[实用新型]一种脑电肌电联合控制的电动假手无效
申请号: | 200820122071.9 | 申请日: | 2008-08-01 |
公开(公告)号: | CN201227336Y | 公开(公告)日: | 2009-04-29 |
发明(设计)人: | 罗志增;孟明 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
主分类号: | A61F2/72 | 分类号: | A61F2/72;A61F2/54 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 | 代理人: | 杜 军 |
地址: | 310018浙江省*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 脑电肌电 联合 控制 电动 假手 | ||
技术领域
本实用新型属于信息和控制技术领域,涉及到一种将头皮脑电和表面肌电信息控制人工假手的技术,具体是将脑电/肌电信号融合后,识别得到假手动作的多个模式,实现多自由度实时控制的电动假手。
背景技术
肌电信号(EMG)是一种伴随肌肉活动的生物电信号,是肌肉活动的电信号根源,其中蕴涵了肌肉活动的各种信息,包括与肌肉活动相对应的肢体动作模式。表面肌电信号(SEMG)则是浅层肌肉的EMG和神经干上电活动在皮肤表面的综合效应。由于SEMG在测量上具有非侵入特性,对被实施检测的个体具有无痛苦和便捷的特点,已经在临床医学、运动医学、电动假肢等诸多领域得到了广泛的应用。
脑电信号(EEG)是大脑皮层神经细胞群突触传递信号而引起电位变化的反映,可以反映大脑自主或诱发的意识活动,与实际的动作行为密切相关。目前对脑电信号的采集有侵入式和非侵入式两种,侵入式脑电信号采集使用植入式电极,非侵入式则采用头皮电极。植入电极法是通过显微外科手术将微电极植入颅腔内测量脑电信号的一种方法,植入颅内的微电极具有较高的空间和频率分辨率,能检测到电极附近少数神经元的电活动信息,定位性好,信噪比高。非侵入式头皮脑电技术对人体完全无害,但由于不是在脑神经元上直接提取,而是从头皮上提取脑电信号,信号微弱,噪声大。对脑电信号的分析研究使之诞生了脑机交互(BCI),脑机交互的关键是对人的认知和思维活动所产生脑电信号进行采集、分析并提取特征,通过对特征的分类、优化等实现对机器的控制。脑机交互技术大大扩展人对外界设备控制、信息交流的能力。
肌电假肢根据残肢上的肌肉活动检测其肌电信号,经处理后得到假肢的控制信号,达到操控的目的。由于肌电假肢具有动作自然,仿生性能好的特点,已成为仿生假肢理想的控制信号源。肌电信号发源于神经肌肉系统运动单位的生物电活动,当其像正常人一样去控制肢体时,残肢上对应的肌肉活动伴随肌电信号,经拾电传感采集得到活动肌肉皮肤表面的肌电信号,通过处理后可得到肢体的动作模式。由于表面肌电信号的微弱性、混叠性和低信噪比,导致从少通道表面肌电信号识别多模式动作变得非常困难。尽管从两路表面肌电信号得到两个动作模式的单自由度肌电假手已经实用化,但实时控制的多自由度肌电假手商用化并不理想,其关键问题是多自由度模式实时处理的准确性尚待进一步提高。目前,三自由度肌电假手的模式处理正确率85%是很难投入实际应用的,因为假手的任何一个不确定动作有可能对残疾人造成意想不到的伤害。
发明内容
本实用新型的目的就是针对现有技术的不足,提供一种准确率高、仿生性能好,可以实时控制三自由度控制的电动假手。
本实用新型的电动假手包括N(2≤N≤4)个肌电拾电传感器和M(2≤M≤4)个脑电拾电传感器。每个肌电拾电传感器包括置于人体残臂上的三个肌电拾电电极和与肌电拾电电极信号连接的当地化的肌电初级放大电路;肌电初级放大电路的输出端分别与对应的肌电二次处理电路连接,肌电二次处理电路包括后级放大和滤波两个电路,肌电二次处理电路的输出端与A/D转换电路的输入端连接。每个脑电拾电传感器包括置于人体头顶的脑电拾电电极和置于人体耳部的参考电极、与脑电拾电电极和参考电极连接的脑电初级放大电路,脑电初级放大电路的输出端与脑电信号二次处理电路连接,脑电二次处理电路包括了后级放大和滤波两个电路,脑电二次处理电路输出端与A/D转换电路的输入端连接。三个电机分别与对应的驱动电路连接,微处理器分别与A/D转换电路的输出端、驱动电路的输入端信号连接。
本实用新型中的肌电拾电传感器、肌电二次处理电路(后级放大、滤波电路)、A/D转换电路、微处理器、电机的驱动电路均采用现有的单自由度肌电假手相应的器件;脑电拾电传感器、脑电二次处理电路(后级放大、滤波电路)则采用现有的头皮脑电信号采集系统相应的器件。
本实用新型将手部多运动模式识别是通过脑电/肌电信号融合、经模式识别后实现的,识别的正确率比使用单一脑电或肌电信号控制的假手都高,且动作控制可靠,避免了传统商用的多自由度肌电假手需要通过切换才能达到多自由度假手的控制的情况,实现了高可靠识别率下三自由度假手六个动作的实时控制,假手的仿生性能明显改善。
附图说明
图1为本实用新型装置的结构示意图;
图2为多值支持向量机分类器的二叉树结构示意图;
图3为基于脑电/肌电的多模式动作识别框图。
具体实施方式
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