一种确定预测人体关节力矩的人工智能输入变量的方法
- 专利权人:
- 福州大学
- 发明人:
- 杜民,熊保平,李玉榕,黄美兰
- 申请号：
- CN201810654936.4
- 公开号：
- CN109044352A
- 申请日:
- 2018.06.22
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2018
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提供一种确定预测人体关节力矩的人工智能输入变量的方法,在Hill模型的基础上,从人工智能的角度分析了Hill模型预测关节力矩所需要的输入变量:肌肉纤维长度、肌肉纤维收缩的速度、和肌肉关节力臂,从而获取了本专利中预测关节力矩所需要的可测量输入变量:肌电信号、肌肉所关联自由度的角度和角速度。本发明所使用的方法提高了人工智能预测关节力矩计算速度,使得预测关节力矩变得更加方便简单。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
