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基于注意力机制的CNN-LSTM网络下肢膝关节角度预测
1
作者
汤璐
杨玺霖
+2 位作者
王祥瑞
胡倩媛
郑辉
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第4期996-1008,共13页
解析膝关节运动意图是实现下肢外骨骼机器人穿戴舒适性的核心。神经系统疾病患者常伴有下肢运动障碍,通过表面肌电信号对其进行运动评估。为实现上述患者在运动评估与关节角度预测的融合,本文提出一种新型的基于注意力机制的CNN-LSTM网...
解析膝关节运动意图是实现下肢外骨骼机器人穿戴舒适性的核心。神经系统疾病患者常伴有下肢运动障碍,通过表面肌电信号对其进行运动评估。为实现上述患者在运动评估与关节角度预测的融合,本文提出一种新型的基于注意力机制的CNN-LSTM网络模型,通过10通道表面肌电信号实现水平行走、上坡和上楼梯时3种日常运动膝关节角度预测,其预测误差指标均方根误差(Root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)和决定系数(R^(2))均值分别为2.74、2.50和0.97,均优于传统网络模型。进一步,通过消融实验,显示上述3个预测指标分别平均下降了20.47%、34.36%和6.59%。可见,本文提出的基于注意力机制的CNN-LSTM模型端到端预测方法具有最高的预测精度,为下肢外骨骼机器人系统的人机交互控制方案提供了参考。
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关键词
表面肌电信号
CNN-LSTM模型
注意力机制
关节角度预测
外骨骼机器人
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职称材料
题名
基于注意力机制的CNN-LSTM网络下肢膝关节角度预测
1
作者
汤璐
杨玺霖
王祥瑞
胡倩媛
郑辉
机构
上海理工大学健康科学与工程学院
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024年第4期996-1008,共13页
文摘
解析膝关节运动意图是实现下肢外骨骼机器人穿戴舒适性的核心。神经系统疾病患者常伴有下肢运动障碍,通过表面肌电信号对其进行运动评估。为实现上述患者在运动评估与关节角度预测的融合,本文提出一种新型的基于注意力机制的CNN-LSTM网络模型,通过10通道表面肌电信号实现水平行走、上坡和上楼梯时3种日常运动膝关节角度预测,其预测误差指标均方根误差(Root mean square error,RMSE)、平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)和决定系数(R^(2))均值分别为2.74、2.50和0.97,均优于传统网络模型。进一步,通过消融实验,显示上述3个预测指标分别平均下降了20.47%、34.36%和6.59%。可见,本文提出的基于注意力机制的CNN-LSTM模型端到端预测方法具有最高的预测精度,为下肢外骨骼机器人系统的人机交互控制方案提供了参考。
关键词
表面肌电信号
CNN-LSTM模型
注意力机制
关节角度预测
外骨骼机器人
Keywords
surface electromyography(sEMG)signal
CNN-LSTM model
attention mechanism
joint angle prediction
exoskeleton robot
分类号
TP249 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于注意力机制的CNN-LSTM网络下肢膝关节角度预测
汤璐
杨玺霖
王祥瑞
胡倩媛
郑辉
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2024
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