下肢外骨骼中基于 IMU 的实时拐杖步态相位与步态检测
机器人学
2026-01-19 v1
摘要
下肢外骨骼和假肢需要精确、实时的步态相位和步态检测，以确保同步运动和用户安全。传统方法通常依赖复杂的力传感硬件，这会引入控制延迟。本文提出了一种极简框架，利用集成在拐杖把手中的单个低成本惯性测量单元（IMU），无需进行机械改装。我们提出了一个五相位分类系统，包括标准步态相位和一个非运动辅助状态，以防止不需要的运动。在 PC 和嵌入式系统上对三种深度学习架构进行了基准测试。为了提高数据受限条件下的性能，模型通过有限状态机（FSM）进行了增强，以强制实现生物力学一致性。时序卷积网络（TCN）表现出优越的架构，取得了最高的成功率和最低的延迟。值得注意的是，尽管仅在健康参与者身上进行训练，该模型仍能泛化至瘫痪用户。该系统在检测拐杖步态方面达到了 94% 的成功率，为实时外骨骼控制提供了一种高性能、高性价比的解决方案。
引用
@article{arxiv.2601.10832,
title = {IMU-based Real-Time Crutch Gait Phase and Step Detections in Lower-Limb Exoskeletons},
author = {Anis R. Shakkour and David Hexner and Yehuda Bitton and Avishai Sintov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.10832},
year = {2026}
}