Fall Prediction for Self-Balancing Lower-Limb Exoskeletons Using Gaussian Process Classification

Ahmadreza Shahrokhshahi; Siamak Arzanpour; Edward J. Park

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Ahmadreza Shahrokhshahi (Simon Fraser University) Siamak Arzanpour (Simon Fraser University) Edward J. Park (Simon Fraser University)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2024

발행연도: 2024.10

수록면: 414 - 419 (6page)

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Self-Balancing lower-limb exoskeletons are being developed to assist individuals with mobility impairments, enabling them to achieve bipedal locomotion and navigate complex environments. However, falls pose a significant risk, potentially causing serious harm to the user wearing the exoskeleton. Existing approaches to fall detection, such as those based on Support Vector Machines (SVM) may not account for different controllers and motion capabilities. This paper presents a novel fall prediction method for self-balancing lower-limb exoskeletons using Gaussian Process Classification (GPC). Our method leverages the probabilistic nature of GPC to enhance prediction accuracy and robustness with a limited amount of training data. Simulation results demonstrate that the GPC-based method outperforms SVM in both accuracy and lead time for fall detection. These findings underscore the potential of GPC to improve the safety and reliability of lower-limb exoskeletons, making them more effective in real-world applications.

#Self-Balancing Exoskeletons #Bipedal Locomotion #Gaussian Process Classification #Fall Prediction

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