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在分析六足昆虫运动原理的基础上 ,提出了一种适合六足仿生机器人越障爬坡的一种步态。针对该机器人需要爬坡的要求对步态进行设计 ,并且从理论上对提出的“多边形步态”进行了可行性分析。在仿真软件中建立了六足机器人虚拟样机 ,动态模拟了采用该步态的六足仿生机器人的越障运动。指出利用该种越障步态原理设计思路所确定的机器人具有很好的稳定性以及特殊地形适应能力。

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针对短时傅里叶变换等时频分析方法不能提取由腿部和手臂运动产生的细致微多普勒特征这一问题，提出了采用分数阶傅里叶变换的雷达步态信号分析方法。在短时傅里叶分析的基础上，应用分数阶傅里叶变换对步态回波信号进行处理，由实测步态数据生成分数阶傅里叶变换谱图并进行了详细分析。结果表明，通过分数阶傅里叶变换可以从步态数据中提取出手臂、腿部摆动的细致微多普勒特征。

步态matlab代码盲步SLAM算法 动机 从移动性的角度来看，步行机器人代表了一个非常好的解决方案，但需要能够处理地形不确定性的更优雅（且更复杂）的控制器。 因此，本论文是在法国南特中央理工学院，上海交通大学和意大利热那亚大学的监督下实现的，通过交互方案产生感知，从而为移动机器人的研究领域做出了贡献。旨在焊接在核压力容器上的平行六足机器人，平均最大步长为0.25 m，可在平坦的地形上行走，并将其功能进一步扩展为能够协商不平坦地形的第二种形式。 机器人没有附加任何视觉系统，必须同时从机器人关节（编码器）映射环境，以生成所谓的盲步行SLAM算法，因为同时会估计定位。 由于系统的组织结构良好，因此该方案可同时满足许多要求，并以其可预测性，适应性，模块化，参数化性质，收敛性证明，给定地形的静态稳定性最大化，快速计算预测方案和机器人任务而著称。遵守。 考虑了测试机器人上海交通大学的八达通，根据先前的研究阶段给出了机器人的几何和运动学模型，并推导了一般的机器人运动学模型。 这些模型被用作步态生成链的一部分，计算步态的几何量，可行性和边界检查。 摘要 从本文的移动机器人角度来看，步行机器人是一个很

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针对目前仿人机器人动态步行在样机上实现较少的情况，将多项式插值方法运用于机器人踝关节轨迹规划，结合已知髋关节运动轨迹，利用几何约束的方法求取膝关节运动轨迹，得到完整步态周期内各关节运动规律，最终实现NAO机器人的动态步行。实验结果证实了基于多项式插值的几何约束规划方法是可行且有效的。

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步态matlab代码Matlab活动识别教程 本教程讲授如何在Matlab中开发活动识别算法。 它提供了几种可重复使用的抽象，以使用可穿戴计算中常用的信号处理和机器学习算法来加载过程段和过程数据。 应用 在此示例应用程序中，我们分析了母牛的步态以检测la行。 我们使用健康母牛的样本数据集和set脚母牛的另一个数据集。 我提供的代码使用峰值检测器对各个步幅进行了细分，并训练了机器学习分类器以对正常步幅和异常步幅进行分类。 设置 安装Matlab（本教程使用2018b版本开发）。 在Matlab中， addpath(genpath('./')) 在Matlab中，运行main.m 此代码使用mRMR库进行功能选择。 如果收到错误“找不到estpab函数”，则需要执行以下操作： cd libraries/mRMR_0.9/mi/ mex -setup C++ makeosmex 注意：建议您设置一个断点，逐行运行代码，并通过将鼠标悬停在每个变量的顶部来查看运行时值。 参考 开发可穿戴设备应用程序的工具包： Andreas Bulling关于活动识别的教程： 可穿戴设备的应用： 关于 我叫胡安

毕业设计基于步态识别的多目标跨镜头跟踪算法研究 主算法：基于yoloV5-deepsort框架进行目标检测和跟踪+GaitSet算法 Introduction This repository contains a highly configurable two-stage-tracker that adjusts to different deployment scenarios. The detections generated by YOLOv5, a family of object detection architectures and models pretrained on the COCO dataset, are passed to a Deep Sort algorithm which tracks the objects. It can track any object that your Yolov5 model was trained to detect.