一种基于改进DTW的人体运动模式感知算法

人体运动模式感知算法作为下肢外骨骼机器人的关键技术之一,是外骨骼能否平稳、高效地实现人机协同功能的基础。为提高感知精度,提出了一种改进的动态时间规整（DTW）算法和一种自适应权重分配机制。首先针对传统DTW算法存在匹配失真的问题,提出了一种新的路径约束条件,并适当松弛算法的端点,以处理端点部分数据可能无法对齐的问题;然后在多传感器决策层融合中设计了一种自适应权重分配机制;最后通过惯性测量单元（IMU）采集人体在六种常见运动模式下的运动数据进行实验。实验结果表明,所提出的改进DTW算法和自适应权重分配机制相结合有助于感知精度的提升,六种运动模式的平均感知精度由90.78%提升至97.64%。