针对人体下肢运动状态识别精度低的问题,提出了一种基于足底压力的下肢运动状态识别预测方法.以EMED足底压力平板采集的不同步速下各40组足底压力数据为试验样本,通过分析足底压力特征参数,构建步态相位,建立足底步态周期关系,以及步态位移模型.下肢运动是非线性运动,采用步态周期模型结合粒子滤波算法实现足底压力预测.先对粒子群初始化获取先验概率密度函数,对预测压力进行估计,其次对状态向量检验,使用多元线性回归推导出预测足底压力.实验结果表明,在不同步态速度下,粒子滤波算法性能好,精确度达到97％以上,从而证明了足底压力预测方法的有效性.补充不同年龄、性别、体重的实验者的足底压力数据进行分析,预测精度均在97.5％以上,验证了预测算法的稳定性和精准性.
运动识别 步态周期 粒子滤波 压力预测