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公开(公告)号：CN111950383B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202010706080.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06V40/20
Abstract: 本发明公开一种基于关节角度的节律协同分析方法，利用人体节律运动中关节角度的协同特性，结合矩阵论中的奇异值对人体节律运动协同特征与个性化差异进行分析，包括以下步骤：1)获取人体运动关节角度数据，并计算角速度、角加速度等关节参数；2)依据人体节律运动阶段性与周期性特性对人体运动过程进行阶段划分，并根据运动阶段划分关节参数变化数据；3)通过插值或抽取关键帧等方式统一关节参数变化数据矩阵尺度；4)利用矩阵论方法对归一化处理后的关节参数的协同与个性化特征进行提取与分析。本发明将人体局部肢体运动、运动阶段数据等效于人体节律运动数据的子矩阵，结合矩阵论中的原理与方法，实现对人体节律运动协同特性的有效评价。
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公开(公告)号：CN113598755B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202110821841.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了基于快速傅里叶变换的人体节律运动参数化表征分析方法，属于运动分析领域，包括以下流程：选取被试进行数据采集实验，获取人体节律运动中的关节角度变化数据，建立运动数据库并绘制运动曲线；通过快速傅里叶变换将各关节运动曲线分解为若干个频率不同的节律分量提取出各分量的幅值、频率、相位参数；提取的各分量幅值、频率、相位参数等效为空间粒子坐标，映射为三维空间中点的分量坐标，形成人体节律协同运动的粒子分布表征；基于流体力学思想和McCann平移理论，在相同运动不同组数据对应的粒子分布中，利用测地线连接、高密度采样、参数重构对比、误差计算的方法，实现人体节律协同运动对应粒子分布规律的实时、准确的分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113598755A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110821841.9
申请日：2021-07-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了基于快速傅里叶变换的人体节律运动参数化表征分析方法，属于运动分析领域，包括以下流程：选取被试进行数据采集实验，获取人体节律运动中的关节角度变化数据，建立运动数据库并绘制运动曲线；通过快速傅里叶变换将各关节运动曲线分解为若干个频率不同的节律分量提取出各分量的幅值、频率、相位参数；提取的各分量幅值、频率、相位参数等效为空间粒子坐标，映射为三维空间中点的分量坐标，形成人体节律协同运动的粒子分布表征；基于流体力学思想和McCann平移理论，在相同运动不同组数据对应的粒子分布中，利用测地线连接、高密度采样、参数重构对比、误差计算的方法，实现人体节律协同运动对应粒子分布规律的实时、准确的分析。
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公开(公告)号：CN117473586A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311482553.0
申请日：2023-11-09
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/20 , G06F17/14 , G06F119/14 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于快速傅里叶变换的双足机器人结构参数优化方法，包括：构建三维机器人步行运动简化模型，并进行数值仿真，提取腿部关节角度数据；引入快速傅里叶变换的方法对角度数据进行处理，分解为若干组向量；通过快速傅里叶反变换将不同数目的分量组重构合成角度曲线；建立机器人行走稳定性与粒子空间特征之间的联系并进行验证，通过分析粒子空间特征确定稳定性最优参数；针对机器人结构参数间复杂而紧密的相互制约关系，同时改变两个结构参数，观察粒子变化并分析粒子空间特征，进而对机器人行走稳定性进行评价并通过传统方法验证，最终实现机器人二维参数组合的最优化。本发明实现机器人腿部结构参数的优化设计进一步提升行走稳定性。
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公开(公告)号：CN111950383A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010706080.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开一种基于关节角度的节律协同分析方法，利用人体节律运动中关节角度的协同特性，结合矩阵论中的奇异值对人体节律运动协同特征与个性化差异进行分析，包括以下步骤：1)获取人体运动关节角度数据，并计算角速度、角加速度等关节参数；2)依据人体节律运动阶段性与周期性特性对人体运动过程进行阶段划分，并根据运动阶段划分关节参数变化数据；3)通过插值或抽取关键帧等方式统一关节参数变化数据矩阵尺度；4)利用矩阵论方法对归一化处理后的关节参数的协同与个性化特征进行提取与分析。本发明将人体局部肢体运动、运动阶段数据等效于人体节律运动数据的子矩阵，结合矩阵论中的原理与方法，实现对人体节律运动协同特性的有效评价。
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公开(公告)号：CN113616193A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110765043.9
申请日：2021-07-07
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应CPG参数辨识的节律协同特征刻画方法，涉及人体运动分析技术领域，包括以下步骤：步骤一，以人体的生理组织结构为对象，建立人体运动简化模型和节律运动样本数据库；步骤二，采用插值的方式实现关节角度数据扩充，并对扩充后的关节角度数据进行标准化处理；步骤三，通过对节律运动中的关节间相位耦合分布规律的量化计算，实现人体节律运动协同特征的刻画；步骤四，设计关节单元CPG参数辨识模型，实现人体节律运动的各个主要关节的CPG参数辨识，准确刻画了关节节律转动特征。本发明解决了人体节律运动中多关节、多肢体节律协同特征难以刻画的问题，实现对人体节律运动的整体的节律协同特征的有效提取和刻画。
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公开(公告)号：CN113425290A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110662376.9
申请日：2021-06-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种面向人体节律运动的关节耦合时序计算方法，包括如下步骤：步骤S1：获取人体节律运动的关节角度变化数据，绘制关节角度变化曲线，确定运动周期，划分运动阶段；步骤S2：根据划分的运动阶段选定基准相位点，确定关节特征点和阶段特征点；步骤S3：在运动周期内基于基准相位点计算所有特征点的相位延迟，从而量化描述关节耦合转动时序。本发明实现了对人体节律运动关节耦合时序的量化描述，使复杂的人体关节耦合关系，通过描述相对相位分布，完成了其在时序上的清晰表达。
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