基于表面肌电信号的机器人操控方法研究

发布时间：2017-04-07 11:25

  本文关键词：基于表面肌电信号的机器人操控方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：表面肌电信号(Surface Electromyography,sEMG)作为一种常见的人体神经信号,能够反映出肌肉本身的收缩强弱、不同动作下的运动状态和疲劳程度等丰富信息。本文以sEMG作为控制输入建立机器人操控系统,研究sEMG在提高人机系统操作性能和效率的具体可能性。本文首先对sEMG的处理算法进行了研究,选取4名被试开展四肢动作肌电实验,通过研究比较多种不同sEMG特征提取方法,提出了人体不同关节肌肉动作和放松状态的在线识别分类算法。随后,以上述算法为基础,本文实现了对人体组合模式运动的肌电信号在线检测方法,并利用多自由度双足机器人NAO构建人机操控实验平台,设计能够全面反映机器人动作能力的复杂任务,通过合理的组合模式策略完成机器人的在线实时控制,并能有效的完成目标任务。为了进一步研究基于sEMG的机器人行走控制,本文对人体步态信息与表面肌电信号之间的统计关联特性进行了研究,提出了一种利用人体下肢肌肉s EMG信号的步频检测方法,该方法从人体行走时下肢胫骨前肌(Tibialis Anterior,TA)和腓肠肌外侧(Gastronomies Lateral,GL)两块肌肉表面采集sEMG信号,通过信号处理和选取合适的阈值进行峰值检测,以识别人体行走时的步数实现对人体步频信息的检测,同时还对步长信息进行一定的估算。经过对4名被试的在线步频检测实验的处理分析,所有被试综合的步频检测平均误差为1.7%,检测效果比较理想,准确率高,可靠性强。经过上述研究工作,本文实现了通过对人体动作sEMG信号的监测、分析和识别,将识别结果作为NAO机器人动作执行指令的控制信息,完成了利用sEMG对机器人的实时控制。被试在线实验交互控制NAO机器人和后续基于sEMG的步态信息检测的实验结果表明,s EMG信号可以快速、准确、有效的反映人体运动状态,很好的展示了sEMG信号在神经科学人机交互领域的应用前景。
【关键词】：表面肌电信号 人机交互 机器人控制 下肢肌肉 步频检测
【学位授予单位】：国防科学技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R741.044;TP242
【目录】：

• 摘要9-10
• ABSTRACT10-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 研究背景和意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究概况、水平和趋势13-19
• 1.3 课题的研究内容19
• 1.4 全文结构概述19-21
• 第2章 sEMG信号的神经机理和分析方法21-34
• 2.1 sEMG产生的生理机制21-22
• 2.2 sEMG信号的采集22-26
• 2.2.1 肌电采集装置22-23
• 2.2.2 肌电电极分类与放置23-25
• 2.2.3 表面肌电信号特点25-26
• 2.3 sEMG信号去噪处理26-30
• 2.3.1 sEMG常见噪声分类26-27
• 2.3.2 去除低频噪声27-28
• 2.3.3 去除工频干扰28-30
• 2.4 sEMG信号的分析方法30-33
• 2.4.1 时域分析30-32
• 2.4.2 频域分析32-33
• 2.4.3 时频域分析33
• 2.5 本章小结33-34
• 第3章 基于sEMG的动作特征识别34-43
• 3.1 sEMG信号采集34-35
• 3.2 实验流程35-36
• 3.3 实验数据分析36-42
• 3.3.1 握拳动作肌电特征分析36-39
• 3.3.2 脚部动作肌电特征分析39-41
• 3.3.3 特征均值分析41
• 3.3.4 在线动作识别41-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第4章 基于sEMG的机器人控制43-52
• 4.1 多自由度机器人平台43-45
• 4.1.1 NAO机器人简要介绍43-44
• 4.1.2 动作行为能力44-45
• 4.1.3 编程能力45
• 4.2 复杂任务设计45-46
• 4.3 任务模拟实现46-48
• 4.3.1 任务分析46-47
• 4.3.2 键盘操作模拟47-48
• 4.4 肌电控制方法与控制策略48-51
• 4.4.1 肌电控制策略方法48-49
• 4.4.2 在线实验与结果分析49-51
• 4.5 本章小结51-52
• 第5章 基于下肢肌肉sEMG的步态检测研究52-68
• 5.1 引言52-53
• 5.2 步态分析基本要素53-55
• 5.3 实验设计和数据采集55-57
• 5.3.1 被试和检测肌肉的选择55
• 5.3.2 实验流程设计55-57
• 5.4 数据处理与分析57-66
• 5.4.1 sEMG数据分析57-60
• 5.4.2 步频检测算法60-63
• 5.4.3 实际行走下的步频、步长估算63-66
• 5.4.4 实验结果分析66
• 5.5 本章小结66-68
• 第6章 总结与展望68-70
• 6.1 全文工作总结68-69
• 6.2 下一步工作展望69-70
• 致谢70-71
• 参考文献71-75
• 作者在学期间取得的学术成果75
• 作者在学期间参与的科研项目75

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