基于XGBoost的下肢步态相位识别研究

针对下肢外骨骼应用中的难点问题,开展了基于XGBoost算法,利用单个IMU采集的运动姿态数据对步态相位进行识别的研究。首先,采集了6种不同步态下的足部运动数据,然后将每种步态划分为4个相位;在此基础上,以足部运动数据作为训练集,然后应用XGBoost算法进行步态相位识别的分析。建立模型的过程中通过贝叶斯优化算法进一步对模型中涉及的参数进行优化。计算显示,模型的测试集平均正确率为89.26%,精度为89.64%,召回率为89.26%,F1值为89.10%;结果分析表明该模型能够实现较好的步态相位识别。