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基于肌电信号的上肢多关节连续运动估计
其他题名EMG-based estimation for multi-joint continuous movement of human upper limb
丁其川; 赵新刚; 韩建达
作者部门机器人学研究室
关键词肌电信号 上肢运动 运动估计 人机交互
发表期刊机器人
ISSN1002-0446
2014
卷号36期号:4页码:469-476
收录类别EI ; CSCD
EI收录号20143900069180
CSCD记录号CSCD:5228458
产权排序1
资助机构国家自然科学基金资助项目(61273355,61273356,61035005)
摘要为了建立联系肌电信号与上肢关节连续运动量的一般化模型,首先利用Vicon视觉系统分析了人体上肢的运动特性,然后采集与上肢运动直接关联的肌肉表面肌电信号,并从中提取肌肉活跃度特征;在此基础上,采用主元分析算法对关节运动解耦,并计算决定关节运动的肌肉活跃主元,最后通过拟合高阶多项式构建了映射肌肉活跃度到上肢多关节角度的运动模型。大量的实验结果验证了利用本文建立的模型可以精确估计人体关节连续运动角度,而且本文方法的估计性能优于传统神经网络。
其他摘要In order to build a generalized model to relate the electromyography (EMG) signals and the continuous movement variables of the upper limb joints, the motion of human's upper limb is firstly investigated by utilizing the Vicon visual system. Then, the surface EMG (sEMG) signals are sampled from the muscles directly concerned with the upper limb motion, and the muscle activities are extracted from the raw sEMG signals. On the basis, the principal component analysis algorithm is employed to decouple the joint motion and calculate the main elements of muscle activities which determine the joint motion. Finally, a motion model is constructed to map the muscle activities to the multijoint angles of the upper limb via fitting high-order polynomials. Extensive experiments are conducted to verify that the continuous joint angles of the upper limb motion can be accurately estimated by using the proposed model. Moreover, the proposed method is superior to a traditional neural network in estimation performance.
语种中文
引用统计
被引频次:5[CSCD]   [CSCD记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.sia.cn/handle/173321/15246
专题机器人学研究室
作者单位1.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
2.中国科学院大学
推荐引用方式
GB/T 7714
丁其川,赵新刚,韩建达. 基于肌电信号的上肢多关节连续运动估计[J]. 机器人,2014,36(4):469-476.
APA 丁其川,赵新刚,&韩建达.(2014).基于肌电信号的上肢多关节连续运动估计.机器人,36(4),469-476.
MLA 丁其川,et al."基于肌电信号的上肢多关节连续运动估计".机器人 36.4(2014):469-476.
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