基于长短期记忆模型的外骨骼实时步态分类

郭子铭; 宋春宁; 王灿

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基于长短期记忆模型的外骨骼实时步态分类

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外骨骼机器人作为一种创新的辅助技术正在蓬勃发展,它可以帮助偏瘫患者康复以再次行走。针对外骨骼机器人,提出了一种基于表面肌电图(sEMG)信号的长短期记忆模型(LSTMM)来识别4种不同的步态阶段。其中包括脚跟着地(HS)、脚掌着地(FF)、脚尖着地(HO)以及脚部抬起(SW),该模型仅需要6个sEMG信号。本研究使用Vicon-nexus(VN)验证了sEMG数据采集系统的可用性,避免了复杂的传感器系统,并确保了步态相位分类的准确性。最后,结果表明:当使用6个sEMG信号时,用于步态相位分类的LSTMM的精度为91.44%,优于其他算法。在用于不同人群时,对于步态阶段分类具有明显更高的预测精度和更好的鲁棒性。

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来源
《广西大学学报：自然科学版》 |2020年第5期|1171-1179|共9页
作者
郭子铭; 宋春宁; 王灿;
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作者单位

广西大学电气工程学院;

广西南宁530004;

中国科学院深圳先进技术研究院;

广东深圳518055;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类机器人;
关键词
长期短期记忆; 步态分类; sEMG信号; 鲁棒性;

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