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基于肌电−惯性融合的人体运动估计:高斯滤波网络方法 被引量:1
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作者 杨旭升 李福祥 +1 位作者 胡佛 张文安 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期991-1000,共10页
本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精... 本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精度和稳定性.首先,利用卷积神经网络对观测数据进行特征提取,以及利用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型来学习噪声统计特性和量测模型.其次,采用序贯融合的方式融合异构传感器量测特征,以建立高斯滤波与深度学习相结合的网络模型来实现人体运动估计.特别地,引入渐进量测更新对网络量测特征的不确定性进行补偿.最后,通过实验结果表明,相比于现有的卡尔曼滤波网络,该融合方法在上肢关节角度估计中的均方根误差(Root mean square error,RMSE)下降了13.8%,相关系数(R^(2))提高了4.36%. 展开更多
关键词 高斯滤波网络 多传感器融合 人体运动估计 非线性卡尔曼滤波
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