【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能和智能康复领域，具体公开了一种非理想条件下的人体下肢运动意图识别方法与系统。
技术介绍
0、技术背景
1、意图识别技术一直是外骨骼康复机器人解决人机交互的关键问题之一，这种技术的核心目的是使外骨骼康复机器人能够理解和预测用户的动作意图，从而提供合适的辅助或增强用户的运动能力。人体运动意图识别是指通过采集到的人体生理信号使用模型提前预测人体将要完成的动作，帮助外骨骼康复机器人做出响应，提高人机交互能力。在医疗康复领域，通过增强外骨骼机器人的响应速度和协调性，帮助使用者更好的进行康复动作。例如，在脑卒中患者的康复训练时，可以通过外骨骼机器人辅助患者进行康复运动，预测质量好的意图识别方法可以使康复运动更加标准，达到更好的康复效果。
2、在外骨骼康复机器人现实使用中，早期的人体下肢运动意图识别方法无法适应复杂的现实条件。目前，针对下肢运动意图识别的方法大多是理想条件下的连续运动预测以及分类预测，无法做到非理想条件下的连续运动预测。非理想条件是指电极偏移、肌肉疲劳、个体差异以及其他综合性干扰，例如，使...
【技术保护点】
1.一种非理想条件下的人体下肢运动意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种非理想条件下的人体下肢运动意图识别方法，其特征在于，所述改进的神经网络模型包括以下步骤：
3.一种非理想条件下的人体下肢运动意图识别系统，其特征在于，所述系统包括：
【技术特征摘要】
1.一种非理想条件下的人体下肢运动意图识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种非理想条件下的人体下肢运动意图...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙中波，邢野，刘克平，许长贤，于常林，蒋汇丰，刘广，翟志飞，段晓琴，易江，陈岩，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：
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