基于自适应时序对齐的智能下肢假肢运动意图识别
苏本跃1
刘文瑶2
宗文杰2
王保乾2
盛敏3
1.铜陵学院数学与计算机学院,安徽 铜陵市 244061;安庆师范大学计算机与信息学院,安徽 安庆市 246133;安徽省铜基材料数字化智能制造工程研究中心,安徽 铜陵市 2440612.安庆师范大学计算机与信息学院,安徽 安庆市 246133;安徽省铜基材料数字化智能制造工程研究中心,安徽 铜陵市 2440613.安庆师范大学数理学院,安徽 安庆市 246133
摘要：目的 针对智能下肢假肢运动意图识别中因个体步态差异和固定时间窗提取数据导致的运动误分类问题,提出一种基于自适应时序对齐的运动意图识别方法.
方法 在下肢运动中,对于连续两个步态周期数据,基于不同稳态模式下的类间差异性,通过跨周期帧间差分检测步态模式一致性.针对检测为单一稳态模式的样本,引入动态时间规整算法将相邻周期运动序列进行对齐,以减小个体差异.提取Haar小波4层分解低频系数构建特征向量,最后通过支持向量机实现分类.试验方案设计为:利用3个惯性测量单元采集测试对象在13种运动模式中下肢的加速度和角速度信息,测试对象为10例健康受试者和1例经胫骨截肢受试者,13种运动模式包括5种稳态模式(平地行走、上楼、下楼、上坡和下坡)和8种转换模式(平地行走与上楼、下楼、上坡、下坡的相互转换).
结果 经过对10例健康人的模拟测试和1例截肢者的测试,5种稳态模式的识别准确率分别为99.24%和100%,13种运动模式的识别准确率分别为98.51%和89.11%.
结论 本研究提出了一种自适应时序对齐的运动意图识别方法,该方法有效减小个体步态差异对特征表征的干扰,增强了步态特征的一致性与判别性,最终实现了识别性能的提升.
关键词：运动意图识别智能下肢假肢惯性测量单元动态时间规整自适应时序对齐帧间差分单一步态模式
分类号：R496(康复医学)
论文发表日期：2025-09-25
在线出版日期：2025-10-17（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：15( 1101-1115 )
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