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摘要 - 在机器人外骨骼控制的领域，准确预测用户的意图至关重要。尽管表面肌电图（EMG）具有这种准确性的潜力，但目前的局限性是由于缺乏可靠的EMG至扭力模型校准程序和普遍接受的模型而产生的。本文介绍了一个实用的框架，用于校准和评估EMG-to-Torquque模型，并伴随着一种新型的非线性模型。该框架包括一个原位过程，涉及生成校准轨迹并随后使用标准化标准对其进行评估。对17名参与者的数据集进行了预期评估，并通过了单关节和多关节条件，这表明，新型模型在保持计算效率的同时，在准确性方面优于其他模型。此贡献引入了一个有效的模型，并建立了用于EMG-TORQUE模型校准和评估的多功能框架，并由可用的数据集进行了补充。这进一步为基于EMG的外骨骼控制和人类意图检测的未来进步奠定了基础。这项工作已提交给IEEE以供可能出版。版权可以在不通知的情况下传输，此后不再可以访问此版本。
emg-torquque模型用于外骨骼协助
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