一种髋关节直驱与膝关节线驱耦合的有源负重助行外骨骼

    公开(公告)号:CN117798887A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202410071538.5

    申请日:2024-01-17

    Abstract: 本发明公开了一种髋关节直驱与膝关节线驱耦合的有源负重助行外骨骼,该外骨骼的腰背部组件穿戴于人体背部,顶端用于挂置负重;鲍登线线盘与膝关节电机的输出轴固定连接;两个髋关节组件分别连接于腰背部组件末端的两侧,使髋关节组件与人体髋关节适配;髋关节组件包括髋关节电机和用于佩戴于人体大腿的大腿板;髋关节电机为摆动腿髋关节的屈伸运动提供助力;膝关节组件对称包括用于佩戴于人体小腿的小腿板;鲍登线连接于鲍登线线盘和小腿板之间;脚部组件连接于膝关节组件的下部。该外骨骼能够在髋关节和膝关节处可为穿戴者提供主动助力,而且可以为膝关节提供更大的拉力,将膝关节拉直可以更好的将负载重力传递到地面,帮助人体节省体力。

    一种基于IPSO-BPNN的长时人体下肢运动预测方法

    公开(公告)号:CN112836617B

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202110117355.9

    申请日:2021-01-28

    Abstract: 本发明提供一种基于IPSO‑BPNN的长时人体下肢运动预测方法,基于粒子群算法获取BPNN网络中各节点的权值与阈值的初始值,得到预测各个下肢关节的关节角度的6个预测模型,本发明的预测模型计算效率更高,改进的粒子群算法IPSO的迭代收敛速度更快,优化结果更好,预测结果更加接近实际观测数据。此外,本发明可以根据设定的时间跨度重构各个下肢关节的原始关节角度数据,使得预测时长可以根据实际预测需求调整,进而能够覆盖系统延时。

    一种基于IPSO-BPNN的长时人体下肢运动预测方法

    公开(公告)号:CN112836617A

    公开(公告)日:2021-05-25

    申请号:CN202110117355.9

    申请日:2021-01-28

    Abstract: 本发明提供一种基于IPSO‑BPNN的长时人体下肢运动预测方法,基于粒子群算法获取BPNN网络中各节点的权值与阈值的初始值,得到预测各个下肢关节的关节角度的6个预测模型,本发明的预测模型计算效率更高,改进的粒子群算法IPSO的迭代收敛速度更快,优化结果更好,预测结果更加接近实际观测数据。此外,本发明可以根据设定的时间跨度重构各个下肢关节的原始关节角度数据,使得预测时长可以根据实际预测需求调整,进而能够覆盖系统延时。

Patent Agency Ranking