一种用于下肢外骨骼的人体运动意图识别方法与系统
基本信息
| 申请号 | CN202210091942.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114424937A | 公开（公告）日 | 2022-05-03 |
| 申请公布号 | CN114424937A | 申请公布日 | 2022-05-03 |
| 分类号 | A61B5/11（2006.01）I;A61B5/389（2021.01）I;A61B5/00（2006.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/766（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06K9/62（2022.01）I;B25J9/00（2006.01）I | 分类 | 医学或兽医学；卫生学; |
| 发明人 | 裘焱枫;郏云涛;邵良玉;黄玉琳;龙杜辉;高熙强;张克勤 | 申请（专利权）人 | 宁波工业互联网研究院有限公司 |
| 代理机构 | 宁波市鄞州盛飞专利代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | 龙洋 |
| 地址 | 315000浙江省宁波市海曙区集士港镇菖蒲路150号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种用于下肢外骨骼的人体运动意图识别方法，具体涉及人体外骨骼控制技术领域，包括步骤：获取人体步态运动时下肢肌电信号和惯性信号的信号集；通过巴特沃斯滤波器和变分模态分解依次对信号集中的肌电信号进行降噪处理；通过巴特沃斯滤波器和小波去噪依次对信号集中的惯性信号进行降噪处理；通过连续小波变换提取降噪后信号集中各信号的时频信息，并基于时频信息获取相应信号的三维彩图；通过预设比例的三维彩图对双流卷积神经网络进行离线分类训练；通过训练完成后的双流卷积神经网络对剩余比例的三维彩图进行人体运动意图识别验证。本发明从肌电和惯性两个方面对人体运动意图进行识别，从而获得更加准确的运动意图分类效果。 |
