面向下肢康复机器人的人体姿态识别方法

赵一凡; 张沙沙

doi:10.16009/j.issn.1009-5624.2026.13.056

信息记录材料 ›› 2026, Vol. 27 ›› Issue (13) : 174 -175+180. DOI: 10.16009/j.issn.1009-5624.2026.13.056

面向下肢康复机器人的人体姿态识别方法

赵一凡, 张沙沙

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摘要

针对下肢康复机器人训练中人体姿态感知精度与稳定性要求高、康复评估需动态量化的问题，本文构建了一种基于高分辨率网络(HRNet)的姿态识别模型，设计了面向下肢关节的关键点定义与损失函数，并建立从关节坐标到运动学参数的康复评估模型。实验表明：所提方法在下肢关节识别中具有较高的精度与良好的对称性，其中，髋、膝、踝关节平均关键点正确率(PCK)分别为93.4%、91.8%、89.1%,能够为康复机器人提供有效的姿态感知与量化评估依据。