[发明专利]一种基于表面肌电信号的手臂刚度辨识方法及系统

说明书

本发明提供一种基于表面肌电信号的人体手臂刚度辨识方法及系统，该方法的主要步骤包括数据采集、数据处理、特征提取、分类器训练以及实时刚度辨识五个部分。本发明的方法无需额外的重型辅助设备，且无需建立肌电信号与刚度间的数学模型，直接通过传感器以及数学分析方法辨识手臂刚度。本发明能够避免建模的不准确性，无需额外的机械设备辅助有效地辨识人体手臂的刚度状态，在机器人仿人控制领域中具有实际应用价值。

技术领域

本发明涉及人类肢体运动研究领域，特别涉及一种基于表面肌电信号的手臂刚度辨识方法及系统。

背景技术

研究人类肢体运动的机制对仿人机器人的研究具有启发意义。人类肢体的机械阻抗是人体运动机制的重要组成部分，在人体运动的过程中可以通过调整机械阻抗保证运动的稳定性。肢体的机械阻抗主要是对运动的阻碍作用，主要包括肢体的惯量，阻尼和刚度三个属性。其中，肢体的刚度很大程度上决定了肢体的机械阻抗特性。研究人员发现，人体通过相应的肌肉调节活动来改变肢体的刚度，所以研究基于肌肉活动并以此为基础辨识肢体刚度具有重大意义。

肢体的刚度是根据对应肌肉对的收缩与舒张活动进行调节的，探寻肌肉活动的规律即可间接研究人体的刚度。目前肢体刚度主要是通过振动试验法测量。通过外置一个纯刚性的测量机构，该机构设计有气浮装置能够减少机构间的摩擦力，同时机构上安装有角度传感器和力矩传感器。测试人员握住测量机构做二维平面内的自由运动，采集运动过程中机构的位置以及力矩的数据，并通过光学摄像头捕捉手臂的姿态。通过这种实验方法，能够研究人体手臂固定姿态下的静态刚度和运动时的动态刚度。但是这种方法需要复杂庞大的机械设备，并且限制了手臂的活动范围，所以研究更为轻便的刚度辨识系统使其能够更加容易地融入到机器人设计中具有巨大的潜力。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于表面肌电信号的手臂刚度辨识方法及系统，以实现无需复杂庞大的机械设备的手臂刚度辨识，并提高辨识的精度。

本发明提供一种基于表面肌电信号的手臂刚度辨识方法，所述辨识方法包括如下步骤：

将手臂放松状态至手臂握紧状态之间的手臂刚度状态划分为多个状态区间；

采集每个状态区间的表面肌电信号；

对每个状态区间的表面肌电信号进行特征提取，建立训练样本集；

利用所述训练样本集训练支持向量机分类器，得到训练后的支持向量机分类器；

采集待辨识手臂刚度状态的表面肌电信号；

对所述待辨识手臂刚度状态的表面肌电信号进行特征提取，获得待测样本；

将所述待测样本输入所述训练后的支持向量机分类器进行辨识，确定待辨识手臂刚度状态所在的状态区间。

可选的，所述采集每个状态区间的表面肌电信号，具体包括：

在前臂下方放置一个压力传感器，测量手臂在垂直方向的外界的作用力，确定手臂刚度状态所属的状态区间；

采用表面肌电信号测量手环采集所述状态区间的表面肌电信号。

可选的，所述对每个状态区间的表面肌电信号进行特征提取，建立训练样本集，具体包括：

利用公式计算第m个状态区间的每个采样组的多个采样点的表面肌电信号的第j个通道子信号的绝对平均值MAV_j|c_m，其中，x_ij表示采样组的第i个采样点的表面肌电信号的第j个通道的子信号，N表示每个采样组的采样点的个数，c_m表示第m个状态区间的状态标签，m＝1,2,…,M，M表示状态区间的个数；