【摘 要】
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外骨骼机器人作为一种创新的辅助技术正在蓬勃发展,它可以帮助偏瘫患者康复以再次行走。针对外骨骼机器人,提出了一种基于表面肌电图(sEMG)信号的长短期记忆模型(LSTMM)来识
【机 构】
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广西大学电气工程学院,中国科学院深圳先进技术研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51767005,2017YBF1302303),广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFAA380328)
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外骨骼机器人作为一种创新的辅助技术正在蓬勃发展,它可以帮助偏瘫患者康复以再次行走。针对外骨骼机器人,提出了一种基于表面肌电图(sEMG)信号的长短期记忆模型(LSTMM)来识别4种不同的步态阶段。其中包括脚跟着地(HS)、脚掌着地(FF)、脚尖着地(HO)以及脚部抬起(SW),该模型仅需要6个sEMG信号。本研究使用Vicon-nexus(VN)验证了sEMG数据采集系统的可用性,避免了复杂的传感器系统,并确保了步态相位分类的准确性。最后,结果表明:当使用6个sEMG信号时,用于步态相位分类的LSTMM的
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