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基于肌电模型和无迹卡尔曼滤波的关节运动估计方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 席旭刚,杨晨,石鹏,章燕,袁长敏,范影乐,张启忠,罗志增
- 申请号：
- CN201910038177.3
- 公开号：
- CN109645995A
- 申请日:
- 2019.16.01
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及到一种基于肌电模型和无迹卡尔曼滤波的关节运动估计方法,首先采集膝关节在连续运动状态下股二头肌、股四头肌、股外侧肌、股内侧肌、半腱肌、股薄肌的肌电信号和实时角度,对其进行带通滤波处理,并提取小波系数和均方根特征,然后使用一种结合了肌肉动力学、关节动力学、骨骼动力学和相关肌电特征的状态空间肌电模型,通过无迹卡尔曼滤波算法,得出Sigma采样集χi和权重Wi,然后进行进一步的预测,计算出系统状态变量和协方差矩阵P(k+1k),迭代循环后,实现对膝关节连续运动的估计。该方法与传统的角度估计方法相比,减小了系统误差、累积误差和外部干扰的影响,精度高,稳定性好,对目标机动反应快速,有了明显的改进。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
