利用表面肌电信号的下肢动态关节力矩预测模型

发布时间：2017-08-16 18:35

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【摘要】：为实现表面肌电信号的下肢关节力矩动态解码,建立了从表面肌电信号到关节力矩输出的人体下肢运动系统正向生物力学模型。首先,从幅值和频率两个角度建立表面肌电信号到骨骼肌激活程度模型;其次,根据肌丝滑移理论,构建反映骨骼肌生理结构和微观力学特性的肌肉力模型,同时确定活动肌肉拉力线方向及力作用点位移矢量,将骨骼肌力转换到关节力矩;最后,以牛顿-欧拉逆动力学方法获得关节力矩作为准确值,给出正向生物力学模型参数动态标定方法。在模型基础上,对4名对象进行随意步态下膝关节屈伸动态力矩预测试验,结果表明:所建模型对步态行走下的膝关节动态关节力矩具有很好的动态跟踪性能,最大绝对误差为(11.0±1.32)N·m,平均残差为(4.43±0.698)N·m,预测值与准确值之间的平均线性相关系数为0.927±0.042,验证了该方法的正确性和有效性;可为康复训练机器人人机协同过程中的力学交互模式研究提供接口。
【作者单位】： 西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室;
【关键词】： 表面肌电信号 关节力矩预测 肌肉模型 正向生物力学
【基金】：国家高技术研究发展计划资助项目(2015AA042301) 国家自然科学基金重大研究计划资助项目(91420301)
【分类号】：R318.04;TP242
【正文快照】： 运动训练对中风偏瘫患者的运动功能恢复十分重要,康复训练机器人具有比人工医疗师辅助训练更多的优点而被研究者和康复工作者所认可,目前世界上典型的下肢康复训练机器人有LOPES、LOKOMAT、Gait Trainer和Haptic Walker等[1]。康复训练过程一般分为被动阶段和主动阶段,主动阶

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