概率神经网络在下肢运动趋势判断中的应用
来源期刊:机械设计与制造2019年第2期
论文作者:王亚平 吴夷杉
文章页码:22 - 25
关键词:肌肉激活度;运动趋势;概率神经网络;下肢助力外骨骼;
摘 要:针对下肢助力外骨骼控制系统中对于穿戴者运动意图识别准确性和实时性的需求,提出一种基于肌肉激活度的人体下肢关节运动趋势的判断方法。表面肌肉的肌肉激活度可以通过肌电信号得到。首先给出典型下肢表面肌肉对应的关节活动,以地面广义作用力和运动角度数据求得肌肉激活度;然后以肌肉激活度为特征,基于概率神经网络识别关节运动趋势。实验结果表明:该方法对于平地行走的踝关节的跖屈/背屈的总准确率为79.5%,膝关节的伸直/弯曲的总准确率为85.5%;髋关节弯曲/伸直的总正确率为80.8%。
王亚平,吴夷杉
南京理工大学机械工程学院
摘 要:针对下肢助力外骨骼控制系统中对于穿戴者运动意图识别准确性和实时性的需求,提出一种基于肌肉激活度的人体下肢关节运动趋势的判断方法。表面肌肉的肌肉激活度可以通过肌电信号得到。首先给出典型下肢表面肌肉对应的关节活动,以地面广义作用力和运动角度数据求得肌肉激活度;然后以肌肉激活度为特征,基于概率神经网络识别关节运动趋势。实验结果表明:该方法对于平地行走的踝关节的跖屈/背屈的总准确率为79.5%,膝关节的伸直/弯曲的总准确率为85.5%;髋关节弯曲/伸直的总正确率为80.8%。
关键词:肌肉激活度;运动趋势;概率神经网络;下肢助力外骨骼;