摘要
本发明涉及一种基于Informer的人体下肢步态相位个性化预测方法,涉及外骨骼机器人技术领域。该方法包括步骤:通过数据采集装置人体下肢步态运动信息并形成数据集;训练预模型;保存训练好的预模型;采集用户个体下肢数据;基于预模型进行个性化模型训练;保存个性化模型;通过数据采集装置采集人体下肢右侧大腿摆动角度;以及基于穿戴者的实时数据进行模型使用。区别于传统的步态相位预测方法,该方法在增加模型复杂度的同时避免使用大量传感器,减少硬件设备使用的基础上增加了模型的精度,从而根据特定的人机耦合特性等先验信息来更加准确地设定相应的控制器结构和控制参数,有效提高人机耦合协同行走运动中外骨骼用户的穿戴舒适度。
技术关键词
人体下肢步态
数据采集装置
矩阵
实时数据
滑动窗口
外骨骼机器人技术
人机耦合特性
相位预测方法
薄膜压力传感器
人体冠状面
反三角函数
控制器结构
构建训练集
优化器
神经网络模型
标记
硬件设备