《用于助老伴行机器人的老年人摔倒预测方法研究》PDF+DOC
作者：王亚宾,张小栋,穆小奇,韩焕杰
单位：中国电子学会
出版：《电子测量与仪器学报》2018年第07期
页数：7页 （PDF与DOC格式可能不同）
PDF编号：PDFDZIY2018070010
DOC编号：DOCDZIY2018070019
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为了使助老伴行机器人更好地服务老年人户外行走的需要，提出了一种用于助老伴行机器人的基于BP神经网络的多传感器信息特征融合进行老年人摔倒预测的方法。首先，通过老年人摔倒机理分析，提出了一种用于助老伴行机器人的老年人摔倒预测总体设计方案。然后，分别采用触觉力传感器、躯干三轴加速度计和和陀螺仪采集使用者的手部触觉力信息、躯干三轴加速度和角度信息。其次，对所采集的三类摔倒信息进行相应的特征提取，将3种特征信息采用BP神经网络进行信息融合，获取摔倒发生的概率，且当摔倒概率超过设定的阈值即判定老年人将要摔倒。最后，通过实验系统搭建和实验验证，结果表明，摔倒预测方法可靠，其整体识别准确率为97.5%，其中摔倒样本识别准确率95%，正常样本识别准确率100%，所以，该方法可以对老年人使用助老伴行机器人完成户外行走提供保证。
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