-
公开(公告)号：CN116415112A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202111630618.2
申请日：2021-12-28
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种默念口令配置方法，可以应用于配置有多个电极的可穿戴设备，方法包括：获取第一电信号，第一电信号为用户默读时从用户的目标皮肤区域上测量得到的信号，在基于第一电信号对应的第一默读口令的识别精度低于阈值时，呈现用于指示更改默读口令的内容的第一提醒。本申请可以提高默念口令识别的准确度。
-
公开(公告)号：CN111887856A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010117558.3
申请日：2020-02-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性传感器的抗位置窜动关节角度解算实时方法。步骤1：惯性传感器设置在待测关节两端的肢体上，并开始测量和读取数据；步骤2：将惯性传感器采集到的加速度以及角速度数据作为输入，建立坐标；步骤3：惯性传感器固连坐标系中的关节轴线向量的坐标j1，j2上面，积分得到关节角度qw；步骤4：惯性传感器测得的加速度a1，a2的前两项分量投影到关节轴线向量的前两项上，求解两个投影的夹角qa，步骤5：关节角度qw与两个投影的夹角qa融合；步骤6：将不同滑动窗口解算的关节轴线向量对比，继续进行解算或更新关节轴线向量坐标。本发明其目的是解决应用惯性传感器估算人体关节角度过程中传感器相对于肢体发生窜动所导致的测量误差问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111506189A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010245327.0
申请日：2020-03-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及面向人体复杂运动的运动模式预测及切换控制方法，属于外骨骼助力技术领域。首先，对人体下肢EMG信号及IMU信号进行采集；随后，对采样后的每段EMG信号及IMU信号提取时域特征，并组成特征向量；最后，采用梯度提升树算法(GradientTreeBoosting,GBRT)，将特征向量输入该模式识别算法实现下肢运动模式及运动相位分类。本发明适用于外骨骼助力机器人相关技术，为外骨骼助力策略提供丰富先验知识，提升系统助力性能与安全性。
-
公开(公告)号：CN111506190A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010245346.3
申请日：2020-03-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明是一种基于肌电的人体运动意图实时连续预测方法。所述方法具体为:提取人体单侧下肢EMG信号和IMU信号，设定评价阈值；分别选择大腿和小腿任意一个电极采集到的IMU信号，通过下肢运动学解算算法求得当前时刻膝关节角度；采用滑动时间窗法对下肢EMG信号和当前时刻膝关节角度进行重采样；建立五个相同网络结构的LSTM角度预测器，与实时膝关节角度进行对比，得到评价标准均方根误差RMSE，当评价标准均方根误差RMSE小于设定的阈值时，预测器输出角度准确。本发明的训练数据均以样本为单位进行随机混洗(shuffle),可以减小固定数据顺序对预测模型参数的过拟合影响。
-
公开(公告)号：CN111506189B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202010245327.0
申请日：2020-03-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F3/01 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及面向人体复杂运动的运动模式预测及切换控制方法，属于外骨骼助力技术领域。首先，对人体下肢EMG信号及IMU信号进行采集；随后，对采样后的每段EMG信号及IMU信号提取时域特征，并组成特征向量；最后，采用梯度提升树算法(GradientTreeBoosting,GBRT)，将特征向量输入该模式识别算法实现下肢运动模式及运动相位分类。本发明适用于外骨骼助力机器人相关技术，为外骨骼助力策略提供丰富先验知识，提升系统助力性能与安全性。
-
公开(公告)号：CN119369368A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411701500.8
申请日：2024-11-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及外骨骼机器人技术领域，涉及一种助力过头部任务的被动肩部外骨骼机器人及设计方法。外骨骼包括肩部模块、被动驱动模块、背部支撑模块和柔性模块；肩部模块包括水平屈伸杆、肩部弯曲连杆、矢状屈伸杆和前后调节连杆；被动驱动模块采用力矩生成器，用于产生助力力矩，其峰值扭矩和峰值扭矩角度可调节；背部支撑模块包括背部滑轨、腰部固定板、上背杆和下背杆；柔性模块包括肩带、腰带和手臂绑缚。设计方法包括：1，设计肩部模块，参数包括俯仰角φ、垂直距离dv和水平偏差db；2，设计被动驱动模块，参数包括K、Li、α、β、r1、r2、r3、r；3，设计背部支撑模块；4，设计柔性模块。可实现对人体肩关节助力，降低人体肩部负载，减轻发生肩部疾病的风险。
-
公开(公告)号：CN111887856B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202010117558.3
申请日：2020-02-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性传感器的抗位置窜动关节角度解算实时方法。步骤1：惯性传感器设置在待测关节两端的肢体上，并开始测量和读取数据；步骤2：将惯性传感器采集到的加速度以及角速度数据作为输入，建立坐标；步骤3：惯性传感器固连坐标系中的关节轴线向量的坐标j1，j2上面，积分得到关节角度qw；步骤4：惯性传感器测得的加速度a1，a2的前两项分量投影到关节轴线向量的前两项上，求解两个投影的夹角qa，步骤5：关节角度qw与两个投影的夹角qa融合；步骤6：将不同滑动窗口解算的关节轴线向量对比，继续进行解算或更新关节轴线向量坐标。本发明其目的是解决应用惯性传感器估算人体关节角度过程中传感器相对于肢体发生窜动所导致的测量误差问题。
-
-
-
-
-
-
Search Results
7
records
(took 0.029 seconds)
