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申请/专利权人：天津科技大学
摘要：本发明涉及一种可穿戴脑卒中助行机器人意图识别系统，包括基于健患侧步态参数相对变化的运动意图表征模型以及时空嵌入卷积长短记忆深度学习网络模型。脑卒中患者一侧肢体具备正常运动功能，以健侧肢体带动患侧肢体进行双侧协调康复训练，对于患者能够恢复到正常状态有积极意义，因此需要根据健侧下肢运动信息可快速识别出人体运动意图。通过剖析脑卒中患者健患侧下肢在五种步态模式下运动特性和空间位置变化的规律，提出表征运动意图的健患侧下肢相对变化特征参数，并构建包含特征参数的初始步态参数集合。将生成对抗训练机制应用到深度学习网络架构中，构建基于时空嵌入卷积长短记忆深度学习网络的融合模型，实现快速准确的人体运动意图识别。
主权项：1.一种可穿戴脑卒中助行机器人意图识别系统，其特征在于：人体在运动过程中，可以根据当前运动状态预测下一个时刻的关节位置，并形成连续的运动轨迹。在不同步态时刻，不同步态模式的关节位置信息、双侧下肢相对位置和步态轨迹长度都有明显差异性，以此为基础可以实现对步态模式的区分。提出基于健患侧步态参数相对变化的运动意图表征模型，提高步态模式之间的区分度，在此基础上，构建用于意图识别的初始步态参数集合。将生成对抗网络的训练机制应用到深度学习网络架构构建中，提出基于时空嵌入的卷积长短记忆深度学习网络的意图识别模型，实现健侧下肢运动意图的快速准确识别。
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权利要求：
百度查询： 天津科技大学 可穿戴脑卒中助行机器人意图识别系统
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