在下肢外骨骼的长期使用中，足底压力传感器可能会因为频繁挤压和摩擦而导致灵敏度下降或失效。针对这一问题，提出了仅使用大腿和小腿角度、角速度为输入来源的下肢外骨骼步态识别方法。利用惯性测量单元测量大腿和小腿角度、角速度，提取时域特征训练随机森林分类模型进行步态识别，并采用随机森林变量重要性结合皮尔逊相关系数进行输入特征筛选，保证识别的准确率，同时提高算法运行效率。通过实验验证，本文方法的准确率达到了93.2%,运行耗时更少，可以用于下肢外骨骼的步态识别。
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