本文關(guān)鍵詞：基于模式識別方法的仿生靈巧手肌電控制系統(tǒng)設(shè)計及仿真，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：利用人體肌電信號實現(xiàn)智能仿生靈巧手的控制,不僅可以促進殘疾人事業(yè)的發(fā)展,在康復(fù)醫(yī)學(xué)和微創(chuàng)外科手術(shù)領(lǐng)域也具有重要的應(yīng)用價值�，F(xiàn)有的智能仿生靈巧手肌電控制方式主要有:基于閾值決策、基于幅值編碼、分層控制決策和基于模式識別四種,基于模式識別方法的仿生靈巧手肌電控制包括肌電信號的特征提取和特征分類兩個主要方面。本文圍繞仿生靈巧手肌電控制系統(tǒng)的設(shè)計,從基于前臂表面肌電信號的人手8動作狀態(tài)信號處理和模式識別、智能仿生靈巧手肌電控制系統(tǒng)算法及仿生靈巧手肌電控制系統(tǒng)仿真三方面展開研究。第一,對靈巧手、表面肌電信號、靈巧手肌電控制系統(tǒng)和虛擬現(xiàn)實技術(shù)的發(fā)展及研究現(xiàn)狀進行了詳細的綜述。第二,詳細地分析了肌電信號的特點、產(chǎn)生機理、采集方式及特征提取和分類方法,設(shè)計了8動作狀態(tài)模式識別實驗。應(yīng)用高性能無線表面肌電信號采集系統(tǒng)采集人體前臂6路表面肌電信號;設(shè)計時域自回歸(TD-AR)模型求取原始表面肌電信號樣本數(shù)據(jù)的平均絕對值循環(huán)比特征和各通道1-4階AR系數(shù)特征;采用主元素分析法實現(xiàn)了特征值矩陣的降維處理,綜合變量的累計貢獻率為99%;應(yīng)用MATLAB中的net=newpnn(P,T,SPREAD)函數(shù)建立概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)了8動作狀態(tài)模式識別。第三,建立了基于高精度肌肉骨骼仿真軟件的虛擬仿生靈巧手模型,實現(xiàn)了基于Simulink仿真系統(tǒng)的虛擬仿生靈巧手肌電控制。本文在8動作狀態(tài)信號處理及模式識別方法上的優(yōu)勢在于:TD-AR特征值提取模型的設(shè)計,充分利用了時域特征分析方法計算簡單、獲取迅速的優(yōu)點,彌補了其提取特征值穩(wěn)定性差不能充分利用表面肌電信號信號譜信息的缺點;基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別模型具有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定、收斂速度快、訓(xùn)練時間短及容錯性強等優(yōu)勢,本文中5位實驗對象各自完成8個手勢動作狀態(tài)的平均識別率為92.2%。虛擬仿生靈巧手肌電控制系統(tǒng)的創(chuàng)新點在于:采用一種新型的肌肉骨骼仿真軟件建立了Shadow Hand靈巧手虛擬交互控制模型。將實驗對象的前臂6路表面肌電信號作為識別器輸入信號,通過有限狀態(tài)機控制模型驅(qū)動虛擬仿生靈巧手,實現(xiàn)了虛擬仿生靈巧手的肌電控制。該研究為仿生靈巧手控制系統(tǒng)提供了全新的控制算法及仿真系統(tǒng),對醫(yī)療機器人、智能假肢以及新型人機交互系統(tǒng)具有重要應(yīng)用價值和指導(dǎo)意義。
【關(guān)鍵詞】：仿生靈巧手 表面肌電信號 模式識別 虛擬現(xiàn)實模型
【學(xué)位授予單位】：南華大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：R319;TP273
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-21
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-19
• 1.2.1 靈巧手的發(fā)展歷程及研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 肌電信號的發(fā)展簡述15-16
• 1.2.3 靈巧手肌電控制的發(fā)展歷程及研究現(xiàn)狀16-18
• 1.2.4 虛擬現(xiàn)實技術(shù)簡述18-19
• 1.3 存在的問題及解決方案19
• 1.4 研究內(nèi)容19-21
• 第2章 肌電信號的采集及模式識別方法21-27
• 2.1 肌電信號的產(chǎn)生機理及特點21-22
• 2.1.1 肌電信號的產(chǎn)生機理21
• 2.1.2 肌電信號的特點21-22
• 2.2 肌電信號采集方式的選擇22-23
• 2.3 肌電控制信號的模式識別方法23-26
• 2.3.1 表面肌電信號的特征提取方法及性能比較23-25
• 2.3.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征分類方法及性能比較25-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第3章 基于前臂表面肌電信號的8動作模式識別27-45
• 3.1 實驗系統(tǒng)27-28
• 3.2 8 動作狀態(tài)識別實驗28-32
• 3.2.1 實驗設(shè)計流程28-29
• 3.2.2 傳感器數(shù)量及布局29-31
• 3.2.3 樣本數(shù)據(jù)的提取31-32
• 3.3 特征提取32-37
• 3.3.1 時域特征提取33
• 3.3.2 AR特征提取33-37
• 3.4 特征降維37-39
• 3.5 基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的8動作狀態(tài)特征分類39-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第4章 基于MSMS的虛擬仿生靈巧手肌電控制45-59
• 4.1 肌肉骨骼虛擬現(xiàn)實軟件MSMS45-46
• 4.2 基于MSMS軟件環(huán)境的靈巧手模型的建立46-53
• 4.2.1 ShadowHand靈巧手參數(shù)分析47-49
• 4.2.2 虛擬靈巧手模型的建立49-50
• 4.2.3 運動仿真模塊的建立50-53
• 4.3 表面肌電信號控制虛擬仿生靈巧手53-58
• 4.3.1 基于Stateflow的肌電控制狀態(tài)機模型的建立54-55
• 4.3.2 虛擬仿生靈巧手的8動作狀態(tài)肌電控制55-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 第5章 結(jié)論與展望59-61
• 5.1 研究工作總結(jié)59
• 5.2 展望59-61
• 參考文獻61-66
• 附錄一 虛擬仿生靈巧手各模塊建模參數(shù)表66-69
• 附錄二 虛擬仿生靈巧手各關(guān)節(jié)建模參數(shù)表69-73
• 作者攻讀學(xué)位期間的科研成果73-74
• 致謝74

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本文編號：337883