人体肢体运动跟踪和识别在医疗康复训练，下肢辅助，截肢者的假肢设计，辅助机器人的反馈控制等中起着重要作用。轻质可穿戴的传感器，包括惯性传感器，表面肌电图传感器以及柔性应变/压力，柔性应变/压力，有望成为下一代人类运动捕获装置。本文中，我们提供了一种无线可穿戴设备，该设备由16通道柔性海绵的压力传感器阵列组成，通过检测由小腿胃gastrocnemius肌肉作用引起的人类皮肤上的轮廓来识别各种人类下肢运动。每个感应元件都是薄碳纳米管/聚二甲基硅氧烷纳米复合材料的圆形多孔结构，直径为4 mm，厚度约为400 {\ mu} m。招募了十个人类受试者，以执行十个不同的下肢运动，同时佩戴开发设备。用支持向量机方法的运动分类结果显示，所有十项测试的动作的宏记录约为97.3％。这项工作证明了具有下肢运动识别应用的便携式可穿戴肌肉活动检测装置，可以在辅助机器人控制，医疗保健，体育监测等中使用该设备。
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外骨骼和矫形器是可穿戴移动系统，为用户提供机械益处。尽管在过去几十年中有重大改进，但该技术不会完全成熟，以便采用剧烈和非编程任务。为了适应这种功能不全，需要分析和改进该技术的不同方面。许多研究一直在努力解决外骨骼的某些方面，例如，机构设计，意向预测和控制方案。但是，大多数作品都专注于设计或应用的特定元素，而无需提供全面的审查框架。本研究旨在分析和调查为改进和广泛采用这项技术的贡献方面。为了解决此问题，在引入辅助设备和外骨骼后，将从物理人员 - 机器人接口（HRI）的角度来研究主要的设计标准。通过概述不同类别的已知辅助设备的几个例子，将进一步开发该研究。为了建立智能HRI策略并为用户提供直观的控制，将研究认知HRI。将审查这种策略的各种方法，并提出了意图预测的模型。该模型用于从单个电拍摄（EMG）通道输入的栅极相位。建模结果显示出低功耗辅助设备中单通道输入的潜在使用。此外，所提出的模型可以在具有复杂控制策略的设备中提供冗余。
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步行是人类陆地运动的最常见模式之一。步行对于人类进行大多数日常活动至关重要。当一个人走路时，其中有一个模式，被称为步态。步态分析用于体育和医疗保健。我们可以以不同的方式分析该步态，例如使用监视摄像机捕获的视频或在实验室环境中的深度图像摄像机。它也可以通过可穿戴传感器识别。例如，加速度计，力传感器，陀螺仪，柔性旋转仪，磁电阻传感器，电磁跟踪系统，力传感器和肌电图（EMG）。通过这些传感器进行分析需要实验室条件，否则用户必须佩戴这些传感器。为了检测人的步态作用异常，我们需要分别合并传感器。我们可以在发现后通过异常步态知道自己的健康状况。了解常规的步态与异常步态可能会使用智能可穿戴技术对受试者的健康状况有所了解。因此，在本文中，我们提出了一种通过智能手机传感器分析异常步态的方法。尽管如今，大多数人都使用了智能手机和智能手表等智能设备。因此，我们可以使用这些智能可穿戴设备的传感器来追踪他们的步态。
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在各种地形上进行运动的能力对于腿部机器人至关重要。但是，机器人必须更好地了解其在不同地形上进行强大运动的表面。动物和人类能够在脚上的触觉感觉的帮助下识别表面。虽然，腿部机器人的脚触觉感觉并没有得到太多探索。本文介绍了针对触觉脚（TSF）的新型四足机器人Dogtouch的研究。 TSF允许使用触觉传感器和卷积神经网络（CNN）识别不同的表面纹理。实验结果表明，我们训练有素的基于CNN的模型的足够验证精度为74.37 \％，对线模式的90 \％\％的识别最高。将来，我们计划通过呈现各种模式深度的表面样本并应用高级深度学习和浅层学习模型来改善预测模型。此外，我们提出了一种新颖的方法，用于导航四倍和腿部机器人。我们可以安排触觉铺路纹理表面（类似于盲人或视障人士）。因此，只需识别将指示直路，左或右转弯，行人穿越，道路等的特定触觉图案，就可以在未知环境中进行运动，无论光线如何，都可以允许强大的导航。配备了视觉和触觉感知系统的未来四足机器人将能够在非结构化的室内和室外环境中安全，智能地导航和交互。
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人体步态是指不仅代表活动能力的每日运动，而且还可以用人类观察者或计算机来识别步行者。最近的研究表明，步态甚至传达了有关沃克情绪的信息。不同情绪状态中的个体可能显示出不同的步态模式。各种情绪和步态模式之间的映射为自动情绪识别提供了新的来源。与传统的情绪检测生物识别技术（例如面部表达，言语和生理参数）相比，步态是可以观察到的，更难以模仿，并且需要从该主题中进行较少的合作。这些优势使步态成为情感检测的有前途的来源。本文回顾了有关基于步态的情绪检测的当前研究，尤其是关于步态参数如何受到不同情绪状态的影响以及如何通过不同的步态模式识别情绪状态的研究。我们专注于情感识别过程中应用的详细方法和技术：数据收集，预处理和分类。最后，我们讨论了使用智能计算和大数据的最先进技术的状态来讨论高效有效的基于步态的情感识别的可能发展。
