【摘要】：基于肌電控制的仿人型假手常被用于截肢患者的肢體復(fù)健,具有擬人化和多自由度等特點(diǎn),可以完成日常生活中基本抓握動作,如握住杯子,捏住鑰匙等,但是相應(yīng)的肌電控制策略面臨著可控模式較少、準(zhǔn)確率不高等不足。本文在國內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,改進(jìn)基于模式識別的肌電控制策略,以較高的準(zhǔn)確率完成了八類手勢的離線訓(xùn)練和在線識別,并實(shí)現(xiàn)了仿人型虛擬假手和仿人型機(jī)械假手的運(yùn)動控制。 文中首先對國內(nèi)外常用的肌電控制策略進(jìn)行了綜述,重點(diǎn)分析了基于模式識別的肌電控制策略,并提出本文的研究目標(biāo),即使用兩通道的肌電控制系統(tǒng)準(zhǔn)確識別八類抓握手勢,并控制仿人型假手做出正確手勢。這八類手勢包括：圓柱抓取、勾取、側(cè)邊捏取、指向、放松、球形抓取、三指捏取和兩指捏取。本文設(shè)計了肌電控制系統(tǒng)的總體框架,將其劃分為信號源、信號采集、信號處理和假手控制四個環(huán)節(jié),介紹了各環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)所需的關(guān)鍵技術(shù),然后基于該框架完成各類手勢肌電信號的離線訓(xùn)練和在線識別。 在離線訓(xùn)練階段,本文研究了多種特征及其組合對識別結(jié)果的影響,確定絕對均值、方差和4階AR系數(shù)為最優(yōu)特征組合,其組成12維的特征向量來代表原始肌電信號。在特征降維時,通過比較不同降維程度帶來的識別結(jié)果,確定LDA算法最佳降維程度為7維。隨后本文提出“前平滑”的處理方式,將當(dāng)前降維后的特征向量與前一個進(jìn)行平均,再將平均后的特征向量送入LDA分類器,該步處理提升了離線平均識別率。對于在線識別階段,本文采用重疊加窗的數(shù)據(jù)分割方式,在原最優(yōu)特征集中加入樣本熵特征,進(jìn)一步提高了離線平均識別率。對于重疊窗口方案帶來的判定流,本文使用了“后平滑”的處理,即將當(dāng)前識別結(jié)果與前m個識別結(jié)果進(jìn)行平滑,從而得出最終判定。綜合考慮識別結(jié)果準(zhǔn)確率與系統(tǒng)延遲,本文定義了m的最佳值。該在線識別方案能夠很好地實(shí)時識別各受試者手勢,同時也適用于連續(xù)手勢切換的識別。對于特別熟練的受試者,其在不同手勢之間任意切換時,該在線識別方案能提供較高的識別率。最后,本文建立了虛擬假手,用于直觀展示在線識別的結(jié)果,其能跟隨人手動作而動作。另外,本文搭建了仿人型機(jī)械假手的控制平臺,初步實(shí)現(xiàn)利用肌電信號控制機(jī)械假手完成物體抓握。
【圖文】：

電極擺放位置

機(jī)械假手運(yùn)動控制程序
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前7條

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本文編號：2556846