 示 。
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｐｌａｙｓ ａ ｇｒｅａｔ ｒｏｌｅ ｉｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ，ａｎｄ ｕｓｕａｌｌｙ ｉｔ ｉｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ
ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｂｏｕｔ ｂｏｄｙ ｍｏｔｉｏｎ ａｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｉｇｎａｌ ｓｏｕｒｃｅｓ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｃｏｌｌｅｃｔ ｈｕｍａｎ ｇａｉｔ ｄａｔａ ａｎｄ ｆｉｎｄ ｔｈｅ ａｓ－ ｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｉｇｎａｌｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｗｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａ Ｇａｉｔ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＤＳ）ｗｈｉｃｈ ｃｏｎｓｉｓｔｓ ｏｆ ｅｉｇｈｔ ｔｈｉｎ－ｆｉｌｍ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒｓ ａｎｄ ａ ｊｏｉｎｔ ａｎｇｌｅ ｓｅｎｓｏｒ．Ａｆｔｅｒ ｇａｉｔ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｗｅ ｏｂ－ ｔａｉｎｅｄ １５ｇｒｏｕｐｓ ｏｆ ｇａｉｔ ｄａｔａ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｍａｌｅ ｏｂｊｅｃｔｓ ｗｉｔｈ ｎａｔｕｒａｌ ｗａｌｋｉｎｇ ｕｎｄｅｒ ｔｈｒｅｅ ｒａｔｅｓ ｉｎ ３ｋｍ／ｈ，４ｋｍ／ｈ ａｎｄ ５ｋｍ／ｈ．
它通过采集人体生理信息，获得人体运动意图，帮助外骨骼 制 定 有 效 的 控 制 策 略［３］。
对下肢外骨骼而言，人 机 接 口 的 功 能 是 分 析 和 预 测 人 体
身 份 识 别，而 对 外 骨 骼 机 器 人 的 控 制 通 常 采 用 生 理 信 号 测 量 方法。脑机 接 口 （Ｂｒａｉｎ－Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＢＭＩ）是 当 前 智 能 控制领域的研究热 点［６］，其 局 限 在 于 难 以 反 映 人 的 无 意 识 行
随着计算机科学的 发 展，步 态 分 析 和 识 别 研 究 取 得 了 长
自 然 的 人 机 交 互，通 常 将 使 用 者 置 于 控 制 环 路 以 形 成 闭 环 的 反馈控制回路［２］。人机 接 口 是 实 现 人 与 外 骨 骼 通 信 的 方 式 ，
足 进 步，常 用 的 方 法 是 基 于 视 觉 的 步 态 分 析 及 利 用 生 理 信 号 测量的分析等。基于视觉的步态分析主要用于临床诊断以及
Ｗｅ ａｌｓｏ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｋｎｅｅ ｊｏｉｎｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ＧＥＰ．Ｔｈｅ ｇａｉｔ ｄａｔａ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ
ｔｒａｉｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｅ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔ ｋｎｅｅ ｊｏｉｎｔ
Ｇａｉｔ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｊｏｉｎｔ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｈｕｍａｎ－ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ
ＧＡＯ Ｚｅｎｇ－ｇｕｉ １ ＳＵＮ Ｓｈｏｕ－ｑｉａｎ１ ＺＨＡＮＧ Ｋｅ－ｊｕｎ１ ＳＨＥ Ｄｕｏ－ｃｈｕｎ１ ＹＡＮＧ Ｚｈｏｎｇ－ｌｉａｎｇ２ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２７，Ｃｈｉｎａ）１ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄｏｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）２
ｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ＧＤＳ ｉｓ ｆｅａｓｉｂｌｅ ａｓ ａ ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｉｎ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，Ｇａｉｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＧＥＰ，Ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ
计算机科学 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ
面向外骨骼机器人人机交互的步态数据
获取系统及识别模型
Ｖｏｌ．４１Ｎｏ．１０ Ｏｃｔ ２０１４
高 增 桂１ 孙 守 迁１ 张 克 俊１ 佘 铎 淳１ 杨 钟 亮２ （浙 江 大 学 计 算 机 科 学 与 技 术 学 院 杭 州 ３１００２７）１ （东 华 大 学 机 械 工 程 学 院 上 海 ２０１６２０）２
现有研究多采用足底压力数据对步态相位或运动类型进 行 识 别，但 对 于 足 底 压 力 与 关 节 运 动 之 间 的 关 联 机 制 尚 不 明 确。为建立外骨骼机 器 人 人 机 接 口 和 步 态 预 测 模 型 ，本 文 设 计了一套基于足底压力和膝关节角度测量的步态数据获取系 统（ＧＤＳ），利用该系统 成 功 采 集 了 人 体 在 ３ 种 不 同 速 度 下 自 然 行 走 的 步 态 数 据，最 后 采 用 基 因 表 达 式 编 程 建 立 膝 关 节 运 动识别模型。
ຫໍສະໝຸດ Baidu
摘 要 外骨骼机器人人机交互是当前的研究热点，通常 需 要 获 取 人 体 相 关 运 动 信 息 作 为 控 制 信 号 源。为 了 采 集 人 体步态数据，研究了生理信号与关节运动之间的关联机制，设 计 了 一 种 步 态 数 据 获 取 系 统，其 利 用 鞋 内 薄 膜 压 力 传 感
器和关节角度传感器组成测试设备，成功采集了１５组健康男子在３ｋｍ／ｈ、４ｋｍ／ｈ和 ５ｋｍ／ｈ ３ 种 速 率 下 自 然 行 走 的 步 态数据。提出采用基因表达式编程建立膝关节运动识别模型，并使用所采集的步态数据进行训练和验证。结 果 显 示，
步态数据。步态是人类步行的综合特征，包括中枢命令、身 体 为。利用表面肌电信号（ｓＥＭＧ）分 析 技 术 提 取 反 映 运 动 意 愿
到稿日期：２０１３－０７－０１ 返修日期：２０１３－０９－０６ 本文受国家自然科学基 金 项 目：基 于 云 模 型 的 音 乐 情 感 表 示 与 识 别 算 法 研 究 （６１３０３１３７），基 于基因表达式编程的动漫情感化配乐技术研究（６１０７００７５），基于嵌套随机集的产品意象认知模型研究（６１００３１４７），生物 启 发 设 计 中 产 品 创 意 造 型 生 成 机 制 及 其 演 化 模 型 研 究 （５１３０５０７７），广 东 省 产 学 研 项 目 基 于 人 体 行 为 模 型 的 智 能 助 行 机 器 人 研 究 与 开 发 （００４１１４２０１２４６７１０３８）资 助 。 高增桂（１９８６－），男，博士生，主要研究方向为人机接口、应用人机工 程；孙 守 迁（１９６３－），男，博士，教授，主要研究方 向 为 计 算 机 辅 助 设 计、人 机 共生装备；张克俊（１９７８－），男，博士，助理研究员，主要研究方向为进 化 计 算、机 器 学 习，Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｈａｎｎｙ＠ｚｊｕ．ｅｄｕ．ｃｎ（通 信 作 者）；佘 铎 淳（１９８７－）， 男 ，硕 士 ，主 要 研 究 方 向 为 人 机 交 互 ；杨 钟 亮 （１９８２－ ），男 ，博 士 ，讲 师 ，主 要 研 究 方 向 为 体 感 交 互 、生 物 启 发 设 计 等 。
仅 靠 人 体 自 身 无 法 单 独 完 成 的 任 务 ，不 仅 扩 展 了 人 体 感 官 ，也 增强了人体机能。由 于 外 骨 骼 机 器 人 与 人 体 运 动 相 平 行，因
检测和分析这一过程中的运动轨迹、接触力信息、肌电信号 等 生理参数变化规律并应用于医学 、生物工程等领域［５］。
此其控制要点是与使用者之间的运动适配性。为了获得和谐
１ 引 言
外骨骼机器人是一 种 以 人 为 主、机 械 为 辅 的 穿 戴 式 人 机 一体化［１］装备，它巧妙 地 结 合 人 的 智 能 和 机 器 的 力 量 来 完 成
平衡和协调控制，涉及肢体肌肉和关节的协同运动。其 中，骨 骼是运动的杠杆，关 节 用 于 运 动 的 联 系，神 经 系 统 用 于 控 制， 肌肉收缩作为动力，从 而 实 现 下 肢 的 行 走 运 动［４］。 典 型 步 态 是连续的周期运动，包含许多复杂的生理信息，步态分析旨 在
