Model-agnostic Meta-learning for Adaptive Gait Phase and Terrain Geometry Estimation with Wearable Soft Sensors

📄 arXiv: 2508.02930v1 📥 PDF

作者: Zenan Zhu, Wenxi Chen, Pei-Chun Kao, Janelle Clark, Lily Behnke, Rebecca Kramer-Bottiglio, Holly Yanco, Yan Gu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-08-04

备注: 8 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出基于模型无关元学习的框架以解决步态相位和地形几何估计问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 步态估计 地形几何 元学习 深度学习 穿戴传感器 适应性算法 非线性建模

📋 核心要点

  1. 现有方法在使用织物基软传感器进行步态相位和地形几何估计时，面临非线性和用户间变异性等挑战。
  2. 论文提出了一种基于MAML的深度学习框架，通过学习可泛化的模型初始化，实现对新用户的高效适应。
  3. 实验结果显示，该框架在不同地形和用户的步态估计上，准确性和适应效率显著优于传统方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于模型无关元学习（MAML）的框架，旨在通过少量的织物基穿戴软传感器同时准确地估计人类步态相位和地形几何。该框架能够有效适应未见过的用户，并在不同用户和地形之间实现强大的泛化能力。与刚性替代方案（如惯性测量单元）相比，织物基软传感器提高了舒适性，但由于滞后、放置误差和织物变形引入了非线性。此外，用户和地形之间的变异性，以及现实世界部署中有限的校准数据，进一步增加了准确估计的复杂性。为了解决这些挑战，提出的框架将MAML集成到深度学习架构中，以学习捕捉用户和地形不变结构的可泛化模型初始化。实验结果表明，该框架在步态相位、运动模式和坡度角的估计上优于基线方法，具有更高的准确性、适应效率和泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决使用织物基软传感器进行步态相位和地形几何估计时的准确性和适应性问题。现有方法在面对用户间和地形间的变异性时，往往难以保持高效的估计性能。

核心思路：论文的核心思路是将模型无关元学习（MAML）与深度学习架构结合，学习一个能够捕捉用户和地形不变特征的模型初始化，从而实现对新用户的快速适应。

技术框架：整体架构包括数据采集模块、模型训练模块和适应模块。数据采集模块负责收集步态和地形数据，模型训练模块使用MAML进行模型初始化，适应模块则针对新用户进行微调。

关键创新：最重要的技术创新在于将MAML应用于步态和地形估计任务，允许在仅有少量校准数据的情况下实现高效适应，显著提升了模型的泛化能力。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以平衡步态相位和地形几何的估计，同时优化了网络结构以适应软传感器的非线性特性。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的框架在步态相位、运动模式和坡度角的估计上，相较于基线方法提高了准确性，适应效率和泛化能力显著增强。在九名参与者的测试中，框架在不同速度和五种地形条件下的表现均优于传统方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能穿戴设备、康复机器人和运动分析系统。通过提高步态和地形估计的准确性，该框架能够为用户提供更好的实时反馈，促进个性化的运动训练和康复方案的制定，未来可能在医疗和运动科学领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

This letter presents a model-agnostic meta-learning (MAML) based framework for simultaneous and accurate estimation of human gait phase and terrain geometry using a small set of fabric-based wearable soft sensors, with efficient adaptation to unseen subjects and strong generalization across different subjects and terrains. Compared to rigid alternatives such as inertial measurement units, fabric-based soft sensors improve comfort but introduce nonlinearities due to hysteresis, placement error, and fabric deformation. Moreover, inter-subject and inter-terrain variability, coupled with limited calibration data in real-world deployments, further complicate accurate estimation. To address these challenges, the proposed framework integrates MAML into a deep learning architecture to learn a generalizable model initialization that captures subject- and terrain-invariant structure. This initialization enables efficient adaptation (i.e., adaptation with only a small amount of calibration data and a few fine-tuning steps) to new users, while maintaining strong generalization (i.e., high estimation accuracy across subjects and terrains). Experiments on nine participants walking at various speeds over five terrain conditions demonstrate that the proposed framework outperforms baseline approaches in estimating gait phase, locomotion mode, and incline angle, with superior accuracy, adaptation efficiency, and generalization.