【摘 要】
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为解决基于单一信号识别步态相位不够精准的问题，开展了动态交互力激励下的人机协同行走的步态识别研究。设计了肌电和足压信息采集的多模态传感器检测硬件平台；分别对单一信号开展滤波降噪、特征提取与降维等预处理；将表征下肢生理信息的肌电信号与运动信息的足压信号相融合，构建了支持向量机-模糊C均值（support vector machine-fuzzy C-mean algorithm, SVM-FCM）多
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61741101）； 安徽省重点研究与开发计划（202004a05020013,202004b11020006）； 安徽省属公办普通本科高校领军骨干人才项目； 安徽工程大学创新团队；
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为解决基于单一信号识别步态相位不够精准的问题，开展了动态交互力激励下的人机协同行走的步态识别研究。设计了肌电和足压信息采集的多模态传感器检测硬件平台；分别对单一信号开展滤波降噪、特征提取与降维等预处理；将表征下肢生理信息的肌电信号与运动信息的足压信号相融合，构建了支持向量机-模糊C均值（support vector machine-fuzzy C-mean algorithm, SVM-FCM）多模信息融合的外骨骼助行步态识别算法；开展了人机协同助行实验，实验结果表明：信息融合后的人机步态相位平均识别率达到82.49%,优于使用单一信号的识别效果，验证了多模信息融合算法识别人机协同步态的有效性。本研究可用于下肢外骨骼机器人运动控制，为人机运动相融奠定基础。
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