利 用 此 模 型 可 有 效 进 行 关 节 运 动 的 识 别 和 预 测 ，验 证 了 本 系 统 作 为 外 骨 骼 人 机 接 口 的 可 行 性 。
关 键 词 人 机 交 互 ，人 机 接 口 ，步 态 分 析 ，基 因 表 达 式 编 程 ，外 骨 骼 中 图 法 分 类 号 ＴＰ２３ 文 献 标 识 码 Ａ ＤＯＩ １０．１１８９６／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３７Ｘ．２０１４．１０．００９
应 用 压 力 信 号 进 行 步 态 分 析 主 要 以 地 面 反 射 压 力 （ＧＲＦ） 和鞋内压力（ＩＰ）为 对 象。 正 常 步 态 周 期 的 ＧＲＦ 具 有 明 显 的 对称双峰特征，是生 物 力 学 研 究 的 重 要 指 标，而ＩＰ 不 受 压 力 垫 限 制 ，对 步 态 干 扰 小 ，近 年 来 逐 渐 受 到 研 究 者 重 视 。 ［１３］ Ｓａｖｅｌｂｅｒｇ［１４］使用人工神经网 络 对 ＩＰ 及 ＧＲＦ 进 行 建 模，８ 个 不 同 区 域 的 足 部 压 力 作 为 多 层 感 知 器 的 输 入 ，该 模 型 扩 展 了 ＧＲＦ 的计算方法，也 是 本 文 工 作 的 理 论 依 据 之 一，但 是 该 模 型对人体位姿预测较为 局 限 ；Ｘａｖｉｅｒ Ｔｏｒｔｏｌｅｒｏ［１５］等 利 用 足 底 压力中心（Ｃｅｎｔｅｒ Ｏｆ Ｐｒｅｓｓｕｒｅ，ＣＯＰ）预 测 从 站 立 到 跨 步 动 作 是 否 发 生，但 这 一 预 测 仅 限 于 步 态 周 期 的 某 一 阶 段；Ｋｕａｎ Ｚｈａｎｇ［１６］等 设 计 了 一 种 便 携 式 设 备 用 于 测 量 和 记 录 ＧＲＦ 信 息，并 应 用 人 工 神 经 网 络 识 别 人 体 一 段 时 间 内 的 运 动 类 型 和 强度 ；郑 成 闻 设 ［１７］ 计 了 一 套 基 于 柔 性 双 足 的 足 底 压 力 分 布 信 息获取系统来对人体运动中足底压力分布信息变化进行定性 分 析，完 成 了 基 于 足 底 压 力 分 布 的 步 态 识 别 并 细 分 步 态 相 位 周 期 以 适 应 控 制 需 要 ，该 系 统 并 未 涉 及 足 底 压 力 以 外 的 定 量 生 理 数 据 ，无 法 完 成 足 底 压 力 与 关 节 运 动 之 间 的 精 确 建 模 。
· ４２ ·
的 有 效 特 征 ，已 经 应 用 于 人 工 假 肢 及 外 骨 骼 控 制 策 略 。 ［７，８］ 吴剑锋［９］等利用简约 支 持 向 量 机 分 类 算 法 对 起 立 、平 地 行 走 以及上下楼 梯 等 ４ 个 日 常 下 肢 动 作 进 行 了 识 别 。 文 献 ［１０］ 中，ＥＭＧ 作为控制信 号 源 成 功 研 制 出 ＨＡＬ－３ 外 骨 骼 助 力 机 器人。相对于 肌 电 信 号，压 力 信 号 具 有 直 观 、获 取 简 便 等 特 点 ，因 此 常 用 于 外 骨 骼 系 统 中 步 态 数 据 的 测 量 和 分 析 。 ［３，１１，１２］
２ 方 法
２．１ 基 因 表 达 式 编 程 （ＧＥＰ） ＧＥＰ是由葡萄牙生物 学 家 Ｆｅｒｒｅｉｒａ于 ２０ 世 纪 末 在 遗 传
算法和遗传编程的基础上提出的 。 ［１８］ 目 前，ＧＥＰ 已 成功 应 用 于数学、物理、化学、生物、计算机、微电子、电信、军工、经 济 等 领域，并取得了丰硕的成果。本文将利用 ＧＥＰ 构建 常 规 步 态 下 膝 关 节 角 度 预 测 模 型 ，该 模 型 框 架 如 图 １ 所 示 。
Ａｂｓｔｒａｃｔ Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ ｐｌａｙｓ ａ ｇｒｅａｔ ｒｏｌｅ ｉｎ ｃｏｎｔｒｏｌ ｏｆ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ，ａｎｄ ｕｓｕａｌｌｙ ｉｔ ｉｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ
ｔｈｅ ｒｅｌｅｖａｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｂｏｕｔ ｂｏｄｙ ｍｏｔｉｏｎ ａｓ ｃｏｎｔｒｏｌ ｓｉｇｎａｌ ｓｏｕｒｃｅｓ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｃｏｌｌｅｃｔ ｈｕｍａｎ ｇａｉｔ ｄａｔａ ａｎｄ ｆｉｎｄ ｔｈｅ ａｓ－ ｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｐｈｙｓｉｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｉｇｎａｌｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｊｏｉｎｔ ｍｏｖｅｍｅｎｔ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ，ｗｅ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ａ Ｇａｉｔ Ｄａｔａ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＤＳ）ｗｈｉｃｈ ｃｏｎｓｉｓｔｓ ｏｆ ｅｉｇｈｔ ｔｈｉｎ－ｆｉｌｍ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｓｅｎｓｏｒｓ ａｎｄ ａ ｊｏｉｎｔ ａｎｇｌｅ ｓｅｎｓｏｒ．