Система управления человеческой походкой методами машинного обучения, подходящая для роботизированных протезов в случае двойной трансфеморальной ампутацииHuman gait controlling system using machine learning methods suitable for robotic prostheses for patients suffering from double transfemoral amputation

Диссертационная работа посвящена созданию системы управления человеческой походкой методами машинного обучения, подходящей для роботизированных протезов в случае двойной трансфеморальной ампутации. Используется гипотеза о том, что существует высокая корреляция между движениями бедра и голени. Таким образом, для генерации положения голени на основании движения бедра можно использовать методы машинного обучения. Для достижения данной цели использовалась рекуррентная нейронная сеть. Также, для распознавания намерения пользователя встать и сесть был разработан метод RapidHARe. Для обучения и валидации моделей машинного обучения был собран уникальный датасет, который содержит информацию о взаимном расположении частей ноги, полученную с инерциальных датчиков, и информацию о электрической активности мышц бедер.