作者：何海琳,郑建彬,余方利,余烈,詹恩奇 单位：四川省计算机学会;中国科学院成都分院 出版：《计算机应用》2019年第07期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJY2019070070 DOC编号：DOCJSJY2019070079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题，提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法，即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作，进而去优化支持向量机(SVM)的惩罚因子与核参数，再使用参数优化后的SVM建立分类模型，从而扩大算法的搜索范围，减小算法陷入局部最优的概率。首先，使用混合传感技术采集步态数据，即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据，并作为步态检测系统的输入；然后，使用门限法对步态相位进行划分并标记标签；最后，将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入，使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验，并与GA、粒子群优化(PSO)算法、WOA进行比较，数值实验表明，改进鲸鱼优化算法(IWOA)的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现，准确率可达98.8%，验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性，并与基于遗传优化算法的.....。

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