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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法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：CN116129464B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202211500262.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法是由杨旭升;李福祥;张文安;胡佛;汪鹏君设计研发完成，并于2022-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法在说明书摘要公布了：一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法，包括：步骤1搭建一套采集系统，通过视觉捕捉系统获取人体上肢运动关节的角度信息，使用肌电手环对小臂在运动过程中的肌电信号进行采集；步骤2建立sEMG信号与上肢关节角度之间的模型；步骤3构建由LSTM估计参数的无迹卡尔曼滤波体系，利用LSTM神经网络学习系统的量测方程h·、系统噪声Qk和量测噪声Rk；采用UT变化，利用加权统计线性回归近似非线性方程的后验均值和方差Pk|k‑1；步骤4根据UT变换和量测噪声Rk，求得量测变量的一步预测方差Pzz,k|k‑1以及互协方差Pxz,k|k‑1；步骤5根据UKF的计算步骤计算卡尔曼增益，根据k时刻的量测值zk，求出k时刻的状态估计和估计方差Pk|k。

本发明授权一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于渐进无迹卡尔曼滤波网络的人体上肢姿态估计方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1数据采集：搭建一套采集系统，通过视觉捕捉系统获取人体上肢运动关节的角度信息，使用肌电手环对小臂在运动过程中的肌电信号进行采集； 步骤2建立sEMG信号与上肢关节角度之间的模型： xk＝fxk-1+wk-11 zk＝hxk+vk2 步骤3构建由LSTM估计参数的无迹卡尔曼滤波体系，利用LSTM神经网络学习系统的量测方程h·、系统噪声Qk和量测噪声Rk；采用UT变化，利用加权统计线性回归近似非线性方程的后验均值和方差Pk|k-1； 步骤4根据UT变换和量测噪声Rk，求得量测变量的一步预测方差Pzz,k|k-1以及互协方差Pxz,k|k-1； 步骤5根据UKF的计算步骤计算卡尔曼增益，根据k时刻的量测值zk，求出k时刻的状态估计和估计方差Pk|k； 所述的UKF中加入一种带有自适应测量更新的渐进UKF滤波方法，提高系统的稳定性；人为增大测量噪声的协方差解决稳定性和滤波精度之间的矛盾，根据k时刻的量测值zk，求出k时刻的状态估计和估计方差。

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