SAE-LSTM神经网络在下肢外骨骼步态预测中的应用

"本文提出了一种利用栈式自动编码器(SAE)和长短时记忆(LSTM)神经网络的结合来预测下肢外骨骼步态的方法，以解决外骨骼机器人的跟随控制问题。通过输入下肢运动信息，输出步态序列，建立SAE-LSTM模型，并在Keras框架下进行实现和验证，实验结果显示该模型能以超过92.9%的平均准确率预测下一时刻的步态信息。" 正文: 下肢外骨骼机器人是近年来在军事、科研和医疗领域中备受关注的技术，它能够增强人体行走能力，减轻疲劳，尤其在帮助病人康复和士兵增强战斗力方面有显著作用。为了实现外骨骼机器人与人体下肢的高效协同，步态预测和建模至关重要。 传统的步态预测方法通常依赖于生物信号如肌电图(EMG)。然而，本文提出了一种新的预测方法，即结合栈式自动编码器(Stacked Auto Encoder, SAE)和长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)神经网络。SAE是一种无监督学习模型，用于学习数据的低维表示，捕捉输入数据的关键特征；而LSTM则是处理序列数据的深度学习模型，尤其适合捕捉时间序列中的长期依赖关系。 在人体行走过程中，下肢步态呈现出明显的周期性和规律性。SAE首先用于从下肢运动信息中提取出这些关键的周期性特征，然后LSTM网络利用这些特征来预测未来的步态状态。通过训练SAE-LSTM模型，系统可以学习到行走模式的动态变化，并根据之前的步态序列预测接下来的步态信息。 在实验中，该模型在Keras深度学习框架下进行构建和训练，实验结果证明了SAE-LSTM模型的预测性能。平均准确率超过92.9%，表明该模型能够有效地预测步态序列，从而为下肢外骨骼机器人提供精确的跟随控制信号。 SAE-LSTM的结合提供了一种有效的步态预测工具，对于提升下肢外骨骼机器人的控制精度和人机交互体验有着重要的意义。这种方法不仅可以优化现有外骨骼机器人的控制系统，还为未来设计更智能、更适应人体运动的外骨骼技术提供了理论基础。未来的研究可能会进一步优化模型，提高预测准确率，并探索如何将这种预测技术应用于更多复杂的运动场景。