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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
Applicant: 北京理工大学
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。
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公开(公告)号:CN117898917A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202410030409.1
申请日:2024-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态维度弯折优化搜索算法的个性化运动模板构建方法,属于机器人康复辅助控制技术领域。本发明的方法提出了一种针对动态复杂问题的动态维度弯折的优化搜索算法,构建了基于DTW的跨纬度搜索和更新机制,解决了动态问题的维度搜索问题,该方法同时解决了参数交叉耦合的问题。基于数据模板库的搜索机制,解决了动态复杂问题的数学建模问题,提供了合适的适应度计算方式,可客观评价可能解的优劣。
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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
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
IPC: G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/08
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。
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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
Applicant: 北京理工大学前沿技术研究院
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。
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