基于通道注意力机制增强DGNN的外骨骼机器人步态相位预测

颜建军; 许赢家; 林越; 金理; 江金林

doi:10.14135/j.cnki.1006-3080.20240229001

华东理工大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 51 ›› Issue (01) : 110 -118. DOI: 10.14135/j.cnki.1006-3080.20240229001

基于通道注意力机制增强DGNN的外骨骼机器人步态相位预测

颜建军, 许赢家, 林越, 金理, 江金林

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摘要

利用一种基于通道注意力机制增强的有向图神经网络（Channel Attention Enhanced Directed Graph Neural Network, CA-DGNN）的外骨骼机器人步态相位预测方法，提高了步态相位预测的准确性和可靠性。首先，研制了人体下肢姿态信息采集装置，采集人体下肢的行走步态数据并构建人体下肢的骨架模型；之后，建立了基于CA-DGNN步态相位的预测模型，提取人体步态相位的运动特征，并基于当前时刻数据预测未来时刻的步态相位；最后，探讨了滑动窗口大小对算法性能的影响。本文提高了外骨骼机器人步态相位预测的准确性和鲁棒性，为此方向研究提供了一种新的思路和方法。