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龙图腾网获悉煤炭科学研究总院有限公司申请的专利一种基于LSTM的步态参数自适应优化方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118873125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410907225.9，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权一种基于LSTM的步态参数自适应优化方法和系统是由李丹;刘英杰;齐庆杰;陈昌兵;卢昌甲;仙文豪;许欣设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于LSTM的步态参数自适应优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于LSTM的步态参数自适应优化方法和系统，该方法包括构建训练集，训练集包括救援人员在井上多种环境和步态模式下的步态分析数据和关节角度，步态分析数据包括惯性测量信号、肌电信号和足底压力信号；基于LSTM构建预测模型，利用训练集训练预测模型得到训练好的预测模型；在井下获取救援人员所处环境下当前时间步的实时步态分析数据，将实时步态分析数据输入训练好的预测模型输出下一时间步的关节角度预测初始值，并结合期望关节角度增强实时步态分析数据中的肌电信号，然后重新利用训练好的预测模型输出下一时间步的关节角度预测目标值，以在下一时间步时基于关节角度预测目标值对救援人员穿戴装备的步态参数进行自适应调整。

本发明授权一种基于LSTM的步态参数自适应优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于LSTM的步态参数自适应优化方法，其特征在于，包括： 构建训练集，所述训练集包括救援人员在井上多种环境和步态模式下多个历史时间步的步态分析数据和关节角度，所述步态分析数据包括惯性测量信号、肌电信号和足底压力信号； 基于LSTM构建预测模型，所述预测模型的输入为目标时间步的前一时间步的步态分析数据、输出为目标时间步的关节角度预测值，利用所述训练集训练所述预测模型得到训练好的预测模型； 在井下，获取救援人员所处环境下当前时间步的实时步态分析数据，将所述实时步态分析数据输入训练好的预测模型输出当前时间步的下一时间步的关节角度预测初始值； 基于所述关节角度预测初始值和对应的期望关节角度增强所述实时步态分析数据中的肌电信号，以得到当前时间步的优化后的实时步态分析数据，其中，关节角度预测初始值对应的期望关节角度的确定过程包括：利用训练好的预测模型中的特征提取器对实时步态分析数据进行特征提取以得到实时步态分析数据的数据特征，基于实时步态分析数据的数据特征和救援人员所处环境确定对应的映射组，该映射组中的期望关节角度即为关节角度预测初始值对应的期望关节角度；基于关节角度预测初始值和对应的期望关节角度增强实时步态分析数据中的肌电信号，包括：计算关节角度预测初始值和对应的期望关节角度的误差；基于误差和救援人员所处环境确定补偿矩阵，将实时步态分析数据中的肌电信号乘以补偿矩阵以实现对实时步态分析数据中的肌电信号的增强； 将所述优化后的实时步态分析数据输入训练好的预测模型输出当前时间步的下一时间步的关节角度预测目标值，以在下一时间步时基于所述关节角度预测目标值对救援人员穿戴装备的步态参数进行自适应调整。

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