外骨骼多运动状态感知技术研究



外骨骼多运动状态感知技术研究

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外骨骼多运动状态感知技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-7页
第一章绪论	第10-20页
1.1 研究工作的背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-18页
1.2.1 外骨骼机器人目前产品	第11-16页
1.2.2 步态相位与运动模式识别算法研究现状	第16-17页
1.2.3 时间序列分析模型研究现状	第17-18页
1.3 本文的主要贡献与创新	第18页
1.4 本论文的结构安排	第18-20页
第二章系统整体设计与感知需求分析	第20-27页
2.1 感知系统整体设计	第20-21页
2.2 人体关节运动机理分析	第21-24页
2.3 人体行走步态相位划分	第24-26页
2.4 各种运动模式分析	第26页
2.5 本章小结	第26-27页
第三章数据采集系统选定与传感器布局	第27-39页
3.1 开发板选择	第27页
3.2 压力传感器接入电路	第27-30页
3.3 惯性单元接入电路	第30-36页
3.3.1 惯性传感器选择	第30-31页
3.3.2 姿态解算	第31-36页
3.4 传感器整体布局与测试	第36-37页
3.5 本章小结	第37-39页
第四章步态相位识别技术研究	第39-48页
4.1 基于模糊比例算法的步态相位识别	第39-42页
4.1.1 模糊算法理论	第39-40页
4.1.2 模糊算法用于步态识别	第40-42页
4.2 基于K近邻算法的步态相位识别	第42-43页
4.3 步态相位识别结果	第43-47页
4.3.1 模糊算法结果	第43-45页
4.3.2 K近邻算法结果	第45-47页
4.3.3 模糊算法与K近邻算法比较	第47页
4.4 本章小结	第47-48页
第五章运动模式识别技术研究	第48-56页
5.1 隐马尔科夫模型用于动作预识别	第48-49页
5.2 各动作模式曲线分析	第49-52页
5.3 多级分类器的设计	第52-54页
5.3.1 SVM用于多分类	第52-53页
5.3.2 决策树用于多分类	第53页
5.3.3 分类器设计	第53-54页
5.4 实验结果	第54-55页
5.5 本章小结	第55-56页
第六章外骨骼信号时间序列分析技术研究	第56-69页
6.1 感知迟滞分析	第56-57页
6.2 自回归滑动平均模型时序分析	第57-61页
6.3 长短期记忆网络膝关节信号预测	第61-64页
6.4 实验结果	第64-68页
6.5 本章小结	第68-69页
第七章全文总结与展望	第69-71页
7.1 全文总结	第69页
7.2 后续工作展望	第69-71页
致谢	第71-72页
参考文献	第72-74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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