基于神经网络的机器人肌电控制接口研究

发布时间：2024-03-25 22:48

　　近年来随着智能康复设备需求的与日俱增,生机电一体化随之孕育而出。本文基于表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)建立了人机交互控制接口,设计了sEMG采集电路,研究了sEMG时域特征选择和模式识别的优化,进而以Nao机器人作为硬件实验平台研究肌电控制相关策略。本文的主要研究内容如下:首先,基于Arduino建立了一种sEMG采集设备,并结合Simulink对采集电路特性进行了理论分析和仿真验证,针对分析结果对采集电路进行改进并重新制作了改进采集电路,结合实际检测结果对比了电路改进前后输出信号的频域信息。其次,提取了sEMG的时域、频域以及时频域上的特征,分析了各类特征的应用场景。基于时间序列模型提出一种时域特征选择的评价指标,分析了评价指标在时域特征选择中的应用。然后,基于反馈神经网络结构分析了隐含层节点数对sEMG手势分类辨识性能的影响,设计了一种神经网络分类器并进行了实际测试。提出一种反向样本标记法优化了神经网络的性能,提高了辨识非先验样本的泛化能力,对比改进前后神经网络分类器的实际测试结果验证了其方法的有效性。最后,基于Processing建立了...

【文章页数】：93 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-2肌电信号的连续分类示意图

燕山大学工学硕士学位论文窗中提取sEMG的特征参数用于模式识别，这种方法也被称为sclassification)，其连续分类过程如图1-2所示。2009年Sensing应方法应用于sEMG模式识别中，期望长时间保持sEMG的识别等人提出了从高密度sEMG反....

图1-3国外常见的肌电产品

d)ProprioFoote)RoboGlovef)MYO图1-3国外常见的肌电产品1.2.2国内研究现状哈尔滨工业大学的姜洪源教授团队在功能性电刺激(functionalelectristimulation,FES)方向的研究取得了较突出成果，并研发了基于....

图1-4国内现有的肌电产品

以及相关市场良好的发展潜力，国内研究者也开发出一系列肌电产品。如图1-4所示，哈尔滨工业大学研发的肌电假手HIT/DLRHand[44]、上海交通大学自主研发的eCON智能肌电臂环以及西安比奇创新研发的“谛听”(Dting)手势识别设备。a)HIT/DLRHand....

图1-5sEMG产生过程示意图

燕山大学工学硕士学位论文1.3sEMG的形成sEMG的形成主要是由人大脑皮层(主要为运动前区皮层)产生的运动意图，其表征为电/化学活动的形式，经由突触传递到脊髓处的运动神经元(motorneuron)，再由连接运动神经元的轴突传递到和肌纤维相连接的终板区，最终由肌纤维完成....

本文编号：3938963