基于Android多传感采集系统的下肢动作识别研究

发布时间：2021-07-13 14:40

　　外骨骼、智能假肢和康复机器人等人体辅助设备的控制都需要对人体的下肢动作进行识别。表面肌电信号蕴含了人体动作的信息,通过表面肌电信号来控制人体辅助设备具有控制的直观性。为了取得更好的识别率,在识别的过程中可以综合使用表面肌电信号、足底压力信号和姿态传感器信号等多种信号。以Android作为上位机的多传感采集系统相比于专业的信号采集设备具有便携、易扩展和成本低等优点。本文基于Android和各种传感器模块搭建出一个便携式的多传感采集系统,使用不同的信号对不同的下肢动作模式进行识别。首先,设计并搭建了一个基于Android的多传感采集系统,可以对下肢的表面肌电信号、足底压力信号和姿态传感器信号进行采集,通过蓝牙发送到手机应用中。手机应用可以对信号进行显示、计算和保存的操作。然后,基于表面肌电信号对脚踝的放松、背屈、跖屈、内翻和外翻五种主要用于康复训练的静态动作模式进行识别。使用线性判别分析（LDA）算法对表面肌电信号的特征向量进行训练和识别,确定了最优通道组合、最优特征组合和平滑数量。其次,基于表面肌电信号、足底压力信号和姿态传感器信号对下肢的行走、跑步、踏步、上楼梯、下楼梯、站立和坐七种动... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 表面肌电信号的产生及特点
    1.3 基于表面肌电信号的下肢动作识别
        1.3.1 肌电控制发展
        1.3.2 下肢的肌电控制
        1.3.3 线性判别分析和基于阶段截取的模式识别
    1.4 信号采集系统
        1.4.1 Android系统
        1.4.2 基于Android的便携式采集系统
        1.4.3 多传感器采集系统
    1.5 本文主要研究内容
第二章 基于Android的便携式实验系统搭建
    2.1 引言
    2.2 电子硬件系统
        2.2.1 Arduino Due
        2.2.2 传感器
        2.2.3 蓝牙透传模块
        2.2.4 整体连接及封装
    2.3 电子硬件编程
        2.3.1 姿态传感器及蓝牙模块的设置
        2.3.2 Arduino Due编程
    2.4 Android编程
        2.4.1 程序实现
        2.4.2 交互界面及实验操作
    2.5 本章小结
第三章 基于表面肌电信号的脚踝动作识别
    3.1 引言
    3.2 原理与方法
        3.2.1 数据采集和特征提取
        3.2.2 训练和识别
        3.2.3 最优通道组合和特征组合的选取
    3.3 实验与分析
        3.3.1 通道数量
        3.3.2 最优通道组合
        3.3.3 最优特征组合
        3.3.4 平滑算法
        3.3.5 识别结果
    3.4 基于便携式实验系统的脚踝动作模式识别
        3.4.1 数据采集
        3.4.2 特征提取和训练识别
        3.4.3 结果对比和分析
    3.5 本章小结
第四章 基于多传感器的下肢动作识别
    4.1 引言
    4.2 原理与方法
        4.2.1 下肢动作模式
        4.2.2 数据采集与特征提取
        4.2.3 基于阶段截取的LDA识别算法
    4.3 下肢动态动作模式识别
        4.3.1 基于sEMG信号的动态动作模式识别
        4.3.2 结合sEMG信号和姿态传感器信号的动态动作模式识别
    4.4 下肢动静态动作模式混合识别
        4.4.1 静态动作模式识别
        4.4.2 动静态动作模式混合识别
    4.5 本章小结
第五章 虚拟下肢的建模与仿真
    5.1 引言
    5.2 基于Android的虚拟下肢
        5.2.1 人体基准面及步态
        5.2.2 虚拟下肢建模
        5.2.3 基于Android的建模实现
    5.3 虚拟下肢的运动模型
        5.3.1 基于模板数据的右腿位置更新
        5.3.2 基于右腿相位和实时模板数据的左腿位置更新
        5.3.3 步态信息的在线展示
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间取得的研究成果
致谢
附件



本文编号：3282249