K2MUSE：多种条件下的人类下肢多模态数据集以促进康复机器人研究

本研究解决了现有下肢数据集不足以提供多模态数据和大规模步态样本的问题，限制了数据驱动方法的有效性。提出的K2MUSE数据集包含来自30名健康参与者在不同坡度、速度和非理想采集条件下的综合多模态数据，显著增强了对下肢运动的生物力学理解。该数据集为康复机器人控制框架的设计和下肢运动的生物力学分析提供了新的资源。

本研究提出K2MUSE数据集，解决下肢数据集不足的问题，包含30名健康参与者在不同条件下的多模态数据，增强了对下肢运动的生物力学理解，为康复机器人和生物力学分析提供新资源。

K2MUSE 下肢 多模态数据 康复机器人 数据集 机器人 生物力学
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
阅读原文
分享给好友