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题名下肢外骨骼人机耦合粗糙度的评价方法
被引量：4
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作者
管小荣
吴夷杉
王亚平
李仲
徐诚
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机构
南京理工大学机械工程学院
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出处
《机械科学与技术》
CSCD
北大核心
2017年第9期1327-1332,共6页
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文摘
为了更好的评价外骨骼的人机工效,在现有外骨骼样机的基础上,提出一种基于三维运动捕捉系统的下肢外骨骼人机耦合粗糙度的评价方法。该方法利用运动捕捉系统获得穿戴者髋关节和膝关节的轨迹变化,建立下肢外骨骼人机耦合粗糙度的模型,从而在一定程度上定量地表现外骨骼的人机工效。同时通过引入高斯滤波,实现对模型中线的获取,提高了模型的正确性。实验结果证明,该方法可以获取穿戴者与下肢外骨骼在3种步态时的不匹配度,可以作为外骨骼综合评价的参考。
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关键词
下肢外骨骼
轨迹
评价方法
表面粗糙度
带通滤波
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Keywords
lower extremity exoskeleton
trajectories
evaluation method
surface roughness
bandpass filter
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分类号
TH-39
[机械工程]
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题名概率神经网络在下肢运动趋势判断中的应用
被引量：1
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作者
王亚平
吴夷杉
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机构
南京理工大学机械工程学院
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2019年第2期22-25,共4页
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文摘
针对下肢助力外骨骼控制系统中对于穿戴者运动意图识别准确性和实时性的需求,提出一种基于肌肉激活度的人体下肢关节运动趋势的判断方法。表面肌肉的肌肉激活度可以通过肌电信号得到。首先给出典型下肢表面肌肉对应的关节活动,以地面广义作用力和运动角度数据求得肌肉激活度;然后以肌肉激活度为特征,基于概率神经网络识别关节运动趋势。实验结果表明:该方法对于平地行走的踝关节的跖屈/背屈的总准确率为79.5%,膝关节的伸直/弯曲的总准确率为85.5%;髋关节弯曲/伸直的总正确率为80.8%。
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关键词
肌肉激活度
运动趋势
概率神经网络
下肢助力外骨骼
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Keywords
Muscle Activation Degree
Motion Trend
Probabilistic Neural Network
Lower Limb Assisted Exoskeleton
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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