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公开(公告)号：CN112487902B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011312850.7
申请日：2020-11-20
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/04 , A61B5/103 , A61B5/11 , A61H3/00
Abstract: 本发明公开了面向外骨骼的基于TCN‑HMM的步态相位分类方法。本发明的具体步骤如下：1.IMU数据采集。2.对步骤1中采集的步态数据进行预处理。3.构建训练集和测试集。4.构建混合TCN‑HMM模型。5.利用训练集对混合TCN‑HMM模型进行训练。6.利用训练好的混合TCN‑HMM模型对新的行走IMU数据进行分类。本发明创新性地利用TCN网络来获取状态的后验概率，并利用后验概率获取HMM模型所需的发射概率，构成了混合TCN‑HMM模型，该模型将运动数据的时间特征与空间特征有机地结合在了一起并对步态相位信息进行了判别。本发明不仅得到了准确率很高的步态相位分类结果，同时抑制了错误的分类。
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公开(公告)号：CN111096830A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911384974.3
申请日：2019-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于LightGBM的外骨骼步态预测方法。本发明通过人体运动学分析，提取下肢关节的加速度数据做离线分析，进而解算出关节控制目标轨迹，最后控制系统通过该轨迹进行运动控制，实现下肢外骨骼的人体步态运动。本发明提出一种全新的下肢运动步态轨迹预测方法，能够应用于下肢外骨骼控制中，创新性的对LightGBM实现并联结构输入，并对下肢关节的连续目标值的步态轨迹预测，预测方法具有较强的精确度,减少了训练时间。
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公开(公告)号：CN111096830B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201911384974.3
申请日：2019-12-28
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于LightGBM的外骨骼步态预测方法。本发明通过人体运动学分析，提取下肢关节的加速度数据做离线分析，进而解算出关节控制目标轨迹，最后控制系统通过该轨迹进行运动控制，实现下肢外骨骼的人体步态运动。本发明提出一种全新的下肢运动步态轨迹预测方法，能够应用于下肢外骨骼控制中，创新性的对LightGBM实现并联结构输入，并对下肢关节的连续目标值的步态轨迹预测，预测方法具有较强的精确度,减少了训练时间。
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公开(公告)号：CN112487902A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011312850.7
申请日：2020-11-20
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了面向外骨骼的基于TCN‑HMM的步态相位分类方法。本发明的具体步骤如下：1.IMU数据采集。2.对步骤1中采集的步态数据进行预处理。3.构建训练集和测试集。4.构建混合TCN‑HMM模型。5.利用训练集对混合TCN‑HMM模型进行训练。6.利用训练好的混合TCN‑HMM模型对新的行走IMU数据进行分类。本发明创新性地利用TCN网络来获取状态的后验概率，并利用后验概率获取HMM模型所需的发射概率，构成了混合TCN‑HMM模型，该模型将运动数据的时间特征与空间特征有机地结合在了一起并对步态相位信息进行了判别。本发明不仅得到了准确率很高的步态相位分类结果，同时抑制了错误的分类。
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