摘要
本发明提供了外骨骼机器人控制技术领域的一种基于时空注意力的下肢关节角度预测方法及系统,方法包括:步骤S1、通过设于小腿处的单节点的IMU传感器,采集大量的I MU历史信号,对各IMU历史信号进行预处理后构建数据集;步骤S2、基于多尺度卷积模块、时空注意力模块以及长期记忆模块创建一关节角度预测模型;步骤S3、基于预设比例将数据集划分为训练集、验证集以及测试集,通过训练集对关节角度预测模型进行训练,通过验证集对训练后的关节角度预测模型进行验证,通过测试集对验证通过后的关节角度预测模型进行测试;步骤S4、对测试通过后的关节角度预测模型进行下肢关节角度预测。本发明的优点在于:极大的提升了下肢关节角度预测的精度以及适用性。
技术关键词
关节
注意力
身份验证机制
上下文特征
多尺度
卷积模块
下肢
融合特征
依赖特征
预测系统
外骨骼机器人控制技术
训练集
预测模型训练
时间域
门控循环单元
记忆
信号
低通滤波器
系统为您推荐了相关专利信息
信号重建方法
信号特征
训练集数据
仿真数据
注意力
编码器
解码器
遥感图像语义分割
上采样
通道注意力机制
学习历史数据
学习需求分析
在线教学方法
学生
教学机器人