关于四足行走机器人步态分析STM32+SG90舵机控制最近逛某站看了很多国赛大佬的赛车，下面评论区一堆大佬在感叹“老师看到赛车都摇头。”作为一个初入STM32坑的萌新，我在某些站上查阅了相关资料后，确定给我自己的机器人搞成四足行走（ps，其实是L298N烧了）。目前手上的板子是C8T6，学习的视频是江科协，主要代码有部分属于移植的，这里就不贴源码包了，也有很多自己的设计在里面，懒得去移植出来。言归正传，四足机器人，类似动物界的猫狗豹狮子等进行行走运动。可以前进，后退，右转向，左转向。引脚设置：我采用的是，PB6、7、8、9四个引脚控制四个舵机,用的是TIM4的四个通道,参数源于江科协视频参数。

目录1.论文&代码源2.配置环境2.1硬件环境2.2软件配置3.运行代码3.1关于CASIA-B数据集3.2pretreatment.py3.2.1log2str函数3.2.2log_print函数3.2.3cut_img函数3.2.4cut_pickle函数3.2.5图像预处理完整代码3.3config.py3.4train.py运行结果3.5test.py3.5.1概念补充：probeset与galleryset3.5.2运行结果4.算法核心代码4.1gaitset.py☆4.2model.py4.3triplet.py5.（原作）运行结果附录关于GaitSet核心算法，建议直接跳到“4.

Title:OpenGait:RevisitingGaitRecognitionTowardBetterPracticalityPaper:https://arxiv.org/pdf/2211.06597.pdfCode:https://github.com/ShiqiYu/OpenGait导读今天为大家介绍的OpenGait便是一套基于Pytorch构建的步态识别(GaitRecognition)框架，其涵盖了一系列最先进的步态识别算法，同时提供了一个结构简单但强大的基线模型GaitBas，致力于启发研究人员开发更先进的步态识别方法并将其投入到实际生产应用中。步态识别步态识别同样是生物特征识

        本文章仅仅提供一种自认为比较科学的方式去实现多人步态识别，如果对多人步态识别感兴趣，却又不知道如何实现的话，这篇文章将会有莫大的帮助。以下方法作者皆实验过是可行的方案。（训练集124人，准确率96%,测试集大小14人，准确率100%）《智能步态识别门禁系统》，基于深度学习的多人步态识别系统算法设计多人步态识别步骤①.多目标追踪定位多人步态识别步骤②.分割算法提取步态轮廓图多人步态识别步骤③.步态识别模型3.1基本原理:3.2损失函数（三元组损失函数TripletLoss）：3.3步态特征：3.4外形混合步态识别：3.5迁移学习：多人步态识别步态识别数据集： CASIA-B《智能

👀日报合辑|📆电子月刊|🔔资料下载|🍩@韩信子📢AI看走路诊断帕金森，MSVideoplus算法使得步态分析更便宜https://ieeexplore.ieee.org/document/9896159神经系统疾病（例如多发性硬化症、帕金森病等）通常会导致一个人的步态发生微妙的变化，即使在疾病早中期也有显现。因此，当怀疑一个人可能患有某种神经系统疾病时，医生通常会评估该人的行走能力。只需查看这个人的步态，就有可能发现出现神经系统潜在疾病的线索。在最近的一项研究中，伊利诺伊大学研究人员通过探索发现，将摄像机与人工智能技术相结合，通过评估一个人的步态，可以识别由帕金森病或多发性硬化症患病风险的人群

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