耿艳利
- 作品数：52 被引量：94H指数：5
- 供职机构：河北工业大学更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划国家自然科学基金河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生文化科学一般工业技术更多>>
- 主动式人腿假肢
- 本发明涉及一种主动式人腿假肢，其特征在于它包括膝关节部分、连接部分和胫骨部分构成的四连杆机构；所述连接部分包括左、右对称的前连接杆和后连接杆，前、后连接杆的上端与作为四连杆机构一个杆的膝关节部分连接，前、后连接杆的下端与...
- 杨鹏耿艳利许晓云刘作军郭欣陈玲玲
- 文献传递
- 智能下肢假肢关键技术研究进展被引量：33
- 2013年
- 智能假肢是将智能检测与控制技术应用于假肢的产物,可显著提高假肢装置的安全性、功能性和舒适性,使得假肢能够达到与健肢相同的运动效果.根据人体运动具有规律性的特点,利用先进的传感器融合与智能控制技术,对速度、路况、步态等运动状态进行有效的识别,是实现假肢协调控制的基础.本文在介绍国内外发展现状的基础上,对智能假肢的控制从理论分析、样机研制、实验测试等方面进行了系统的介绍.
- 杨鹏刘作军耿艳利赵丽娜
- 关键词：协调控制传感器融合
- 一种动态下肢康复辅具测试系统
- 本发明公开了一种动态下肢康复辅具测试系统，包括：动态实验台支架和跑步机，动态实验台支架包括：架体、固装在架体顶端的调挂架以及在调挂架下方的架体上铰接的浮动台，调挂架的底部通过弹簧与浮动台连接，在调挂架或浮动台上设置有一拉...
- 陈玲玲张瑞鑫宣伯凯马申宇刘作军耿艳利张燕
- 文献传递
- 一种基于GRU的步态识别方法
- 本发明公开了一种基于GRU的步态识别方法，属于假肢技术领域，本发明解决了传统步态分类方法计算复杂、实时性差等问题，通过GRU省却了繁复的特征提取工程，只需使用模型参数进行分类即可，大大提升了计算速度，且实现了步态阶段的实...
- 耿艳利蔡晓东杨鹏宣伯凯陈玲玲
- 文献传递
- 一种静态下肢康复辅具测试系统
- 本发明公开了一种静态下肢康复辅具测试系统，包括：底座和移动装置，所述移动装置包括：水平设置的水平导轨、竖直设置的竖直导轨和关节固定结构，所述水平导轨的底端固装在所述底座上，所述竖直导轨的底端与所述水平导轨上的滑块固装，所...
- 陈玲玲张瑞鑫宣伯凯马申宇刘作军耿艳利张燕
- 文献传递
- 假肢膝关节运动的控制方法
- 本发明假肢膝关节运动的控制方法，涉及假肢膝关节，步骤是：安装假肢膝关节的控制部件，包括四连杆膝上假肢膝关节本体和传感器部分，在气缸活塞运动至由支撑相到摆动相的分界位置安装一个霍尔传感器，在气缸活塞运动至假肢膝关节锁死位置...
- 杨鹏陈玲玲岳华王蒙耿艳利
- 基于概率神经网络的假肢穿戴者跌倒模式预识别
- 2017年
- 由于机体功能的缺失,下肢截肢患者在运动中的平衡能力明显减弱,更容易发生跌倒。假肢穿戴者一旦发生跌倒,会造成截肢患者身体和心理的双重负担。因此,对于下肢假肢跌倒方面的研究具有重要意义。动力型假肢不仅能够跟随健肢运动,从而使健肢和假肢侧腿相互协调运动,
- 张慧君耿艳利刘作军杨鹏
- 关键词：截肢患者概率神经网络机体功能下肢截肢关节角度
- 声控电梯面板
- 1.本外观设计产品的名称：声控电梯面板。;2.本外观设计产品的用途：用于轿厢电梯的操作面板，利用语音识别用户发出的目标楼层指令。;3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。;4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图。;5....
- 耿艳利屈翔辉张昕郑国帅王向东苗润泽
- 电动下肢假肢多路况控制策略研究
- 2024年
- 目的:电动下肢假肢具有较强的非线性和耦合性,针对假肢在不同地形间行走时存在的外部扰动问题,本文提出了积分滑模控制策略。方法:采集人体下肢在平地、上/下斜坡及上/下楼梯五种路况下的运动信息,根据足底压力信息将不同路况的一个完整步态周期划分为支撑期及摆动期两个模态,并分别进行人体下肢运动学分析;利用拉格朗日方程建立假肢支撑期与摆动期的动力学模型;在五种运动模式下,设计积分滑模控制器对假肢进行控制,并进行联合仿真验证。结果:膝踝假肢轨迹跟踪收敛速度加快,误差降低。结论:积分滑模控制器对于外部扰动具有明显的补偿作用,提高了假肢在多路况行走时的控制效果。
- 耿艳利耿艳利王希瑞宣伯凯
- 关键词：动力学模型积分滑模控制
- 融合VIT与CNN注意力机制的面部疼痛评估算法研究
- 2024年
- 准确的疼痛评估可以为病人镇痛提供一定指导,为解决传统人工疼痛评估效率低、费时费力等问题,提出一种基于VIT与CNN注意力机制的面部疼痛评估算法,对疼痛进行多级预测。搭建面部疼痛表情采集平台,提取视频帧序列并进行数据预处理,建立疼痛表情数据库;提出一种改进的多尺度通道注意力模块关注关键特征信息,将CNN和VIT作为主干网络并行连接,提取更高级的面部局部-全局特征,以时序方式输入长短期记忆网络(LSTM)进行疼痛评估;在疼痛表情数据库上进行模型性能验证,实验结果表明,该算法在精确率、召回率、F1分数、准确率指标方面分别达到96.8%、96.7%、0.97、96.8%,与其他深度学习模型相比可更有效识别疼痛,为康复领域疼痛评估研究做出一定贡献。
- 郭士杰郭士杰耿艳利耿艳利孙浩
- 关键词：疼痛评估面部表情卷积神经网络
