【摘 要】
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为解决人体跨越障碍物时膝关节角度输出的问题,针对性设计一种穿戴式信号获取实验台,对下肢运动姿态进行运动分析,将肌肉电信号及关节角度信号作为运动数据,对信号进行处理后
【机 构】
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北京联合大学机器人学院,北京联合大学城市轨道交通与物流学院
【基金项目】
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北京市自然科学基金-市教委重点基金(KZ201811417048),北京市自然科学基金-轨道交通联合基金(L191006),北京联合大学人才强校优选计划(BPHR2020DZ03)
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为解决人体跨越障碍物时膝关节角度输出的问题,针对性设计一种穿戴式信号获取实验台,对下肢运动姿态进行运动分析,将肌肉电信号及关节角度信号作为运动数据,对信号进行处理后利用BP神经网络预测跨越障碍时输出角度,提出一种利用BP神经网络算法,根据不同大腿抬起高度,分析膝关节运动主动肌与被动肌发力程度,预测输出人体跨越障碍时膝关节角度的方法,能够有效帮助假肢膝关节或康复机器人实现跨越障碍的复杂动作。
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