典型文献
基于SVMBP的下肢外骨骼步态检测及识别研究
文献摘要：
下肢外骨骼机器人是一种用于辅助人体下肢运动的智能化可穿戴装置,而人体步态识别是实现外骨骼机器人智能化最重要的技术之一.研制出一种适用于下肢外骨骼机器人的步态检测系统,并将硬件系统集成于智能传感鞋中,小巧而实用;在此基础上以下肢助力外骨骼样机为试验平台,完成了人体步态数据采集试验.另外,将支持向量机(Support vector machine,SVM)和逆传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)算法模型进行优化和整合,提出了基于SVMBP的运动识别算法,试验结果表明基于SVMBP的下肢外骨骼机器人步态检测系统能够完成6路足底压力信号的采集与实时显示,SVMBP算法对步行相位的平均分类识别准确率达99.39％,其平均识别准确率高于单一的SVM和BPNN算法,对于步行中各相位的识别更稳定,增强了算法的可靠性并且提高了算法的识别准确性.
文献关键词：
智能传感鞋;步态检测识别;支持向量机;神经网络;SVMBP模型;下肢外骨骼
中图分类号：
作者姓名：
曾德政;吕继亮;屈盛官;尹鹏;李小强
作者机构：
华南理工大学机械与汽车工程学院 广州 510000
文献出处：
引用格式：
[1]曾德政;吕继亮;屈盛官;尹鹏;李小强-.基于SVMBP的下肢外骨骼步态检测及识别研究)[J].机械工程学报,2022(12):29-38
A类：
SVMBP,智能传感鞋,步态检测识别
B类：
下肢外骨骼机器人,助人,下肢运动,可穿戴装置,人体步态,步态识别,人智,硬件系统,系统集成,小巧,助力外骨骼,样机,试验平台,步态数据,Support,vector,machine,Back,propagation,neural,network,BPNN,算法模型,运动识别,识别算法,足底压力,压力信号,实时显示,平均分,分类识别,识别准确率,更稳
AB值：
0.253663
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