[发明专利]一种步态运动模式识别方法和模型建立方法

权利要求书

1.一种步态运动模式识别模型的建立方法，其特征在于，包括：

基于第一目标算法和第二目标算法建立踝关节假肢的第一步态运动模型和第二步态运动模型，所述第一步态运动模型和所述第二步态运动模型均为分类模型；

以所述踝关节假肢对应的下肢运动状态参数作为输入，步态运动模式作为输出，同时对所述第一步态运动模型和所述第二步态运动模型进行训练，得到第一目标训练模型和第二目标训练模型；

基于目标优化算法对所述第一目标训练模型和所述第二目标训练模型进行优化，得到第一优化模型和第二优化模型；

基于适应度函数，确定所述第一优化模型和所述第二优化模型对应的第一权值和第二权值；

基于所述第一权值和所述第二权值，确定步态运动模式识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述适应度函数的表达式如下：

ω₁+ω₂＝1

其中，fitness为适应度函数值；N为样本个数，ω₁为第一优化模型的权值，ω₂为第二优化模型的权值，为第一优化模型的预测值，为第二优化模型的预测值，y为真实值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一目标算法为梯度提升决策树算法，所述第二目标算法为最近邻分类算法，所述目标优化算法为粒子群算法。

4.一种步态运动模式识别方法，用于采用权利要求1-3任意一项所述的方法建立的步态运动模式识别模型，其特征在于，包括：

获取踝关节假肢对应的下肢运动状态数据；所述下肢运动状态数据包括肌电数据、惯性运动数据和足底压力数据中的一种或多种；

基于所述下肢运动状态数据和所述步态运动模式识别模型，确定所述下肢运动状态数据对应的下肢步态运动模式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述下肢运动状态数据和所述步态运动识别模型，确定所述下肢运动状态数据对应的下肢步态运动模式，包括：

将所述下肢运动状态数据输入至所述步态运动模式识别模型，得到所述下肢运动状态数据对应的下肢步态运动数据；

基于所述下肢步态运动数据，确定所述下肢步态运动模式。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，还包括：

基于所述下肢运动状态数据，确定与所述下肢步态运动模式对应的运动状态，所述运动状态包括假肢支撑状态和假肢摆动状态。

7.一种步态运动模式识别模型的建立装置，其特征在于，包括：

建立模块，用于基于第一目标算法和第二目标算法建立踝关节假肢的第一步态运动模型和第二步态运动模型，所述第一步态运动模型和所述第二步态运动模型均为分类模型；

训练模块，用于以所述踝关节假肢对应的下肢运动状态参数作为输入，步态运动模式作为输出，同时对所述第一步态运动模型和所述第二步态运动模型进行训练，得到第一目标训练模型和第二目标训练模型；

优化模块，用于基于目标优化算法对所述第一目标训练模型和所述第二目标训练模型进行优化，得到第一优化模型和第二优化模型；

第一计算模块，用于基于适应度函数，确定所述第一优化模型和所述第二优化模型对应的第一权值和第二权值；

第一确定模块，用于基于所述第一权值和所述第二权值，确定步态运动模式识别模型。

8.一种步态运动模式识别装置，用于权利要求7所述的步态运动模式识别模型的建立装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取踝关节假肢对应的下肢运动状态数据；所述下肢运动状态数据包括肌电数据、惯性运动数据和足底压力数据中的一种或多种；

第二确定模块，用于基于所述下肢运动状态数据和所述步态运动识别模型，确定所述下肢运动状态数据对应的下肢步态运动模式。