[发明专利]面向外骨骼机器人的下肢肌音信号处理系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种传感器领域的技术，具体是一种面向外骨骼机器人的下肢肌音信号处理系统及方法，可作为控制输入应用到下肢外骨骼机器人的控制中，能够满足外骨骼机器人控制系统的便携性、高稳定性、实时性要求。

背景技术

MMG(Mechanomyography，肌音信号)是肌肉收缩产生肌力的过程中，肌纤维由于分布不均匀等因素发生侧向振动而表现为宏观上的发出机械波的一种力学现象。其主要特点有信号幅值大、平稳性好、抗干扰能力强等。目前，国内外在肌音信号以及肌音信号的应用方面的研究取得了一些进展。Barry提出肌音信号可以用于假肢控制，并作了初期研究尝试。Bertr和Diemontd等通过利用FFT和MESE对肌音信号进行分析，证实了功率谱方法可以提取肌音信号中蕴含的肌肉动作信息。加拿大多伦多大学的Prism实验室通过釆用MMG信号作为肢体动作分析对象，实现了对腕部收缩和舒张两类动作的高识别率：70％左右，进一步的分析表明EMG信号中绝大部分肢体动作信息也存在于MMG信号中。目前，MMG信号已开始应用于肌肉功能检测、肌肉疲劳度检测及人体假肢控制等相关领域。

近年来，外骨骼机器人的研究是备受瞩目的领域之一。理想的外骨骼机器人紧密结合了人的智力和机器人的体力，能完成单独依靠人和机器人都无法完成的任务。为了实现人机紧密结合，无障碍的信息传递机制尤为重要。目前在外骨骼机器人控制中，对人体运动信息的获取与运动意图的识别主要是采集生物电和生物力信号，其他方式如微观的神经植入，宏观的手势或姿态等。生物电主要包括EMG(Electromyography，肌电)和脑电，其中肌电获取与控制的研究已经相当深入。然而肌电所面临的最大问题是须要直接与皮肤接触才能可靠获取，且EMG信号极易受到外界的干扰，例如肌肉的疲劳、电极位置的改变、体温的波动都会使EMG信号的特征值发生变化。脑电包括自发式和诱发式，尽管诱发式脑机界面有了长足的进步，但分辨运动意图的能力还很难满足实时性需要。

经过对现有技术的检索发现，中国专利文献号CN102614061A公开(公告)日2012.08.01，公开了一种基于肌音信号的人体上肢功能康复训练实现方法，通过安放在肌肉皮肤表面的压电传感器采集人体生理随机肌音信号MMG，采集到的肌音信号蕴含肌肉收缩动作信息，信号经过预处理电路进行放大滤波，然后经过A/D转换电路进行模拟数字转换，再通过数据采集卡导入PC机并先后进行特征提取和模式识别处理，输出代表肌肉不同动作模式的控制信号，以控制在虚拟现实环境中的三维人体上肢模型运动，受试者可以根据虚拟环境中的视觉反馈实时对虚拟环境中的人体上肢模型进行不同MVC％动作模式的控制，最终实现了功能康复训练的目的。但该技术的信号采集硬件系统选用的数据采集卡体积较大不满足外骨骼机器人控制系统所要求的易携带、微型化、低功耗的要求；其数字信号处理和特征提取模块及动作模式识别模块均为基于PC机上的Matlab软件环境工作的，这使得其系统不满足嵌入式、实时性的需要；而且，其主要通过有线的方式实现数据采集器和控制器之间的电气连接，使用不方便。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提出一种面向外骨骼机器人的下肢肌音信号处理系统及方法，具有可携带、微型化、低功耗的优点，通过嵌入式数据采集电路及采用无线通讯的方式实现采集系统和控制器之间的信息交互。

本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明涉及一种面向外骨骼机器人的下肢肌音信号处理系统，包括：两个分别用于左、右腿的肌音信号采集子系统和通过无线方式与之相连的便携式数字处理子系统，其中：肌音信号采集子系统输出肌音数字信号至便携式数字处理子系统，数字处理子系统从中提取得到人体下肢动作判别结果。

所述的便携式数字处理子系统包括：肌音信号接收电路、外骨骼通信电路、主控处理器和数据存储模块，其中：主控微处理器分别与肌音信号接收电路及外骨骼通信电路相连，主控处理器对接收到的多路肌音信号分别进行数字信号处理，识别出人体动作意图数据，并将其进行数字编码后存储在数据存储模块，主控处理器通过外骨骼通信电路与外骨骼机器人控制系统相连，将数据存储模块存储的人体下肢关节的人体动作意图数据发送给外骨骼机器人控制系统。