發(fā)布時(shí)間：2020-02-18 23:15

【摘要】：人體手勢(shì)動(dòng)作包含豐富的信息,因而手勢(shì)識(shí)別成為近年來(lái)人機(jī)交互研究的熱點(diǎn)。本研究的內(nèi)容是利用表面肌電信號(hào)進(jìn)行手勢(shì)識(shí)別的人機(jī)交互系統(tǒng)設(shè)計(jì)。本文分析了人體前臂肌電信號(hào)(SEMG),建立了AR模型,設(shè)計(jì)了一種基于表面肌電信號(hào)的手部動(dòng)作人機(jī)交互系統(tǒng)。該系統(tǒng)檢測(cè)前臂表面肌電信號(hào),利用AR模型提取肌電信號(hào)特征值,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器(BP)區(qū)分四種不同的手勢(shì)動(dòng)作,將模式識(shí)別的結(jié)果作為四軸飛行器的控制信號(hào),完成實(shí)時(shí)的人機(jī)交互。首先,本研究采用高共模抑制比的芯片AD620和OPA2277以差分放大電路形式獲取不同手勢(shì)動(dòng)作對(duì)應(yīng)的人體前臂內(nèi)側(cè)、外側(cè)、尺側(cè)和橈側(cè)肌肉的表面肌電信號(hào),又通過陷波器和帶通濾波器對(duì)噪聲進(jìn)行濾除,有效地保障了獲取到信號(hào)的信噪比。然后,本文對(duì)比了多種表面肌電信號(hào)特征提取方法的優(yōu)缺點(diǎn),最終選擇了AR模型作為特征提取方法,并且通過U-C算法確定了AR模型的相關(guān)參數(shù),通過數(shù)學(xué)計(jì)算確定了AR模型的最佳階數(shù)。建立AR模型并利用其對(duì)前端獲取到的表面肌電信號(hào)進(jìn)行特征提取。接著,本文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法來(lái)對(duì)手勢(shì)動(dòng)作進(jìn)行模式識(shí)別分類,并且針對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度較慢,學(xué)習(xí)率較低的缺點(diǎn),提出了自適應(yīng)的變步長(zhǎng)改進(jìn)方法,有效地解決了這一問題,得到手勢(shì)分類結(jié)果。將分類結(jié)果作為控制信號(hào),控制后端四軸飛行器完成相應(yīng)飛行動(dòng)作,實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互過程。最后,在人機(jī)交互方面,本文將實(shí)物控制作為交互對(duì)象,利用四軸飛行器作為執(zhí)行機(jī)構(gòu)完成相應(yīng)動(dòng)作,改變了以往的研究多將基于表面肌電信號(hào)的手勢(shì)識(shí)別的分類結(jié)果應(yīng)用于模擬仿真的情況。本文成功地獲取到準(zhǔn)確的表面肌電信號(hào)并且得到了較好的模式識(shí)別分類結(jié)果,提高了手勢(shì)動(dòng)作分類的精度,利用分類結(jié)果對(duì)四軸飛行器進(jìn)行了有效地控制。
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP11;V249

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本文編號(hào)：2580839