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基于高斯过程的人体步态关节力矩估计
1
作者
李斯绮
张宇玲
杨建涛
《中国康复理论与实践》
CSCD
北大核心
2022年第8期989-992,共4页
目的 提出一种基于高斯过程的下肢关节力矩估计方法,实现人体自然步态下下肢关节力矩精确估计。方法 根据自然步态关节力矩曲线特点,选取平方指数核函数探索关节角度和关节力矩之间的相互关系,建立基于高斯过程的数据融合模型,该模型输...
目的 提出一种基于高斯过程的下肢关节力矩估计方法,实现人体自然步态下下肢关节力矩精确估计。方法 根据自然步态关节力矩曲线特点,选取平方指数核函数探索关节角度和关节力矩之间的相互关系,建立基于高斯过程的数据融合模型,该模型输入为下肢关节角度,输出为关节力矩。结果 1例健康受试者以0.8 m/s的行走速度在步态跑台行走,采用提出的高斯过程模型进行3次关节力矩预测试验,试验结果显示大部分预测的期望值都落在置信区间内,89%的预测值与实际值的r~2> 0.8。结论 该方法可以较为精确地估计出关节力矩。该研究潜在应用在于优化外骨骼机器人、控制主动式假肢以及调节类人机器人的关节力矩等。
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关键词
高斯过程
人体步态
关节力矩
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职称材料
题名
基于高斯过程的人体步态关节力矩估计
1
作者
李斯绮
张宇玲
杨建涛
机构
上海理工大学康复工程与技术研究所
出处
《中国康复理论与实践》
CSCD
北大核心
2022年第8期989-992,共4页
文摘
目的 提出一种基于高斯过程的下肢关节力矩估计方法,实现人体自然步态下下肢关节力矩精确估计。方法 根据自然步态关节力矩曲线特点,选取平方指数核函数探索关节角度和关节力矩之间的相互关系,建立基于高斯过程的数据融合模型,该模型输入为下肢关节角度,输出为关节力矩。结果 1例健康受试者以0.8 m/s的行走速度在步态跑台行走,采用提出的高斯过程模型进行3次关节力矩预测试验,试验结果显示大部分预测的期望值都落在置信区间内,89%的预测值与实际值的r~2> 0.8。结论 该方法可以较为精确地估计出关节力矩。该研究潜在应用在于优化外骨骼机器人、控制主动式假肢以及调节类人机器人的关节力矩等。
关键词
高斯过程
人体步态
关节力矩
Keywords
Gaussian process
human gait
joint torque
分类号
R496 [医药卫生—康复医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于高斯过程的人体步态关节力矩估计
李斯绮
张宇玲
杨建涛
《中国康复理论与实践》
CSCD
北大核心
2022
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