踝关节外骨骼仿真建模与地形分类算法实现
踝关节外骨骼仿真建模与地形分类算法实现
摘要
本文针对踝关节外骨骼实物样机存在的运动功能障碍问题，提出了一套完整的仿真与智能控制解决方案。首先利用MATLAB/Simscape Multibody和OpenSim两种主流工具实现踝关节外骨骼的仿真建模，通过旋转关节驱动使两个关节（跖屈/背屈）正常运动；其次，收集并分析了多个公开的足底压力数据集，包括UNB StepUP-P150高分辨率压力数据集和Nature多模态生物力学数据集等；最后基于这些数据集设计并实现了一个CNN-LSTM混合深度学习模型，用于地形分类（平地行走、上下楼梯、上下斜坡等）。全文提供了完整的仿真代码和深度学习算法代码，并详细解释了各模块的实现原理。
第一章 绪论v
1.1 研究背景与意义
下肢外骨骼机器人在康复医学和助力增强领域发挥着越来越重要的作用。踝关节作为人体步态周期的关键环节，在行走过程中承担着支撑体重、推进前进和吸收冲击等多重功能。踝关节外骨骼通过向踝关节提供辅助力矩，可以有效降低行走过程中的代谢消耗，改善步态质量。
然而，在踝关节外骨骼的研发过程中，实物样机常常面临各种缺陷：机械结构设计不当导致关节卡滞、电机选型与匹配不合理、控制算法参数未调优等，这些都会导致样机无法正常运动。在实物调试成本高、迭代周期长的情况下，仿真建模成为一种不可或缺的研发手段。通过仿真平台，可以在虚拟环境中快速验证机械设计、优化控制参数、模拟各种工况，从而大幅缩短研发周期。