Ａｆｔｅｒ ｇａｉｔ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ，ｗｅ ｏｂ－ ｔａｉｎｅｄ １５ｇｒｏｕｐｓ ｏｆ ｇａｉｔ ｄａｔａ ｏｆ ｈｅａｌｔｈ ｍａｌｅ ｏｂｊｅｃｔｓ ｗｉｔｈ ｎａｔｕｒａｌ ｗａｌｋｉｎｇ ｕｎｄｅｒ ｔｈｒｅｅ ｒａｔｅｓ ｉｎ ３ｋｍ／ｈ，４ｋｍ／ｈ ａｎｄ ５ｋｍ／ｈ．
它通过采集人体生理信息，获得人体运动意图，帮助外骨骼 制 定 有 效 的 控 制 策 略［３］。
对下肢外骨骼而言，人 机 接 口 的 功 能 是 分 析 和 预 测 人 体
身 份 识 别，而 对 外 骨 骼 机 器 人 的 控 制 通 常 采 用 生 理 信 号 测 量 方法。脑机 接 口 （Ｂｒａｉｎ－Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＢＭＩ）是 当 前 智 能 控制领域的研究热 点［６］，其 局 限 在 于 难 以 反 映 人 的 无 意 识 行
随着计算机科学的 发 展，步 态 分 析 和 识 别 研 究 取 得 了 长
自 然 的 人 机 交 互，通 常 将 使 用 者 置 于 控 制 环 路 以 形 成 闭 环 的 反馈控制回路［２］。人机 接 口 是 实 现 人 与 外 骨 骼 通 信 的 方 式 ，
足 进 步，常 用 的 方 法 是 基 于 视 觉 的 步 态 分 析 及 利 用 生 理 信 号 测量的分析等。基于视觉的步态分析主要用于临床诊断以及
Ｗｅ ａｌｓｏ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｍｅｎｔ ｏｆ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｔｈｅ ｋｎｅｅ ｊｏｉｎｔ ｍｏｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ＧＥＰ．Ｔｈｅ ｇａｉｔ ｄａｔａ ｗａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ
ｔｒａｉｎ ａｎｄ ｖａｌｉｄａｔｅ ｔｈｅ ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｍｏｄｅｌ ｃａｎ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ａｎｄ ｐｒｅｄｉｃｔ ｋｎｅｅ ｊｏｉｎｔ
Ｇａｉｔ Ｄａｔａ Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｊｏｉｎｔ Ｍｏｖｅｍｅｎｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｈｕｍａｎ－ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ
ＧＡＯ Ｚｅｎｇ－ｇｕｉ １ ＳＵＮ Ｓｈｏｕ－ｑｉａｎ１ ＺＨＡＮＧ Ｋｅ－ｊｕｎ１ ＳＨＥ Ｄｕｏ－ｃｈｕｎ１ ＹＡＮＧ Ｚｈｏｎｇ－ｌｉａｎｇ２ （Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ ３１００２７，Ｃｈｉｎａ）１ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｄｏｎｇｈｕａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０１６２０，Ｃｈｉｎａ）２
ｍｏｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ＧＤＳ ｉｓ ｆｅａｓｉｂｌｅ ａｓ ａ ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｉｎ ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎｓ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ Ｈｕｍａｎ－ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，Ｈｕｍａｎ－ｍａｃｈｉｎｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，Ｇａｉｔ ａｎａｌｙｓｉｓ，ＧＥＰ，Ｅｘｏｓｋｅｌｅｔｏｎ