發(fā)布時(shí)間：2020-08-25 06:30

【摘要】：人體動(dòng)作識別作為人機(jī)交互、移動(dòng)機(jī)器人以及運(yùn)動(dòng)康復(fù)工程領(lǐng)域的核心技術(shù),受到諸多研究者的廣泛關(guān)注。目前,人體動(dòng)作識別主要是基于生理信號、生物力學(xué)信號和視頻圖像信號。由于肌電信號作為一種重要的人體生理信號,反映了神經(jīng)肌肉的活動(dòng)狀態(tài),關(guān)節(jié)加速度信號作為重要的生物力信號,蘊(yùn)含著豐富的人體關(guān)節(jié)活動(dòng)信息。因此,論文主要圍繞表面肌電信號以及踝關(guān)節(jié)加速度信號的同步采集、預(yù)處理、特征提取、動(dòng)作識別以及虛擬仿真等方面展開研究,具體工作如下:(1)表面肌電信號和關(guān)節(jié)加速度信號實(shí)時(shí)采集。設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)范式,利用DELSYS無線電極表面肌電采集系統(tǒng),同步采集踝關(guān)節(jié)執(zhí)行跖屈、背伸、內(nèi)翻和外翻四種不同動(dòng)作時(shí),脛骨前肌、腓骨長肌、腓腸肌和脛骨后肌四塊肌肉的表面肌電信號以及踝關(guān)節(jié)對應(yīng)的三軸加速度信號。(2)對采集的原始肌電信號和加速度信號預(yù)處理。設(shè)計(jì)自適應(yīng)濾波與小波去噪相結(jié)合的方法,有效去除肌電信號中的高頻噪聲、運(yùn)動(dòng)偽跡以及50Hz工頻干擾;利用小波閾值去噪方法濾除加速度信號采集中的噪聲和干擾,最終獲得純凈的肌電信號和關(guān)節(jié)加速度信號。(3)表面肌電信號和加速度信號特征提取。分別從時(shí)域、頻域提取肌電信號的積分肌電值、均方根值、平均功率頻率、中值頻率等線性特征;利用非線性分析方法提取肌電信號的模糊熵、近似熵、樣本熵等非線性特征;提取關(guān)節(jié)加速度信號的絕對積分平均值、方差、相關(guān)系數(shù)以及幅度峰值和幅度均值等五種時(shí)域特征。最后利用散點(diǎn)圖統(tǒng)計(jì)分析各類特征對四種動(dòng)作模式的聚類特性。(4)特征融合與分類識別。首先將提取的時(shí)域特征、頻域特征、非線性特征分別單獨(dú)輸入徑向基核函數(shù)支持向量機(jī),實(shí)現(xiàn)單一特征的動(dòng)作分類;然后根據(jù)分類器判決結(jié)果對特征加權(quán),獲得融合后的特征向量,再輸入支持向量機(jī)進(jìn)行最終分類識別;踝關(guān)節(jié)動(dòng)作識別平均正確率達(dá)到95.8%,高于采用肌電信號、關(guān)節(jié)加速度信號單一特征的識別正確率。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明多特征有效融合方法能夠明顯改善分類器的分類正確率,提高踝關(guān)節(jié)動(dòng)作識別準(zhǔn)確性。(5)虛擬模型設(shè)計(jì)與仿真實(shí)現(xiàn)。將分類器動(dòng)作識別結(jié)果通過MATLAB與LabVIEW之間的數(shù)據(jù)傳輸接口,導(dǎo)入LabVIEW軟件平臺;然后利用SolidWorks軟件設(shè)計(jì)虛擬下肢三維模型,實(shí)現(xiàn)下肢踝關(guān)節(jié)跖屈、背伸、內(nèi)翻和外翻四種動(dòng)作模擬,并通過固定路徑導(dǎo)入LabVIEW軟件平臺;最后借助LabVIEW軟件設(shè)計(jì)貪吃蛇移動(dòng)游戲,并利用腳踝四種動(dòng)作控制貪吃蛇的移動(dòng)方向,通過虛擬游戲提供給運(yùn)動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練趣味性和體驗(yàn)感。論文研究成果可以應(yīng)用于人機(jī)交互運(yùn)動(dòng)康復(fù)訓(xùn)練領(lǐng)域,具有科學(xué)和應(yīng)用雙重價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：山西大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN911.7
【圖文】：

多特征融合的踝關(guān)節(jié)動(dòng)作識別與虛擬仿真動(dòng)兩種狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分,平均識別準(zhǔn)確率高達(dá) 90%。實(shí)及康復(fù)訓(xùn)練研究現(xiàn)狀技術(shù)（VR）是一種通過計(jì)算機(jī)生成的、可以創(chuàng)建和體驗(yàn)計(jì)算機(jī)仿真系統(tǒng)[25]。VR 技術(shù)的研究起源于 20 世紀(jì) 60 年成熟，取得了一系列的研究成果并已經(jīng)應(yīng)用到了多個(gè)領(lǐng)ASA）已成功實(shí)現(xiàn)空間站實(shí)時(shí)虛擬仿真操作、太空艙模擬路徑規(guī)劃、哈勃望遠(yuǎn)鏡外太空模擬仿真等，并在美國全[26]。圖 1.1 所示為美國飛行員在現(xiàn)場進(jìn)行模擬飛行訓(xùn)練。

圖 1.1 美國飛行員模擬訓(xùn)練在醫(yī)療康復(fù)訓(xùn)練方面，德國弗朗霍費(fèi)爾研究所將 Haptic Walker 機(jī)器人系統(tǒng)與現(xiàn)實(shí)技術(shù)進(jìn)行融合，實(shí)現(xiàn)了步行康復(fù)訓(xùn)練與虛擬游戲場景的結(jié)合，提高了患者訓(xùn)練的積極性和趣味性。圖 1.2 所示為瑞士蘇黎世聯(lián)邦工業(yè)大學(xué)研制的 LOKOM行康復(fù)訓(xùn)練機(jī)器人[27]，該系統(tǒng)融合虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，在康復(fù)治療訓(xùn)練過程中可以者提供了實(shí)時(shí)的視覺反饋，提高了患者康復(fù)治療的積極性。

圖 1.3 踝關(guān)節(jié)康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)和虛擬游戲場景總之，目前對于人體動(dòng)作的識別，主要利用了視覺運(yùn)動(dòng)圖像信號、生物力及神經(jīng)肌肉活動(dòng)的生物電信號。特別是跨模態(tài)特征融合的動(dòng)作識別由于利的動(dòng)作特征信息，越來越得到研究者的關(guān)注。此外，借助于虛擬現(xiàn)實(shí)和人別技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)康復(fù)或運(yùn)動(dòng)訓(xùn)練，同時(shí)利用視覺反饋提高動(dòng)作執(zhí)行的準(zhǔn)練的趣味性。3 論文研究內(nèi)容及結(jié)構(gòu).1 主要研究內(nèi)容論文主要研究內(nèi)容如下：首先，設(shè)計(jì)信號采集實(shí)驗(yàn)方案，通過 DELSYS 信統(tǒng)同步獲取人體下肢踝關(guān)節(jié)執(zhí)行跖屈、背伸、內(nèi)翻、外翻四種動(dòng)作時(shí)的 EMC 信號；其次，對采集到的 EMG 和 ACC 信號分別進(jìn)行預(yù)處理，去除測量中干擾，獲得純凈的 EMG 和 ACC 信號；再次，對通過預(yù)處理后的 EMG 和 進(jìn)行特征提取，肌電信號分別提取時(shí)域、頻域以及非線性特征，加速度信

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2803381