98.81%识别外展步态
通过肌电融合注意力机制，同步识别横向行走步态并预测髋关节角度，精度高于对比模型。
Yin, Meng · Li, Jinke · Ying-Ying, Li · Kobsiriphat, Worawarit · 喻洪流 · Xu, Tiantian · Wu, Xinyu · Cao, Wujing
Cyborg and bionic systems (Washington, D.C.) 2025
双任务学习框架同时输出步态阶段和髋关节角度，避免分别部署识别与预测模型，简化外骨骼控制流程。
识别准确率98.81%±0.14%，髋角预测RMSE低至0.9183°（左）和1.0511°（右），均优于CNN-LSTM、CNN、LSTM、SVM、NN、KNN等对比模型。
采用250 ms滑动窗口和3 ms增量，在保证识别精度的同时满足实时系统响应要求，可直接用于外骨骼在线控制。