基于足底压力的步态预测研究

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1、分类号：TP24密级：公开UDC：621编号：201431204030河北工业大学硕士学位论文基于足底压力的步态预测研究论文作者：边立伟学生类别：全日制工程硕士专业学位类别：领域名称：机械工程指导教师：刘更谦职称：教授陈贵亮高级工程师资助基金项目：河北省自然科学基金项目DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofMechanicalEngineeringTHEGAITPREDICTIONRESEARCHBASEDONFOOTP

2、RESSUREbyBianLiweiSupervisor:Prof.LiuGengqianSeniorEngineer.ChenGuiliangMay2017ThisworkissupportedbythetheEducationalCommissionofHebeiProvinceofChina.摘要随着社会的发展，生活条件的提升，身体健康逐渐受到重视，人口寿命显著增加，社会人口的构成由年轻向老年转变，人口老龄化加剧。随之而来是脑卒中及偏瘫患者增加，为了解决患者的康复训练问题，康复机器人研究因此诞生并成为研究热点。下肢

3、康复机器人作为其中的一个不可或缺的组成部分同样受到了重视。现有下肢康复机器人多是为被动康复训练模式即对将要进行的康复训练提前规划好训练步态，这种训练模式难以适应不同患者的需求。因此，本文对现有下肢康复机器人的不足，提出一种利用足底压力预测患者下肢康复步态的方法，以适应不同患者或者不同康复时期的训练需要，主要研究内容如下：（1）根据人体运动步态、人体下肢结构、足部结构以及足底压力进行了相应的研究，对足底压力与步态参数之间的关系进行了定性分析。（2）对下肢及足部建立多刚体动力学模型，把人体生物力学问题转化成多刚体力学问题进行

4、研究。利用刚体之间的坐标变化、关节角度的变化以及建立的力学方程，把运动步态和足底压力联系起来，从而揭示足底压力与运动步态之间的关系。（3）对运动步态速度与足底压力之间的关系进行研究，根据步态速度对足底压力的影响，建立了质心波动与足底压力关系模型和摆动腿模型，用来阐述足底压力和运动步态速度之间的关系。（4）应用足底压力与步态运动之间的关系，建立径向基神经网络模型，该模型以足底压力数据为输入，以患者康复训练步态为输出。以实现运用足底压力预测训练步态。（5）对径向基神经网络模型进行验证分析，验证该模型的可行性。关键词：康复机器

5、人下肢外骨骼足底压力运动步态神经网络IABSTRACTWiththedevelopmentofthesocietyandthelivingconditions,thehealthofthehumanbodyhasbeenpaidmoreandmoreattention.Thepopulationlifehasbeenobviouslyincreasedandthecompositionofthesocialpopulationalsoischangingfromtheyouthtotheold,theagingofpop

6、ulationisbecomemoreandmoreseriously.Inordertosolvetherehabilitationproblemofthestrokeandhemiplegicpatientsduetothetheagingofpopulation,theresearchoftherehabilitationrobotswasbornandbecomearesearchhotspot.Mostoftheexistingrehabilitationrobotsforthelowerlimbsisaime

7、datthepassiverehabilitationmode,whichshouldplannedthetraininggaitbeforetherehabilitationprocess,sothistrainingmodeisdifficulttomeetthedifferentneedsofthedifferentpatients.Therefore,tocompensatetheexistinglowerlimbrehabilitationrobot’sdeficiency,weputforwardanewme

8、thodinthisarticle,whichusetheplantarpressuretopredictthepatient'slowerlimbrehabilitationgait,sothismethodcanadapttodifferentpatientsordifferentrehabilitationtr