多场景适配
超越稳定步态，能对复杂日常活动进行无缝高精度膝关节角度估计。
Pengwei, Wang · Yilong, Chen · Wan, Su · Jie, Wang · Ma, Teng · Yu, Haoyong
IEEE Robotics and Automation Letters 2024
模型利用全身动力学信息，在步行以外的多种日常动作中依然保持低误差，弥补了传统方法仅针对规律步态的不足。
与当前最优方法相比，步行场景预测精度提升24.68%，RMSE降至2.93°，意味着假肢或外骨骼的控制可以更贴近真实步态。
该方法能在不同运动模式之间平滑过渡，避免切换时的估计跳变，适合日常活动中连续变化的场景。