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医疗保健是人类生活的重要方面。大流行后，在医疗保健中使用技术的流形增加了。文献中提出的基于物联网的系统和设备可以帮助老年人，儿童和成人面临/经历健康问题。本文详尽地回顾了39个基于可穿戴的数据集，这些数据集可用于评估系统以识别日常生活和跌倒活动。使用五种机器学习方法，即逻辑回归，线性判别分析，K-Nearest邻居，决策树和幼稚的贝叶斯对SIFFALL数据集进行比较分析。数据集以两种方式进行修改，首先使用数据集中存在的所有属性，并以二进制形式标记。第二，计算三个轴（x，y，z）的三个轴（x，y，z）的幅度，然后计算出用于标签属性的实验。实验是对一个受试者，十个受试者和所有受试者进行的，并在准确性，精度和召回方面进行比较。从这项研究中获得的结果证明，KNN在准确性，精度和召回方面胜过其他机器学习方法。还可以得出结论，数据个性化提高了准确性。
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使用诸如嵌入惯性测量单元（IMU）传感器的可穿戴设备（如智能手表）的人类活动识别（Har）具有与我们日常生活相关的各种应用，例如锻炼跟踪和健康监控。在本文中，我们使用在不同身体位置佩戴的多个IMU传感器提出了一种基于人类活动识别的新颖性方法。首先，设计传感器设计特征提取模块以提取具有卷积神经网络（CNNS）的各个传感器的最辨别特征。其次，开发了一种基于注意的融合机制，以了解不同车身位置处的传感器的重要性，并产生细节特征表示。最后，应用传感器间特征提取模块来学习与分类器连接的传感器间相关性以输出预测的活动。所提出的方法是使用五个公共数据集进行评估，并且在各种活动类别上优于最先进的方法。
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低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。
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评估胎儿和母亲的健康对于预防和识别怀孕可能的并发症至关重要。本文重点介绍了母亲自己能够用最小的监督和胎儿和产妇健康有效地使用的装置，同时安全，舒适，易于使用。所提出的设备使用母亲子宫内的单个加速度计的带以记录所需信息。该设备预计将在长期长期监测母亲和胎儿，并提供具有有用信息的医疗专业人员，否则他们将由于目前进行健康监测的频率低频率而忽略。本文表明，即使在存在温和的干扰情况下，母亲和胎儿运动的呼吸信息的同时测量实际上是可能的，如果预计该设备延长延长，则需要考虑该装置。
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考虑了远程脑电图采样的弹性方面。使用运动传感器数据和用于检测失败采样通道的工业电网干扰的可能性。显示了失败通道和运动传感器数据的信号之间没有显着相关性。来自失败通道的50 Hz光谱分量的水平显着不同于正常操作通道的50 Hz分量的水平。制作了关于这些结果的应用，用于增加脑电图采样的抵抗力。
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在各种条件下行走期间关节阻抗的知识与临床决策以及机器人步态培训师，腿部假体，腿矫形器和可穿戴外骨骼的发展相关。虽然步行过程中的脚踝阻抗已经通过实验评估，但尚未识别步行期间的膝盖和髋关节阻抗。在这里，我们开发并评估了下肢扰动器，以识别跑步机行走期间髋关节，膝关节和踝关节阻抗。下肢扰动器（Loper）由致动器组成，致动器通过杆连接到大腿。 Loper允许将力扰动施加到自由悬挂的腿上，同时站立在对侧腿上，带宽高达39Hz。在以最小的阻抗模式下行走时，Loper和大腿之间的相互作用力低（<5N），并且对行走图案的效果小于正常行走期间的对象内变异性。使用摆动腿动力学的非线性多体动力学模型，在摆动阶段在速度为0.5米/秒的速度的九个受试者期间估计臀部，膝关节和踝关节阻抗。所识别的模型能够预测实验反应，因为分别占髋部，膝关节和踝部的平均方差为99％，96％和77％。对受试者刚度的平均分别在34-66nm / rad，0-3.5nm / rad，0-3.5nm / rad和2.5-24nm / rad的三个时间点之间变化，分别用于臀部，膝部和踝关节。阻尼分别在1.9-4.6 nms / rad，0.02-0.14 nms / rad和0.2-2.4 nms / rad的0.02-0.14 nms / rad供应到0.2-2.4nms / rad。发达的洛普勒对不受干扰的行走模式具有可忽略的影响，并且允许在摆动阶段识别臀部，膝关节和踝关节阻抗。
