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公开(公告)号：CN109059910B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810824404.0
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京师范大学
Abstract: 本发明公开了基于惯性和肌电信息并结合机器学习的行人导航系统和方法。该系统包括至少一组设置在行人足部的惯性/地磁测量组件、若干组设置在人体足部以外部位的惯性测量组件、若干组设置在人体各部位的肌电信号传感器以及设置在人体任意位置的微型导航计算机和机器学习处理计算机，足部的惯性/地磁测量组件与微型导航计算机构成足部惯性导航系统，各惯性测量组件和肌电信号传感器采集的有效数据作为机器学习算法模型的输入，足部惯性导航系统输出的导航信息变化量作为输出，在线构建模型并实现行人导航。本发明在足部未安装惯导系统或分布于人体的部分传感器件、系统发生故障时，仍能精确实现行人导航定位，提高行人导航系统的可靠性与稳定性。
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公开(公告)号：CN110125909A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910427971.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院
IPC: B25J9/00 , B25J9/16 , A61B5/0488 , A61B5/08 , A61B5/11
Abstract: 本发明公开了一种多信息融合人体外骨骼机器人控制保护系统。该系统包括若干组安装在人体四肢部位的惯性测量组件、肌电传感器，安装在胸部的呼吸传感器，佩戴在头部的深度摄像头，以及安装在人体任意位置的机器学习处理计算机。将某时刻各传感器采集的有效数据作为基于BPTT算法的LSTM神经网络的输入，以从该时刻开始计算机处理机器学习算法所消耗的时间与机器人各位置舵机接收控制信号的最大延迟时间之和作为时间间隔，把该时间间隔后的时刻所表征人体的运动意图的控制信号作为输出，通过神经网络训练，建立工程中难以用解析式表达的非线性函数映射关系，实现由该时刻的动作判断人体下一时刻的运动意图，从而输出相应的控制信号的功能。
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公开(公告)号：CN110125909B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN201910427971.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京师范大学镇江创新发展研究院
Abstract: 本发明公开了一种多信息融合人体外骨骼机器人控制保护系统。该系统包括若干组安装在人体四肢部位的惯性测量组件、肌电传感器，安装在胸部的呼吸传感器，佩戴在头部的深度摄像头，以及安装在人体任意位置的机器学习处理计算机。将某时刻各传感器采集的有效数据作为基于BPTT算法的LSTM神经网络的输入，以从该时刻开始计算机处理机器学习算法所消耗的时间与机器人各位置舵机接收控制信号的最大延迟时间之和作为时间间隔，把该时间间隔后的时刻所表征人体的运动意图的控制信号作为输出，通过神经网络训练，建立工程中难以用解析式表达的非线性函数映射关系，实现由该时刻的动作判断人体下一时刻的运动意图，从而输出相应的控制信号的功能。
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公开(公告)号：CN109059910A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810824404.0
申请日：2018-07-25
Applicant: 南京师范大学
CPC classification number: G01C21/165 , G01C21/20
Abstract: 本发明公开了基于惯性和肌电信息并结合机器学习的行人导航系统和方法。该系统包括至少一组设置在行人足部的惯性/地磁测量组件、若干组设置在人体足部以外部位的惯性测量组件、若干组设置在人体各部位的肌电信号传感器以及设置在人体任意位置的微型导航计算机和机器学习处理计算机，足部的惯性/地磁测量组件与微型导航计算机构成足部惯性导航系统，各惯性测量组件和肌电信号传感器采集的有效数据作为机器学习算法模型的输入，足部惯性导航系统输出的导航信息变化量作为输出，在线构建模型并实现行人导航。本发明在足部未安装惯导系统或分布于人体的部分传感器件、系统发生故障时，仍能精确实现行人导航定位，提高行人导航系统的可靠性与稳定性。
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