【摘 要】
：
认知人机交互（cognitive Human-robot Interaction,c HRI）方式通过穿戴者运动过程中的生物电信号控制外骨骼,成为降低代谢成本和外骨骼所需能量的有效途径。由于表面肌电图（surface Electromyogram,s EMG）信号与肌肉活动直接相关,在c HRI中,外骨骼控制器的发展趋向于基于s EMG信号的人体运动意图识别方向。尽管如此,对于如何控制外骨骼使人与
【基金项目】
：
基于多模态融合的神经控制外骨骼关键技术研究（项目编号:18-H863-31-ZD-002-002-05）；
论文部分内容阅读
认知人机交互（cognitive Human-robot Interaction,c HRI）方式通过穿戴者运动过程中的生物电信号控制外骨骼,成为降低代谢成本和外骨骼所需能量的有效途径。由于表面肌电图（surface Electromyogram,s EMG）信号与肌肉活动直接相关,在c HRI中,外骨骼控制器的发展趋向于基于s EMG信号的人体运动意图识别方向。尽管如此,对于如何控制外骨骼使人与物理世界间进行更自然的交互仍是一个重大挑战。人体不同运动模式下的步态相位组成各种复杂的人体运动,研究人体步态有助于外骨骼控制器理解穿戴者的运动意图。本文的研究目的是通过研究基于下肢s EMG信号的人体步态相位识别方法,建立人体步态相位与s EMG信号之间准确、稳定的映射关系,进一步发挥s EMG信号在外骨骼控制中的潜力。具体地,本文展开如下研究工作:（1）本文搭建了一套可穿戴式的多源步态信息采集系统,并提出一种基于多源信息的步态相位切分方法。首先,基于步态分析确定了传感器位置并完成了多源步态信息采集实验;然后,根据步态周期中各步态相位连续、重复出现这一特点,提出了基于膝关节角度和足底压力的步态相位切分方法。（2）提出了一种基于经验模态分解的类小波阈值去噪方法（EMD-LWTD）。该方法通过对经验模态分解后的不同类别本征模态函数进行选择,加以不同的滤波处理,有效提高s EMG信号的信噪比,相比小波阈值去噪有着更低的均方根误差,避免了最优小波基函数和小波分解层数的选取。（3）基于本文使用的特征处理框架完成了s EMG信号特征分析与选择。不同步态相位下的s EMG信号有不同的激活表现,为放大这一特点,首先对常用s EMG信号特征提取算法进行分析,选择类间相关性低的特征;随后使用条件信息特征提取（CIFE）算法对特征进一步选择,去除冗余的同时降低特征维度。最后的可视化表明,特征处理后的样本可分性更高。（4）基于集成学习方法搭建了步态相位识别模型。首先测试了k近邻、线性判别分析、分类和回归树模型的步态相位识别准确率;随后,基于上述三种分类器测试误差有一定独立性的特点,分别搭建了基于加权投票和Stacking的集成学习模型,实验结果表明,本文搭建的步态相位识别模型在恒速和自适应速度步态数据集中,相比支持向量机和多层感知机准确率更高、稳定性更强;最后在线测试表明本文提搭建的步态相位识别模型适用于人体步态相位识别任务。综上,本文系统的研究了基于下肢表面肌电信号的人体步态相位识别问题,并对该问题中存在的困难进行探究分析,上述工作对基于s EMG信号控制的外骨骼进行c HRI研究具有一定应用价值。
其他文献
目前,全球能源危机愈演愈烈,同时伴随着各国对环境污染问题日渐重视,以及各国政府和各大企业越来越注意到低碳经济的红利和发展前景,清洁能源的开发利用迫在眉睫。储能设备在清洁能源的开发利用过程中扮演着极其重要的角色,而锂离子电池是极其重要和常用的储能设备之一,这是因为其具有耐高低温、能量密度高、循环寿命长、自放电率低以及无记忆效应等诸多优势。然而单体锂电池电压无法满足绝大部分应用场合对电压水平的要求,锂
近年来,无线电能传输（Wireless Power Transfer,WPT）技术作为一种新型电能传输技术受到国内外的广泛关注。在WPT系统的应用中,单能量传输已难以满足人们的日常需求。为了得知系统的工作状况,如:系统工作状态的检测、负载端状态信息的上传、跟踪系统以实现最优工作效率以及异物检测等等,在能量传输的同时,不可避免的需要进行信息的交互,根据获得的数据信息对系统的工作状态进行调整。因此,能
