基于肌电信号实现人体上肢运动和力连续估计的方法研究

发布时间：2020-05-06 06:33

【摘要】：表面肌电信号是一种来自人体本身的生理信号,可以用于对人体的运动意图进行连续估计。目前,基于表面肌电信号的人体运动连续估计仍与实际测量所得的结果存在着一定的偏差,其原因可能是在复杂任务中,任务因素如运动速度、肢体位姿、外部负载等变化会导致肌电信号的模式发生了改变,确认不同因素的影响程度将有助于调整实验流程,提高估计效果;同时也有可能因为表面肌电信号本身的不平稳性导致估计结果波动,使用更好的预处理方法能有助于降低这种不平稳性;另外,由于日常生活活动的复杂性,仅做出运动估计尚不能满足实际需求,可能还需要对人体与环境的交互力作出估计,更有利于机器设备实现更柔顺的控制。本文的目的是探讨以上问题,主要内容如下:(1)研究任务因素对人体运动连续估计效果的影响。研究中以肘关节屈伸运动为例,探究在改变运动速度、末端负载和改变手臂位姿的情况下,基于表面肌电信号的人体运动连续估计效果的变化情况。分析结果发现,运动速度对估计效果有显著影响,但另外两种因素并不显著影响结果,该结果为后续实验设计提供指导。(2)构建基于贝叶斯滤波的表面肌电信号预处理方法,并分析该方法在人体运动连续估计上的表现。其实验结果表明,该方法能有效地降低肌电信号特征值的波动程度,同时也在保证连续估计的误差基本不变的前提下,提高连续估计结果的平稳性。(3)构建基于表面肌电信号的运动和连续估计方法,并以使用上肢钻孔这一动作为例进行实验验证。实验中使用基于贝叶斯滤波的表面肌电信号预处理方法处理信号,利用非负矩阵分解方法解耦肌电信号耦合关系,然后再用神经网络算法估计前臂旋转角和交互力。实验证明了仅使用相关肌肉的表面肌电信号,能有效地同时估计出人体的位置和交互力的控制意图。
【图文】：

示意图,手臂,位姿,示意图

п ě 作为高速、 п ě 作为中速以及 п ě 作为低载，手臂位姿也保持不变。选择，在本研究中是根据一些日常生活中可能会接设置了三种不同的重量：、和，分别量。同时，肘关节运动速度为中速、手臂位姿保持选择主要是从实验观察中决定的，如图 2-1 所示，位和肩外旋三种。在进行肘关节屈伸运动的时候，受节，也就是说，可能会在实验中额外进行肩关节内外的时候，受试者被要求进行 п的肩内/外旋，并在运动。试者（男，22±5 岁）参与了本次实验，所有受试者受试者均被告知完整实验流程，且在正式采集前需作为止。

肘关节,图表示,模型训练,训练集

关节屈伸连续估计数据采集实验图。左图表示初始放松状态，右图表示肘关试阶段，受试者被要求重复完成特定条件下的运动，每个运动重。由于运动速度并不能直观量化，因此使用了实验动画辅助运动三种固定重量的负重（、、）帮助受试者控制负载，，受试者将事先练习各种运动，直至熟悉该动作。据处理的数据均在 MATLAB（R2018b，TheMathWorks，美国）上进行的目的是从sEMG中提取出相应的特征值，并组成相应的训练集的模型训练的效果评估。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN911.7;R318

【参考文献】