摘要
本发明公开了基于增强现实的步行功能评估与训练系统，涉及步行功能评估领域，用于解决自适应模型无法满足多样的患者需求和体验的问题，采集主配置参数删减高度、主配置参数复杂性差异、步长波动值差异以及患者步态对称性差异，代入逻辑回归公式计算中，得到合理评估系数，并与预设的合理阈值进行比对，依据比对结果，对自适应模型进行深层调度机制处理，得到深层调度评分，依据评分来确定深层调度强度，并通过确定与本次深层调度强度一致的自适应模型迭代次数，得到历史自适应迭代次数，通过收集本轮训练数据，得到训练进展指数，使用模糊逻辑确定自适应模型持续迭代结果，减少患者的训练难度，提高训练概率，满足患者训练体验。
