摘要
本发明公开一种面向下肢外骨骼穿戴者的步态预测方法。该方法包括:获取穿戴者佩戴下肢外骨骼行走时的多个步态周期的表面肌电信号和对应的关节角度信号;基于所述表面肌电信号和对应的关节角度信号,利用经训练的运动预测网络,预测后续时刻穿戴者行走时的单腿步态,所述单腿步态是单腿的髋、膝关节的弯曲角度;根据预测出的单腿步态生成另一条腿的步态,获得外骨骼步态预测结果。其中所述运动预测网络包括编码器、解码器和输出层,所述编码器用于处理输入数据并生成中间表示,所述解码器用于从所述编码器生成的中间表示中生成特征,所述输出层用于将所述解码器生成的特征映射到所述外骨骼步态预测结果。本发明提高了步态预测的准确性和实时性。
技术关键词
表面肌电信号
面向下肢外骨骼
注意力
解码器
下肢外骨骼关节
下肢外骨骼机器人
生成特征
膝关节角度
卷积滤波器
矩阵
电机编码器
行走步态
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语音特征
同步方法
深度学习模型
信息提取方法
多尺度卷积核
模型构建系统
癫痫发作期
癫痫发作前期预测
短时傅里叶变换
决策
医学图像分类方法
注意力模型
图像编码器
视觉特征
文本编码器