在全球人口老龄化加速的时代背景下,老年人日益增长的医疗护理需求与养老及护理资源之间的矛盾日益激增,使得智能场景下的老年人日常辅助与护理成为时下智能机器人领域研究的热点。步行辅助作为老年人日常生活中重要需求,直接决定了老年人晚年生活质量。通过智能机器人完成对老年人步行训练的辅助对于提高生活参与度具有重要意义。在文通过优化硬件环境,改进识别策略降低人机交互成本,提高全方向辅助步行器对使用者步行训练时速度意图识别的顺从性。首先介绍了全方向辅助步行器的结构特点,并应用VL53L0X激光测距模块以及STM32F103C8T6单片机最小系统,自主研发了八通道激光阵列传感器。在实验室环境下,将该阵列传感器成功应用于检测使用者在步行训练中的下肢胫骨运动。通过分析激光阵列传感器检测到的步行训练数据,搭建了三阵列激光传感器步态检测系统。通过在局部坐标系中计算使用者身体中心位置坐标,建立了运动特征检测机制。提出了基于BP网络改进粒子滤波算法作为柔顺识别策略。利用BP神经网络的反向传播特性优化了粒子滤波重采样过程中粒子权值的分配,解决了基于重要性采样的粒子滤波算法中粒子退化问题,提升应用粒子滤波预测速度意图的准确率。然后通过步行训练实验数据分析,证明了该识别策略的有效性。最后通过对比实验以及使用者主观评价机制,证明提出的速度识别准确率提高了8.27%,同时提升了使用者主观感受。