作者：王超,方正,余韬,邓欣萍,江建烽 单位：哈尔滨工程大学 出版：《哈尔滨工程大学学报》2015年第08期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFHEBG2015080180 DOC编号：DOCHEBG2015080189 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《三坐标卡尔曼滤波及外推算法》PDF+DOC2006年第04期 朱思桥,潘丽娟,罗利强 《无线传感器网络卡尔曼流量预测算法》PDF+DOC2011年第02期 杨俊刚,史浩山,段爱媛,李冬 《磁流体动力学角速度传感器低频误差分析及校正方法研究》PDF+DOC2015年第11期 张少强,李醒飞,吴腾飞,纪越,徐梦洁,陈诚 《基于人体运动意图卡尔曼预测的外骨骼机器人控制及实验》PDF+DOC2015年第03期 龙亿,杜志江,王伟东 《改进型自适应无迹卡尔曼姿态算法》PDF+DOC2017年第10期 侯江宽,马珺,贾华宇 《机械式自动变速器换挡拨叉运动状态估计》PDF+DOC2020年第04期 隋立起,王立军,田丰,曾远帆,陈红旭 《卡尔曼一致滤波算法综述》PDF+DOC2011年第04期 杨文,侍洪波,汪小帆 《两轮自平衡机器人惯性传感器滤波问题的研究》PDF+DOC2010年第05期 郜园园,阮晓钢,宋洪军,陈静 《基于IEK-PF的多传感器序贯融合跟踪》PDF+DOC2009年第09期 李骞,冯金富,彭志专,鲁卿,梁晓龙 《基于卡尔曼-最小均方误差准则的雷达旁瓣抑制研究及仿真》PDF+DOC2015年第05期 张朝霞,王慧慧,傅正,杨玲珍,王娟芬,刘香莲

    • 现有智能下肢的控制策略都是以刚完成的一步的步频为调节阻尼的依据，调整好的阻尼只能在下一步摆动期生效，因此该控制策略是滞后的，无法做到实时控制，在步频变化频繁的场合难以适用。本文方法利用足底压力传感获取步频数据，然后通过卡尔曼预测方程由已完成的步频预测即将迈出的下一步步频。在模拟日常生活平地行走步频变化的实验中，所预测的下一步步频与后验值之间偏差比跟随方法的偏差大约减小了10%。该方法实时性好，为改善智能下肢的性能提供了新的可行性方案。

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