基于EMG的人体下肢运动意图感知与预测研究
发布时间：2023-07-26 19:26
随着下肢外骨骼机器人技术的蓬勃发展,其在日常辅助,军事以及医疗康复领域的作用日益凸显。由于表面肌电信号(electromyography,EMG)与人体动作的高度相关性,基于EMG信号控制的外骨骼人机交互具有自主理解人类运动意图的优势。本文针对下肢外骨骼机器人的上层控制,提出了基于EMG信号的人体下肢运动意图感知与预测系统,包括运动意图模式识别模型、下肢关节角度预测模型以及在线验证实验。通过基于本文数据集的离线实验以及现场的在线实验验证,达到了外骨骼上层控制系统需满足的控制信号精度以及实时性的要求。本文根据目前基于EMG信号的动作模式识别和关节连续角度预估的研究进行了分析,就目前存在的部分突出问题进行总结,确立了本文的研究方向,同时为本文研究提供了大量参考。通过分析EMG信号的生理学特征与下肢步态的相关研究,利用集成惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU)的无线肌电电极,脚底压力传感器等设备,建立了包含5种日常生活中常见的下肢运动模式的离线下肢多通道信号数据集。其中包含了9组下肢肌肉,原始EMG与IMU信号,多种EMG信号特征以及IMU信号特征。该数据...
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究背景及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 基于EMG的运动意图模式识别研究现状
1.3.2 EMG用于运动意图连续性参数预估的研究现状
1.3.3 国内外研究现状简析
1.4 本文主要研究内容
第2章 基于EMG的下肢运动意图的信息采集与处理方法
2.1 EMG信号概述
2.1.1 EMG信号的生理学基础
2.1.2 EMG信号的特点
2.2 传统EMG信号处理方法
2.2.1 EMG信号的预处理
2.2.2 特征提取方法
2.3 同步多通道信息采集系统
2.3.1 EMG信号采集系统
2.3.2 下肢运动学信号采集系统
2.3.3 脚底压力信号采集系统
2.3.4 关节角度解算验证系统
2.3.5 同步触发装置
2.4 基于EMG的下肢运动意图数据集设计
2.4.1 下肢动作设计
2.4.2 步态相位的划分
2.4.3 动作相关肌肉的选取
2.5 下肢运动意图信息采集实验
2.6 本章小结
第3章 基于EMG的下肢运动意图感知与模式识别研究
3.1 概述
3.2 信号特征表征方法与模式识别问题描述
3.2.1 多通道EMG信号表征方法
3.2.2 多通道运动学信号表征方法
3.2.3 模式识别问题描述
3.3 基于决策树的模式识别模型与传统模式识别模型建立
3.3.1 运动意图识别模型
3.3.2 数据类别权重
3.3.3 支持向量机的参数设定
3.4 基于EMG的运动意图感知效果评价与分析方法
3.4.1 性能评价方法
3.4.2 多通道信号的最简组合分析方法
3.5 实验分析
3.5.1 基于EMG的动作判别性实验分析
3.5.2 基于费舍尔分数的EMG特征判别性实验
3.5.3 高相关性肌肉与特征基于下肢数据集的评价
3.6 本章小结
第4章 基于EMG的下肢关节运动预测建模研究
4.1 概述
4.2 预测问题描述与特征表征方法
4.2.1 问题描述
4.2.2 数据表征与预测数据标定
4.3 基于长短期记忆神经网络的解决方案
4.3.1 长短期记忆神经网络
4.3.2 多通道信号处理流程
4.4 基于长短期记忆神经网络的下肢关节角度预测
4.4.1 特征提取器设计
4.4.2 下肢关节角度预测网络结构
4.4.3 算法描述
4.5 预测效果评价与实验分析
4.5.1 性能评价方法
4.5.2 实验配置
4.5.3 基于下肢数据集的评价
4.5.4 本章设计的方法与传统方法的对比
4.6 本章小结
第5章 运动意图感知与预测系统的在线实验验证
5.1 引言
5.2 实验系统
5.2.1 实验硬件系统
5.2.2 实验软件系统
5.3 实验验证方案
5.3.1 实验设置
5.3.2 设备连接与设置
5.4 实验验证效果
5.4.1 系统在线运动模式识别结果
5.4.2 系统在线下肢关节角度预测结果
5.4.3 系统在线运行的实时性评价
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士期间发表的论文
致谢
本文编号：3837412
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
1.1 课题来源
1.2 研究背景及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 基于EMG的运动意图模式识别研究现状
1.3.2 EMG用于运动意图连续性参数预估的研究现状
1.3.3 国内外研究现状简析
1.4 本文主要研究内容
第2章 基于EMG的下肢运动意图的信息采集与处理方法
2.1 EMG信号概述
2.1.1 EMG信号的生理学基础
2.1.2 EMG信号的特点
2.2 传统EMG信号处理方法
2.2.1 EMG信号的预处理
2.2.2 特征提取方法
2.3 同步多通道信息采集系统
2.3.1 EMG信号采集系统
2.3.2 下肢运动学信号采集系统
2.3.3 脚底压力信号采集系统
2.3.4 关节角度解算验证系统
2.3.5 同步触发装置
2.4 基于EMG的下肢运动意图数据集设计
2.4.1 下肢动作设计
2.4.2 步态相位的划分
2.4.3 动作相关肌肉的选取
2.5 下肢运动意图信息采集实验
2.6 本章小结
第3章 基于EMG的下肢运动意图感知与模式识别研究
3.1 概述
3.2 信号特征表征方法与模式识别问题描述
3.2.1 多通道EMG信号表征方法
3.2.2 多通道运动学信号表征方法
3.2.3 模式识别问题描述
3.3 基于决策树的模式识别模型与传统模式识别模型建立
3.3.1 运动意图识别模型
3.3.2 数据类别权重
3.3.3 支持向量机的参数设定
3.4 基于EMG的运动意图感知效果评价与分析方法
3.4.1 性能评价方法
3.4.2 多通道信号的最简组合分析方法
3.5 实验分析
3.5.1 基于EMG的动作判别性实验分析
3.5.2 基于费舍尔分数的EMG特征判别性实验
3.5.3 高相关性肌肉与特征基于下肢数据集的评价
3.6 本章小结
第4章 基于EMG的下肢关节运动预测建模研究
4.1 概述
4.2 预测问题描述与特征表征方法
4.2.1 问题描述
4.2.2 数据表征与预测数据标定
4.3 基于长短期记忆神经网络的解决方案
4.3.1 长短期记忆神经网络
4.3.2 多通道信号处理流程
4.4 基于长短期记忆神经网络的下肢关节角度预测
4.4.1 特征提取器设计
4.4.2 下肢关节角度预测网络结构
4.4.3 算法描述
4.5 预测效果评价与实验分析
4.5.1 性能评价方法
4.5.2 实验配置
4.5.3 基于下肢数据集的评价
4.5.4 本章设计的方法与传统方法的对比
4.6 本章小结
第5章 运动意图感知与预测系统的在线实验验证
5.1 引言
5.2 实验系统
5.2.1 实验硬件系统
5.2.2 实验软件系统
5.3 实验验证方案
5.3.1 实验设置
5.3.2 设备连接与设置
5.4 实验验证效果
5.4.1 系统在线运动模式识别结果
5.4.2 系统在线下肢关节角度预测结果
5.4.3 系统在线运行的实时性评价
5.5 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士期间发表的论文
致谢
本文编号：3837412
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3837412.html
