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一种用于预测步行步态的平面连续集总肌肉参数模型( A planar piecewise continuous lumped muscle parameter model for prediction of walking gait )
AQ Fu AJ Shih BJ Martin TJ Armstrong
目的：本工作旨在开发一个平面分段连续集总肌肉参数(PPCLMP)模型，该模型可以利用在临床或家庭环境中使用简单工具（如摄像机和惯性传感器）获得的输入来预测人类行走步态。方法将单站相下肢矢状面运动描述为倒立摆，双站相下肢矢状面运动描述为运动链，摆动相下肢矢状面运动描述为双摆。用一个相结束时的联合角和角速度作为下一个相的初始条件。该模型基于关节初始角度和角速度，通过正向动力学预测步态周期。通过改变输入的初始关节角和步态周期的角速度，使初始和结束条件之间的误差最小化。结果灵敏度分析表明，步态周期初始状态与结束状态之间的误差对初始关节角度敏感。步长对受试者的身高敏感。该模型只适用于一定范围的初始条件。结论：该模型能基于前向动力学预测步态周期，并能选择最小化步态周期起始和结束条件之间误差的初始条件。该模型利用下肢的二维表示和关节力矩的简化表示，减少了步态预测所需的输入，为步态评估工具的建立奠定了基础。
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