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摘要
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。
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单位自动化学院; 上海大学
