隨著下肢外骨骼機(jī)器人技術(shù)的蓬勃發(fā)展,其在日常輔助,軍事以及醫(yī)療康復(fù)領(lǐng)域的作用日益凸顯。由于表面肌電信號(hào)(electromyography,EMG)與人體動(dòng)作的高度相關(guān)性,基于EMG信號(hào)控制的外骨骼人機(jī)交互具有自主理解人類運(yùn)動(dòng)意圖的優(yōu)勢。本文針對下肢外骨骼機(jī)器人的上層控制,提出了基于EMG信號(hào)的人體下肢運(yùn)動(dòng)意圖感知與預(yù)測系統(tǒng),包括運(yùn)動(dòng)意圖模式識(shí)別模型、下肢關(guān)節(jié)角度預(yù)測模型以及在線驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。通過基于本文數(shù)據(jù)集的離線實(shí)驗(yàn)以及現(xiàn)場的在線實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,達(dá)到了外骨骼上層控制系統(tǒng)需滿足的控制信號(hào)精度以及實(shí)時(shí)性的要求。本文根據(jù)目前基于EMG信號(hào)的動(dòng)作模式識(shí)別和關(guān)節(jié)連續(xù)角度預(yù)估的研究進(jìn)行了分析,就目前存在的部分突出問題進(jìn)行總結(jié),確立了本文的研究方向,同時(shí)為本文研究提供了大量參考。通過分析EMG信號(hào)的生理學(xué)特征與下肢步態(tài)的相關(guān)研究,利用集成慣性測量單元(Inertial Measurement Unit,IMU)的無線肌電電極,腳底壓力傳感器等設(shè)備,建立了包含5種日常生活中常見的下肢運(yùn)動(dòng)模式的離線下肢多通道信號(hào)數(shù)據(jù)集。其中包含了9組下肢肌肉,原始EMG與IMU信號(hào),多種EMG信號(hào)特征以及IMU信號(hào)特征。該數(shù)據(jù)...

【文章頁數(shù)】：81 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 課題來源
    1.2 研究背景及意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 基于EMG的運(yùn)動(dòng)意圖模式識(shí)別研究現(xiàn)狀
        1.3.2 EMG用于運(yùn)動(dòng)意圖連續(xù)性參數(shù)預(yù)估的研究現(xiàn)狀
        1.3.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀簡析
    1.4 本文主要研究內(nèi)容
第2章 基于EMG的下肢運(yùn)動(dòng)意圖的信息采集與處理方法
    2.1 EMG信號(hào)概述
        2.1.1 EMG信號(hào)的生理學(xué)基礎(chǔ)
        2.1.2 EMG信號(hào)的特點(diǎn)
    2.2 傳統(tǒng)EMG信號(hào)處理方法
        2.2.1 EMG信號(hào)的預(yù)處理
        2.2.2 特征提取方法
    2.3 同步多通道信息采集系統(tǒng)
        2.3.1 EMG信號(hào)采集系統(tǒng)
        2.3.2 下肢運(yùn)動(dòng)學(xué)信號(hào)采集系統(tǒng)
        2.3.3 腳底壓力信號(hào)采集系統(tǒng)
        2.3.4 關(guān)節(jié)角度解算驗(yàn)證系統(tǒng)
        2.3.5 同步觸發(fā)裝置
    2.4 基于EMG的下肢運(yùn)動(dòng)意圖數(shù)據(jù)集設(shè)計(jì)
        2.4.1 下肢動(dòng)作設(shè)計(jì)
        2.4.2 步態(tài)相位的劃分
        2.4.3 動(dòng)作相關(guān)肌肉的選取
    2.5 下肢運(yùn)動(dòng)意圖信息采集實(shí)驗(yàn)
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于EMG的下肢運(yùn)動(dòng)意圖感知與模式識(shí)別研究
    3.1 概述
    3.2 信號(hào)特征表征方法與模式識(shí)別問題描述
        3.2.1 多通道EMG信號(hào)表征方法
        3.2.2 多通道運(yùn)動(dòng)學(xué)信號(hào)表征方法
        3.2.3 模式識(shí)別問題描述
    3.3 基于決策樹的模式識(shí)別模型與傳統(tǒng)模式識(shí)別模型建立
        3.3.1 運(yùn)動(dòng)意圖識(shí)別模型
        3.3.2 數(shù)據(jù)類別權(quán)重
        3.3.3 支持向量機(jī)的參數(shù)設(shè)定
    3.4 基于EMG的運(yùn)動(dòng)意圖感知效果評(píng)價(jià)與分析方法
        3.4.1 性能評(píng)價(jià)方法
        3.4.2 多通道信號(hào)的最簡組合分析方法
    3.5 實(shí)驗(yàn)分析
        3.5.1 基于EMG的動(dòng)作判別性實(shí)驗(yàn)分析
        3.5.2 基于費(fèi)舍爾分?jǐn)?shù)的EMG特征判別性實(shí)驗(yàn)
        3.5.3 高相關(guān)性肌肉與特征基于下肢數(shù)據(jù)集的評(píng)價(jià)
    3.6 本章小結(jié)
第4章 基于EMG的下肢關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)預(yù)測建模研究
    4.1 概述
    4.2 預(yù)測問題描述與特征表征方法
        4.2.1 問題描述
        4.2.2 數(shù)據(jù)表征與預(yù)測數(shù)據(jù)標(biāo)定
    4.3 基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案
        4.3.1 長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.3.2 多通道信號(hào)處理流程
    4.4 基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的下肢關(guān)節(jié)角度預(yù)測
        4.4.1 特征提取器設(shè)計(jì)
        4.4.2 下肢關(guān)節(jié)角度預(yù)測網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.4.3 算法描述
    4.5 預(yù)測效果評(píng)價(jià)與實(shí)驗(yàn)分析
        4.5.1 性能評(píng)價(jià)方法
        4.5.2 實(shí)驗(yàn)配置
        4.5.3 基于下肢數(shù)據(jù)集的評(píng)價(jià)
        4.5.4 本章設(shè)計(jì)的方法與傳統(tǒng)方法的對比
    4.6 本章小結(jié)
第5章 運(yùn)動(dòng)意圖感知與預(yù)測系統(tǒng)的在線實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    5.1 引言
    5.2 實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)
        5.2.1 實(shí)驗(yàn)硬件系統(tǒng)
        5.2.2 實(shí)驗(yàn)軟件系統(tǒng)
    5.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證方案
        5.3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        5.3.2 設(shè)備連接與設(shè)置
    5.4 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證效果
        5.4.1 系統(tǒng)在線運(yùn)動(dòng)模式識(shí)別結(jié)果
        5.4.2 系統(tǒng)在線下肢關(guān)節(jié)角度預(yù)測結(jié)果
        5.4.3 系統(tǒng)在線運(yùn)行的實(shí)時(shí)性評(píng)價(jià)
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士期間發(fā)表的論文
致謝



本文編號(hào)：3837412