可穿戴外骨骼控制算法研究
微信扫码沟通，客服可协助直接对接工程师；如当前档期不合，也可继续推荐相似案例作者。
案例介绍
1、人体下肢运动数据采集与分析：利用传感器采集数据，利用Python进行滤波、整流、特征提取等数据处理。
2、机器学习模型：搭建神经网络模型，识别人体运动模式（上下楼梯、跑步、站、坐）及关节角度跟踪；
3、实时采集分析系统搭建：通过传感器采集数据，通过Arduino开发板的蓝牙模块发送串口数据到PC端，并基于Python语言和QT开发图形用户界面，功能包括：滤波、动作识别、结果显示等，为人体下肢外骨骼的控制实验测试、应用提供了原型系统与验证平台。
2、机器学习模型：搭建神经网络模型，识别人体运动模式（上下楼梯、跑步、站、坐）及关节角度跟踪；
3、实时采集分析系统搭建：通过传感器采集数据，通过Arduino开发板的蓝牙模块发送串口数据到PC端，并基于Python语言和QT开发图形用户界面，功能包括：滤波、动作识别、结果显示等，为人体下肢外骨骼的控制实验测试、应用提供了原型系统与验证平台。
可穿戴外骨骼控制算法研究
联系该工程师
微信扫码，建群沟通
案例介绍
1、人体下肢运动数据采集与分析：利用传感器采集数据，利用Python进行滤波、整流、特征提取等数据处理。
2、机器学习模型：搭建神经网络模型，识别人体运动模式（上下楼梯、跑步、站、坐）及关节角度跟踪；
3、实时采集分析系统搭建：通过传感器采集数据，通过Arduino开发板的蓝牙模块发送串口数据到PC端，并基于Python语言和QT开发图形用户界面，功能包括：滤波、动作识别、结果显示等，为人体下肢外骨骼的控制实验测试、应用提供了原型系统与验证平台。
案例图片
1小时精推人才
需求方专属客服，免费梳理匹配
扫码加微信 · 客服人工对接
