为了实现对人体步态信息的采集、处理和分析并识别出穿戴者的实时步态阶段,为后续的外骨骼的动作控制策略提供可靠有效的数据支持,本文针对康复型下肢外骨骼的步态识别问题展开了相关研究。课题受国家自然科学基金《“一源多驱”式外骨骼刚柔联动控制方法研究》(91748110)资助。基于LabWindows/CVI平台,通过理论分析与样机试验测试相结合的方法,研究了一款用于步态监测的上位机监测系统。通过接收智能传感装置采集的数据,在PC端建立了步态识别的状态机,实现了监测者对外骨骼穿戴者实时肢体信息和步态识别结果的观察分析功能。提出了一套用于康复型下肢外骨骼步态识别和规划试验系统的方案,建立了用于步态监测识别的试验系统。通过分析穿戴者的肢体信息来获取步态识别的关键数据,按照数据的规律性变化,将其划分为不同的周期性步态阶段。并研制了一套用于外骨骼步态识别的智能传感装置硬件,通过在外骨骼的核心测量点加装传感器,采集用于步态分析的人体实时肢体信息,实现了提取人体核心肢体运动数据的功能。试验研究结果表明,人体步态监测系统可有效采集人体肢体信息和对实时步态阶段识别,该系统可为外骨骼控制策略提供数据支持。提出的步态识别算法和步态识别系统对于外骨骼的控制有重要的应用价值,具有实用可靠的特点。