移动机器人作为机器人技术中一个及其重要的研究领域和组成部分,在军事、经济、科研、服务等领域起到了不可估量的研究应用价值,因此相关课题一直以来都吸引着大量的科研学者积极探索。路径规划是移动机器人导航与控制的基础,是移动机器人的核心问题之一,它研究如何让移动机器人从起始位置无碰撞、安全地移动到目标位置。安全有效的机器人移动需要高效路径规划算法,规划路径的质量对机器人的实际应用效果影响巨大。一般来讲,路
2019年末,新冠疫情开始向全球蔓延,在党的领导与全国人民的同心协力之下,我国新冠疫情防控整体呈现平稳的态势,但全球疫情仍然处于十分复杂的状态,疫情依然十分严峻,鉴于这种形势,对疫情的防控仍然不能懈弛,在疫情防控常态化下,佩带口罩仍然是防范疫情反复的最基本,也是最重要的防护措施之一。目前在大范围人员聚集的公共场所,如火车站、大型商超、医院、商业楼等,一般配备专业工作人员进行口罩佩戴检查,该方式存在
随着植物组织培养育苗（组培苗）技术被广泛应用在农业领域,组培苗工厂化生产已经成为了一种发展趋势。目前关于组培苗自动化生产的机器人技术研究已取得相当进展,但在组培苗生产过程中,物料的运输仍以人工作业为主,物流自动化程度不高,制约了组培苗移植的工业化生产进程。因此,研究开发组培苗移载物流机器人,对提高组培苗运输物流效率,提高组培苗工厂自动化程度具有重要的实际意义。论文以马铃薯组培苗人工移植的工艺过程为
无人飞行器是计算机视觉与遥感结合的重要平台,在安防巡检、资源配置、侦察搜救以及军事打击等领域和任务中得到大量运用。近年来,研究者们着力于无人机智能自主程度的提高进行深入探究,借助深度学习、图像处理以及人工智能等相关技术持续探索可行方案,极大地推动了无人机在相关领域应用的可行性以及可靠性。区别于固定视角以及固定场景的图像,无人机影像中存在大量小尺度目标、样本不均衡以及背景变化复杂等特性,同时无人机在
磁耦合无线电能传输（Magnetic Coupling Wireless Power Transfer,MC-WPT）是目前无线电能传输领域中的一大研究热门,在消费电子、生物医疗、电动汽车、特殊场合应用等行业得到广泛应用。在电动汽车充电领域,电动汽车与电网之间的能量互动均采用MC-WPT技术,即双向MC-WPT技术,无疑会提升电动汽车与电网的交互能力,更好地削峰填谷,提高电能利用率,实现能量均衡有
随着电力电子行业的不断发展前进,电能已经成为人民日常生活中使用最为普遍的能源。电能的广泛应用虽然为人民生活提供了方便,但同时也带来了诸如电击事故、电气火灾等隐患。本文通过研究基于高频变压器的单相隔离电源,使其能产生与地隔离的安全交流电供人们使用,从而大大减少了电气火灾的发生概率。而作为一款电源,尤其是在非线性负载的条件下其输出的波形质量是很重要的,逆变控制环节成为了电源控制的关键。本文的主要研究内
随着我国工业焊接生产领域自动化、智能化变革潮流的到来,当前机器人智能焊接技术拥有非常广阔的应用场景以及研究价值。但目前实际生产应用中的焊接机器人仍然存在许多问题亟需解决,例如图像处理易受环境背景干扰、焊缝识别精度不高以及系统鲁棒性较低等问题。本文针对以上问题对智能焊接技术进行深入研究,设计了一种以深度学习和计算机视觉技术为基础,结合双目视觉以及线激光传感器的机器人智能焊接系统。论文的主要工作内容如
随着我国在钢铁等金属领域的高质量发展,传统金属冶炼和铸造方式已无法满足科研需求。双辊薄带金属铸轧技术可提高金属薄带行业生产效率,降低其生产成本。由于侧封系统是制约这项技术发展的关键因素,本文根据重庆某企业需求对双辊薄带金属铸轧电磁侧封原理样机进行研究。主要研究内容如下:首先,本文根据不同侧封方式对应的优缺点,选择固体挡板侧封+电磁侧封的组合式侧封技术,研究了一套双辊铝合金薄带铸轧电磁侧封原理样机。