论文摘要
步态轨迹预测用于预测人体下肢运动,在实现下肢外骨骼人机协同控制中起着重要的作用。将步态预测应用于外骨骼人机协同控制,可以解决基于物理型人机协同控制中因延时而带来的运动滞后,以及基于感知型人机协同控制中的信号易受干扰等问题。提出了一种模型分块逼近的RBF神经网络策略实现膝关节的步态预测。首先基于RBF神经网络对下肢膝关节模型矩阵进行逼近,并建立膝关节步态预测模型;然后设计并实现了步态捕捉实验,获取了上下阶梯步态模式下的膝关节连续两个步态周期的运动数据,并将前一步态周期作为步态预测模型的输入。步态预测结果与下一步态周期的实际步态轨迹的对比结果表明,该方法具有较好的步态预测效果。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 罗序荣,任彬
关键词: 步态预测,神经网络,步态捕捉,膝关节
来源: 工业控制计算机 2019年08期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 仪器仪表工业,自动化技术
单位: 上海大学机电工程与自动化学院上海市智能制造及机器人重点实验室
分类号: TH789;TP183
页码: 90-91+94
总页数: 3
文件大小: 1111K
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