标题：基于RBF神经网络的膝关节步态预测方法研究
作者：罗序荣 任彬
作者单位：上海大学机电工程与自动化学院，上海市智能制造及机器人重点实验室，上海 200444
关键字：步态预测；RBF神经网络；步态捕捉；膝关节
摘要：步态轨迹预测用于预测人体下肢运动，在实现下肢外骨骼人机协同控制中起着重要的作用。将步态预测应用于外骨骼人机协同控制，可以解决基于物理型人机协同控制中因延时而带来的运动滞后，以及基于感知型人机协同控制中的信号易受干扰等问题。提出了一种模型分块逼近的RBF神经网络策略实现膝关节的步态预测。首先基于RBF神经网络对下肢膝关节模型矩阵进行逼近，并建立膝关节步态预测模型；然后设计并实现了步态捕捉实验，获取了上下阶梯步态模式下的膝关节连续两个步态周期的运动数据，并将前一步态周期作为步态预测模型的输入。步态预测结果与下一步态周期的实际步态轨迹的对比结果表明，该方法具有较好的步态预测效果。