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我们通过在轮子上的光加权外骨骼提出了一个用于低体积受损的用户的个人移动装置。在其核心上，一种新型的被动外骨骼提供姿势过渡，利用自然身体姿势，该姿势在静坐的静止和静坐（STS）过渡时，通过单个气体弹簧作为储能单元，通过支撑架上的躯干。我们通过双轮线系统提出膝盖和髋关节的方向依赖性耦合，从躯干运动转移到膝关节致动器处的力矩负载来平衡躯干运动。在这里，外骨骼最大化能量转移和用户运动的自然。我们介绍了一个体现的用户界面，用于通过躯干压力感测通过躯干压力感测，导致平均$ 19 ^ {\ rIC} \ PM 13 ^ {\ rIC} $上六个未受害的用户。我们评估了11月11日未受害的用户在过渡期间观察动作和肌肉活动的STS帮助的设计。结果比较辅助和无归档的STS转型验证了涉及的肌肉群体的显着减少（高达68美元\％$ 5,01.01 $）。此外，我们通过自然躯干倾斜运动来显示它是可行的$ + 12 ^ {\ riC} \ pm 6.5 ^ {\ circ} $和$ - 13.7 ^ {\ rIC} \ pm 6.1 ^ {\ riC} $ staity和分别坐着。被动灾害迁移援助保证进一步努力提高其适用性和扩大用户人口。
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由于照顾不断增长的老年人口的医疗和财务需求，对跌倒的及时可靠发现是一个大型且快速增长的研究领域。在过去的20年中，高质量硬件（高质量传感器和AI微芯片）和软件（机器学习算法）技术的可用性通过为开发人员提供开发此类系统的功能，从而成为这项研究的催化剂。这项研究开发了多个应用组件，以研究秋季检测系统的发展挑战和选择，并为未来的研究提供材料。使用此方法开发的智能应用程序通过秋季检测模型实验和模型移动部署的结果验证。总体上表现最好的模型是标准化的RESNET152，并带有2S窗口尺寸的调整数据集，可实现92.8％的AUC，7.28％的灵敏度和98.33％的特异性。鉴于这些结果很明显，加速度计和心电图传感器对秋季检测有益，并允许跌倒和其他活动之间的歧视。由于所得数据集中确定的弱点，这项研究为改进的空间留下了很大的改进空间。这些改进包括在跌落的临界阶段使用标签协议，增加数据集样品的数量，改善测试主题表示形式，并通过频域预处理进行实验。
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使用传感器的智能房屋中的监测行为可以对独立能力和居民长期健康的变化提供洞察。被动红外运动传感器（PIRS）是标准的，但可能无法准确跟踪移动的全部持续时间。它们还需要视线检测可以限制性能的运动，并确保它们必须对居民可见。频道状态信息（CSI）是一种低成本，无线电感测形式，可以监控运动，而且提供生成丰富数据的机会。我们开发了一种新颖的自我校准运动检测系统，它使用CSI数据收集和处理在股票覆盆子PI 4上。该系统利用CSI帧之间的相关性，我们使用我们的算法执行方差分析来准确测量整个时期居民的运动。我们展示了这种方法在若干现实世界环境中的有效性。进行的实验表明，对于不同位置的不同强度的运动示例，可以精确地检测活动开始和结束时间。
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堕落，特别是在老年人身上，是照顾和监测的重要问题。有很多研究专注于坠落检测。然而，从我们的调查中，仍然没有研究表明前秋季活动，我们认为他们与秋季强度有着强烈的相关性。本研究的目的是开发一个秋季警报系统，也识别出前秋季活动。首先，我们想找到一个合适的位置来将传感器连接到身体。我们创建了多点体内设备以收集各种活动数据。我们使用该数据集培训5种不同的分类模型。我们选择了XGBoost分类模型，用于检测前落下的活动和胸部位置，以便从检测精度的比较中用于坠落检测。然后，我们测试了3个现有的秋季检测阈值算法以首先检测跌倒并落在膝盖上，并在我们的系统中选择了Chaitep和Chawachat [3]的三相阈值算法。从实验中发现，下降检测精度为88.91％，落后于其膝盖首先检测精度为91.25％，检测的平均秋季活动的准确性为86.25％。虽然我们使用年轻人的活动数据集（18-49岁），但我们相信该系统可以开发出来以监测秋季前的活动，特别是在老年人，使得护理人员可以更好地管理这种情况。
