融合肌电信号与地反力的下肢多关节可微物理神经网络建模方法和预测方法

专利概览

申请人

北京航空航天大学

发明人

蒲放;陈文轩;姚杰;任韦燕;李一婧;弓明侠

申请号

CN202611106140.6

主分类号

G06F18/21

IPC

G06F18/21;G06F18/10;G06F18/214;G06F18/213;G06F18/25;G06N3/042;G06N3/049;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/084;G06N5/04;G06N3/048

摘要

本发明提供一种融合肌电信号与地反力的下肢多关节可微物理神经网络建模方法和预测方法。该建模方法将步态支撑期的肌电信号与地反力数据作为联合多模态输入，输入至待训练的可微物理神经网络中，输出多关节角度与肌力预测结果；基于引入可微平滑过渡机制的全张量可微多关节肌骨模型，结合预测结果与地反力数据，通过全张量可微的逆动力学求解包含多关节链式耦合与双关节肌协同效应的多关节闭链动力学残差；将数据驱动误差与作为物理正则项的多关节闭链动力学残差构建复合损失函数，并利用其自动微分特性实现神经网络的端到端迭代优化。本发明能够实现对下肢闭链运动的精确物理约束，显著提升模型在复杂噪声环境下的鲁棒性与力学自洽性。

转化信息

许可费

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