一种基于K-Means及步态周期相似性的运动模式识别方法
摘要:
一种基于K‑Means及步态周期相似性的运动模式识别方法,首先通过采集数据离线生成对应类别的模板向量;识别时,将实时采集的数据处理后与模板向量进行相似性分析,根据相似性结果进行运动模式分类,并根据相似性给出当前结果的概率,解决了现有技术中传统外骨骼机器人运动模式识别多采用机器学习计算量大或模板匹配精度有限的问题,可半自动提取特征向量集;实时性好,比传统模板匹配方法精度更高。
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