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基于LSTM和Conformer的下肢外骨骼步态预测方法
被引量：
2
1
作者
赵侦钧
王涛
+1 位作者
贝太学
宋涛涛
《计算机时代》
2022年第8期1-5,共5页
提出一种新颖的基于长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)和Conformer相结合的步态预测方法,用于解决下肢外骨骼人机协同问题。首先利用LSTM网络模型在时间上对步态数据序列做初步的特征提取及预测,然后采用Conformer模型对...
提出一种新颖的基于长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)和Conformer相结合的步态预测方法,用于解决下肢外骨骼人机协同问题。首先利用LSTM网络模型在时间上对步态数据序列做初步的特征提取及预测,然后采用Conformer模型对LSTM模型输出的数据在时空上作进一步的深度特征提取,并经线性激活单元输出预测结果。利用Pytorch搭建LSTM-Conformer神经网络模型,由采集到的下肢姿态数据组建成的数据集作为输入,将步态所属类别标签作为输出进行验证。实验结果表明,拟议网络模型平均准确率达到了94.89%。
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关键词
外骨骼
步态预测
九轴姿态传感器
长短期记忆网络
Conformer模型
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题名
基于LSTM和Conformer的下肢外骨骼步态预测方法
被引量：
2
1
作者
赵侦钧
王涛
贝太学
宋涛涛
机构
山东建筑大学信息与电气工程学院
山东建筑大学机电工程学院
出处
《计算机时代》
2022年第8期1-5,共5页
基金
山东省重大科技创新工程项目(2018YFJH0306)
山东省重点研发计划项目(2019GGX104056)
山东建筑大学博士科研基金(X18067Z)。
文摘
提出一种新颖的基于长短期记忆神经网络(Long Short-term Memory,LSTM)和Conformer相结合的步态预测方法,用于解决下肢外骨骼人机协同问题。首先利用LSTM网络模型在时间上对步态数据序列做初步的特征提取及预测,然后采用Conformer模型对LSTM模型输出的数据在时空上作进一步的深度特征提取,并经线性激活单元输出预测结果。利用Pytorch搭建LSTM-Conformer神经网络模型,由采集到的下肢姿态数据组建成的数据集作为输入,将步态所属类别标签作为输出进行验证。实验结果表明,拟议网络模型平均准确率达到了94.89%。
关键词
外骨骼
步态预测
九轴姿态传感器
长短期记忆网络
Conformer模型
Keywords
exoskeleton
gait
prediction
nine
axis
attitude
sensor
Long
Short-Term
Memory(LSTM)neural
network
Conformer
model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于LSTM和Conformer的下肢外骨骼步态预测方法
赵侦钧
王涛
贝太学
宋涛涛
《计算机时代》
2022
2
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