典型文献
基于高斯过程的人体步态关节力矩估计
文献摘要：
目的 提出一种基于高斯过程的下肢关节力矩估计方法,实现人体自然步态下下肢关节力矩精确估计.方法 根据自然步态关节力矩曲线特点,选取平方指数核函数探索关节角度和关节力矩之间的相互关系,建立基于高斯过程的数据融合模型,该模型输入为下肢关节角度,输出为关节力矩.结果 1例健康受试者以0.8 m/s的行走速度在步态跑台行走,采用提出的高斯过程模型进行3次关节力矩预测试验,试验结果显示大部分预测的期望值都落在置信区间内,89％的预测值与实际值的r2>0.8.结论 该方法可以较为精确地估计出关节力矩.该研究潜在应用在于优化外骨骼机器人、控制主动式假肢以及调节类人机器人的关节力矩等.
文献关键词：
高斯过程;人体步态;关节力矩
中图分类号：
作者姓名：
李斯绮;张宇玲;杨建涛
作者机构：
上海理工大学康复工程与技术研究所,上海市200093
文献出处：
引用格式：
[1]李斯绮;张宇玲;杨建涛-.基于高斯过程的人体步态关节力矩估计)[J].中国康复理论与实践,2022(08):989-992
A类：
指数核函数
B类：
人体步态,矩估计,估计方法,下下,精确估计,取平,数据融合,融合模型,模型输入,下肢关节角度,健康受试者,行走速度,跑台,高斯过程模型,关节力矩预测,期望值,置信区间,r2,潜在应用,化外,外骨骼机器人,主动式,假肢,类人机器人
AB值：
0.29341
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