两足机器人的步态相位检测 该项目包含论文源代码。 如果您使用代码或纸质材料，则必须注明出处。 描述 步态相位检测是步行周期规划的重要任务，因为步行的稳定性可以通过步态相位序列来估计。 开发了机器学习模型，用于检测给定姿势的支撑类型和步行步态相位，以用于通过阶段序列估算步行机器人的稳定性。 揭示了可以仅使用来自身体下部的标准化数据而没有脚趾的自由度与两足动物机器人的自由度相同的基于人体运动捕获数据的高质量模型。 在所有可用的运动捕捉数据梯度提升模型应用于支持类型预测的不同机器学习方法中，梯度提升模