[发明专利]基于MIMU/sEMG融合的大腿运动姿态测量方法和装置有效
申请号: | 201910141383.7 | 申请日: | 2019-02-26 |
公开(公告)号: | CN109846487B | 公开(公告)日: | 2021-12-31 |
发明(设计)人: | 徐云;王福能;瞿耀辉 | 申请(专利权)人: | 浙江理工大学 |
主分类号: | A61B5/11 | 分类号: | A61B5/11;G01C21/16;G01C21/18 |
代理公司: | 南京利丰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32256 | 代理人: | 王锋 |
地址: | 310018 浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本申请公开了一种基于MIMU/sEMG融合的大腿运动姿态测量方法,包括:至少采集大腿运动的角速度信息和加速度信息;采集大腿处肌肉的表面肌电信息;根据惯性导航原理对所述角速度信息和加速度信息进行惯性导航解算,对所述表面肌电信息进行特征提取,结合角速度信息,采用机器学习的方式构建表面肌电信息‑大腿转动关节角的预测模型,引入表面肌电信息输出的大腿转动关节角信息作为外观测信息,构建基于外观测反馈补偿的Kalman滤波估计模型。本申请还公开了一种基于MIMU/sEMG融合的大腿运动姿态测量装置。本案装置整体结构简单、智能化程度高、制造成本低、易于佩戴,有利于大规模推广使用。 | ||
搜索关键词: | 基于 mimu semg 融合 大腿 运动 姿态 测量方法 装置 | ||
【主权项】:
1.一种基于MIMU/sEMG融合的大腿运动姿态测量方法,其特征在于,包括:至少采集大腿运动的角速度信息和加速度信息;采集大腿处肌肉的表面肌电信息;根据惯性导航原理对所述角速度信息和加速度信息进行惯性导航解算,对所述表面肌电信息进行特征提取,结合角速度信息,采用机器学习的方式构建表面肌电信息‑大腿转动关节角的预测模型,引入表面肌电信息输出的大腿转动关节角信息作为外观测信息,构建基于外观测反馈补偿的Kalman滤波估计模型。
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