基于肌肉协同分析的上肢多关节同步连续运动估计研究

发布时间：2021-04-12 07:24

　　表面肌电信号因其抗干扰性好易获取,且包含丰富的运动控制信息,被广泛应用于康复机器人、智能假肢和人机交互等领域。传统的基于模式识别的肌电接口在实际控制过程中只能完成几个简单动作生硬的切换,为了实现康复辅助设备连续流畅的控制,关节连续运动信息的估计成为了近年来的研究热点。然而目前的研究大都仅针对单关节单自由度的序列运动,而人体的自然运动往往是多自由度的同步运动。针对多自由度问题,近年来有学者提出了肌肉协同收缩模型,通过肌肉协同分析可以估计出多自由度同步运动时的关节连续运动信息,为智能康复辅助设备提供更加直观自然、灵活高效的控制手段。本文以人体上肢腕关节和肘关节为研究对象,结合肌肉协同收缩理论,研究针对多关节同步运动解析的肌肉协同分析方法,并建立有效的协同激活模型准确估计出关节连续运动过程中的角度信息,最后结合多自由度并行比例控制策略设计交互控制系统,实现机械臂多个自由度的同步连续运动控制。具体的研究工作包括:（1）采集上肢腕关节和肘关节运动过程中的表面肌电信号和关节角度信号,并对采集到的信号进行预处理。针对传统非负矩阵分解算法（Non-negative Matrix Factorizati... 

【文章来源】：武汉理工大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

基于动作模式分类的肌电控制接口

半监督式的协同分析方法在多自由度运动时的肌肉如何设计半监督式分解方法需要进一步的研究。节连续运动估计研究现状连续运动估计方法的研究是实现多自由度同步连续肌电理是将采集的肌电信号解码成多关节连续运动信息，进控制指令。在以往的研究中，常用的有两类方法实现基续运动信息估计。第一类方法是结合肌肉生理学建立以骼肌肉模型，进而计算出运动过程中的关节力矩信息和角示。其中应用最多的是 Hill 骨骼肌模型，Hill 模型是一种许多学者在某种程度上对其进行了简化，但其复杂度仍需要的骨骼、肌肉以及关节相关的生理参数无法直接获大，实用性和通用性均受到限制。

图 1-3 回归模型估计关节运动信息两类连续运动估计方法的局限性，近年来一种新的连续运动估计方法正得到广泛的研究和应用，其主得到多个关节运动时的肌肉协同元及其激活系数，动信息。由于采用肌肉协同分析获取的激活系数序较好的一一对应关系，国内外一些学者直接将肌肉列当作关节连续运动信息，用于肌电控制。 等[33]直接用 NMF 方法分解得到肌肉协同元和关节运应的激活系数直接视为关节力信息，实现了上肢腕信息获取。[26]则通过对上肢手关节和腕关节多个自由度的组合动解得到的激活系数序列直接输入到一个阈值模型得的多自由度同步比例控制。各个自由度运动之间的激活系数并没有充分解耦，


本文编号：3132891