膝关节信息GRF预测混合模型

预测最优且算力低

2D-CNN-LSTM混合模型结合膝关节对齐信息，在三维地面反作用力预测上优于复杂预训练模型，且计算需求更低。

Sugiarto, Tommy · Lin, Yi Lin · Hsu, Weichun

BioMedical Engineering Online 2025

参数信息

预测准确性（NRMSE）

8.4 %

技术优势

加对齐信息就更准

加入膝关节对齐和患侧等受试者特有特征后，除LSTM外所有模型的预测精度都提高了。

算力需求低

所用自定义模型计算需求更低，更适合要求准确且资源高效的场景。

应用场景

• 可穿戴运动分析：让可穿戴设备不依赖测力台，用加速度计加膝关节对齐信息直接预测三维地面反作用力。
• 机器人步态控制：为机器人步态控制提供实时、准确的地面反作用力预测，降低传感器成本。
• 外骨骼辅助：外骨骼可集成轻量模型来预测地面反作用力，实现更低延迟和能耗的力反馈控制。
• 实时力传感预测：以低计算需求实现实时三维地面反作用力预测，适合嵌入式系统。