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步态识别是从步行或跑步等两足动力中识别人类的过程。因此，步态数据是隐私敏感信息，应在可能的情况下匿名化。随着高质量步态记录技术的兴起，例如深度摄像头或运动捕获西服，捕获和处理越来越多的详细步态数据。 Metaverse的介绍和崛起只是一种流行的应用程序场景，在该方案中，用户步态被转移到数字化头像上。作为开发高质量步态数据有效匿名技术的第一步，我们研究了运动数据的不同方面，以量化其对步态识别的贡献。我们首先从有关人步态感知的文献中提取特征类别，然后为每个类别设计实验，以评估它们所包含的信息有助于识别成功。我们的结果表明，步态匿名化将具有挑战性，因为数据是高度冗余和相互依存的。
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对医疗保健监控的远程工具的需求从未如此明显。摄像机测量生命体征利用成像装置通过分析人体的图像来计算生理变化。建立光学，机器学习，计算机视觉和医学的进步这些技术以来的数码相机的发明以来已经显着进展。本文介绍了对生理生命体征的相机测量综合调查，描述了它们可以测量的重要标志和实现所做的计算技术。我涵盖了临床和非临床应用以及这些应用需要克服的挑战，以便从概念上推进。最后，我描述了对研究社区可用的当前资源（数据集和代码），并提供了一个全面的网页（https://cameravitals.github.io/），其中包含这些资源的链接以及其中引用的所有文件的分类列表文章。
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我们探索Calico是一种微型可重新定位的可穿戴系统，具有快速，精确的运动，用于体内相互作用，驱动和感应。印花布由两轮机器人和一条轨道机制或“铁路”组成，机器人在其上行驶。机器人具有独立的，尺寸很小，并且具有其他传感器扩展选项。轨道系统允许机器人沿着用户的身体移动并到达任何预定位置。它还包括旋转开关以启用复杂的路由选项，当提出发散轨道时。我们报告了印花布的设计和实施，并通过一系列的系统性能评估。然后，我们介绍一些应用程序方案和用户研究，以了解印花布作为舞蹈教练的潜力，并探索对我们情景的定性感知，以告知该领域未来的研究。
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为了改善对步态辅助的可穿戴机器人技术的控制，我们提出了一种基于包括时间历史信息的人工神经网络的连续运动模式识别以及步态阶段和楼梯坡度估算的方法。输入功能仅由处理变量组成，这些变量可以通过单个柄安装的惯性测量单元进行测量。我们引入了可穿戴设备，以获取现实世界环境测试数据，以证明该方法的性能和鲁棒性。确定平均绝对误差（步态相，楼梯斜率）和准确性（运动模式），以进行稳定的步行和稳定的楼梯移动。使用来自不同传感器硬件，传感器固定，移动环境和受试者的测试数据评估鲁棒性。步态阶段稳定步态测试数据的平均绝对误差为2.0-3.5％，对于楼梯斜率估计，步态阶段的平均绝对误差为3.3-3.8 {\ deg}。在测试数据上使用时间历史记录信息的利用在98.51％和99.67％之间的测试数据上正确的运动模式的准确性。结果表明，在稳定步态期间，持续预测步态阶段，楼梯斜率和运动模式的高性能和鲁棒性。如假设的那样，时间历史信息改善了运动模式识别。但是，尽管步射阶段在运动模式之间未经训练的过渡方面表现良好，但我们的定性分析表明，将过渡数据纳入神经网络的训练以改善斜率和运动模式的预测可能是有益的。我们的结果表明，人工神经网络可用于对可穿戴下肢机器人技术的高水平控制。
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大多数Quadrupss开发的高度驱动，因此他们的控制是非常繁琐的。它们需要先进的电子设备连续解决复杂的逆运动型方程。此外，随着传统距离传感器通常由于机器人的运动而导致的连续扰动通常发生故障，它们要求特殊和昂贵的传感器自动导航环境。另一个挑战是在步行时保持机器人的连续动态稳定性，这需要复杂和最先进的控制算法。本文介绍了我们内部棱镜联合电池的硬件设计和控制架构的彻底描述，称为Prisma。我们的目标是伪造强大而温制性的稳定的四足机器人，可以使用基本控制算法并利用传统传感器来导航未知环境。我们讨论了机器人在其运动，不同脚轨迹，可制造性和控制方面的益处和限制。
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