本文主要研究内容
作者罗序荣,任彬（2019）在《基于RBF神经网络的膝关节步态预测方法研究》一文中研究指出：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。
Abstract
bu tai gui ji yu ce yong yu yu ce ren ti xia zhi yun dong ,zai shi xian xia zhi wai gu ge ren ji xie tong kong zhi zhong qi zhao chong yao de zuo yong 。jiang bu tai yu ce ying yong yu wai gu ge ren ji xie tong kong zhi ,ke yi jie jue ji yu wu li xing ren ji xie tong kong zhi zhong yin yan shi er dai lai de yun dong zhi hou ,yi ji ji yu gan zhi xing ren ji xie tong kong zhi zhong de xin hao yi shou gan rao deng wen ti 。di chu le yi chong mo xing fen kuai bi jin de RBFshen jing wang lao ce lve shi xian xi guan jie de bu tai yu ce 。shou xian ji yu RBFshen jing wang lao dui xia zhi xi guan jie mo xing ju zhen jin hang bi jin ,bing jian li xi guan jie bu tai yu ce mo xing ;ran hou she ji bing shi xian le bu tai bu zhuo shi yan ,huo qu le shang xia jie ti bu tai mo shi xia de xi guan jie lian xu liang ge bu tai zhou ji de yun dong shu ju ,bing jiang qian yi bu tai zhou ji zuo wei bu tai yu ce mo xing de shu ru 。bu tai yu ce jie guo yu xia yi bu tai zhou ji de shi ji bu tai gui ji de dui bi jie guo biao ming ,gai fang fa ju you jiao hao de bu tai yu ce xiao guo 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自工业控制计算机的罗序荣,任彬，发表于刊物工业控制计算机2019年08期论文，是一篇关于步态预测论文,神经网络论文,步态捕捉论文,膝关节论文,工业控制计算机2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自工业控制计算机2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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