户外多负载实时识别
该算法通过融合时序特征提取、关键信息去冗余与高效梯度提升框架，在户外多级负载和五种运动模式下实现稳定、低延迟的步态相位检测，为下肢外骨骼的人机协同行走提供了可靠意图识别方案。
Gao, Yifan · 郑建彬 · Chunbo, Yang · Ruoxi, Yan · Chaojie, Wang · 唐靓 · Zequan, Jiang
IEEE Access 2025
平均提前检测时间为63.79 ms，使外骨骼能更早响应穿戴者意图。
在五种运动模式下，检测效果均优于TST、TFT、TCL、NGBoost等通用方法。
LSTM提取时序关系，ResMLP削减特征冗余，LightGBM以叶子增长策略高效决策，适应多级负载与五种运动模式。