下肢机器人系统中步态相位分类智能算法的评估

准确快速的步态相位检测对于实现动力下肢假肢和外骨骼的最优性能至关重要。随着这些机器人系统多功能性和复杂性的增加，对提升步态检测算法性能的需求日益增长。开发可靠且实用的步态检测算法有望提高假肢装置及其他康复技术的精度、稳定性和安全性。在本系统综述中，我们深入探讨了步态事件检测方法研究与开发的广泛文献，特别关注其在假肢装置中的应用。我们的综述批判性评估了多种已提出的方法，旨在识别下肢机器人系统中步态相位分类的最有效途径。通过全面的比较分析，我们凸显了不同算法的优缺点，阐明其性能特征、适用性及进一步改进潜力。本综述通过筛选IEEE和Scopus两个数据库完成，检索限定为2010至2023年发表的204篇论文。最终识别并纳入了6篇涉及启发式、阈值化和幅值过零技术的论文。33.3%的已实现算法使用了关节角度、关节线速度与角速度以及关节角加速度等运动学参数。本研究纯粹聚焦于基于阈值的算法，因此涉及其他步态相位检测方法的论文被排除。