基于下肢外骨骼机器人的个性化步态设计

现如今，由于各种疾病和意外事故频发，造成了非常大数量的下肢残疾的人群。正确的复健训练对下肢生理功能的恢复和改善起着至关重要的作用，但由于专业护理人员短缺等问题，患者往往错过最佳治疗时机。于是下肢外骨骼康复机器人应运而生。

现有的下肢外骨骼机器人基本都采用固定且单一的被动训练模式，不能针对每一个患者的生理特性以及行走特征进行针对性的康复训练，而且需要依赖拐杖或其他辅助工具才能帮助使用者实现稳定行走。

利用少量的LR 触觉数据和先验知识,预测出接触面的HR数据；获取接触面高分辨率数据的Ground Truth，从而使用低分辨率触觉序列恢复出高分辨率的接触面形状。