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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Journal of the Korean Society for Precision Engineering Vol.37 No.3
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 187 - 194 (8page)
- DOI
- 10.7736/JKSPE.019.117
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The purpose of this study was to suggest the method for automated locomotion modes (Level Walking, Stair Ascent, Stair Descent) detection based on the Radial Basis Function Support Vector Machine (RBF-SVM) for the hip gait assist robot. The universal hip gait assist robot had a limit in detection of the walking intention of users because of the limited sensors’ quantity. Through the offline training, using MATLAB, we trained the collected gait data of users wearing the hip gait assist robot and obtained the parameter of the RBF-SVM model. In the online test, using LabVIEW, we developed the algorithm for the locomotion modes decision of individuals using the optimized parameter of the RBF-SVM. Finally, we executed the gait test for three terrains through the walking environment’s test platform. As a result, the locomotion modes decision rate for three terrains was 98.5%, 99%, and 98% respectively. And the decision delay time of algorithm was 0.03 s, 0.03 s, and 0.06 s respectively.
목차
1. Introduction
2. Preliminaries
3. Design of Hardware
4. SVM Training and Test Algorithm
5. Experiment
6. Discussion
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Kusuda, Y., “In Quest of Mobility-Honda to Develop Walking Assist Devices,” Industrial Robot: An International Journal, Vol. 36, No. 6, pp. 537-539, 2009.
Li, Y.D. and Hsiao-Wecksler, E. T., “Gait Mode Recognition Using an Inertial Measurement Unit to Control an Ankle-Foot Orthosis during Stair Ascent and Descent,” Proc. of the ASME 5th Annual Dynamic Systems and Control Conference Joint with the JSME 11th Motion and Vibration Conference, pp. 743-752, 2012.
Zhang, F., Dou, Z., Nunnery, M., and Huang, H., “Real-Time Implementation of an Intent Recognition System for Artificial Legs,” Proc. of the Annual International Conference on Medicine and Biology Society, pp. 2997-3000, 2011.
Gorsie, M., Kamnik, R., Ambrozic, L., Vitiello, N., Lefeber, D., et al., “Online Phase Detection Using Wearable Sensors for Walking with a Robotic Prosthesis,” Sensors, Vol. 14, No. 2, pp. 2776-2794, 2014.
Jang, J., Kim, K., Lee, J., Lim, B., and Shim, Y., “Online Gait Task Recognition Algorithm for Hip Exoskeleton,” Proc. of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 5327-5332, 2015.
Li, Y.D. and Hsiao-Wecksler, E. T., “Gait Mode Recognition Using an Inertial Measurement Unit to Control an Ankle-Foot Orthosis during Stair Ascent and Descent,” Proc. of the ASME 5th Annual Dynamic Systems and Control Conference Joint with the JSME 11th Motion and Vibration Conference, pp. 743-752, 2012.
Zhang, F., Dou, Z., Nunnery, M., and Huang, H., “Real-Time Implementation of an Intent Recognition System for Artificial Legs,” Proc. of the Annual International Conference on Medicine and Biology Society, pp. 2997-3000, 2011.
Gorsie, M., Kamnik, R., Ambrozic, L., Vitiello, N., Lefeber, D., et al., “Online Phase Detection Using Wearable Sensors for Walking with a Robotic Prosthesis,” Sensors, Vol. 14, No. 2, pp. 2776-2794, 2014.
Jang, J., Kim, K., Lee, J., Lim, B., and Shim, Y., “Online Gait Task Recognition Algorithm for Hip Exoskeleton,” Proc. of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 5327-5332, 2015.
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