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一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法

Name: 一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法
Brand: 浙江工业大学
SKU: 2022115002625
Availability: InStock

📄 申请号：CN202211500262.5 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2022-11-28

公开号

CN116129464B

公开日

2025-09-05

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_10

IPC 分类号

G06V40_10 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

姿态估计姿态估计卡尔曼滤波神经网络

应用场景

康复医疗, 人机交互, 虚拟现实, 运动分析

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摘要

一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法，包括：步骤1)搭建一套采集系统，通过视觉捕捉系统获取人体上肢运动关节的角度信息，使用肌电手环对小臂在运动过程中的肌电信号进行采集；步骤2)建立sEMG信号与上肢关节角度之间的模型；步骤3)构建由LSTM估计参数的无迹卡尔曼滤波体系，利用LSTM神经网络学习系统的量测方程h(·)、系统噪声Qk和量测噪声Rk；采用UT变化，利用加权统计线性回归近似非线性方程的后验均值#imgabs0#和方差Pk|k‑1；步骤4)根据UT变换和量测噪声Rk，求得量测变量的一步预测#imgabs1#方差Pzz,k|k‑1以及互协方差Pxz,k|k‑1；步骤5)根据UKF的计算步骤计算卡尔曼增益，根据k时刻的量测值zk，求出k时刻的状态估计#imgabs2#和估计方差Pk|k。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116129464B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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