融合自注意力机制与贝叶斯回归的个性化步态预测方法

本申请属于步态预测领域，具体公开了一种融合自注意力机制与贝叶斯回归的个性化步态预测方法，包括：获取假肢穿戴者的运动参数并构建时序特征序列；将时序特征序列划分为多个步态子阶段；通过独立的预测模型分别输出各步态子阶段的步态速度预测结果；其中，所述预测模型采用时空卷积注意力网络提取特征，通过贝叶斯线性回归层进行概率化输出，所述预测模型通过在线迁移学习训练得到。通过本申请能够解决步态速度预测精度不佳的问题，从而提高假肢控制系统的精度和稳定性。