[发明专利]手势分类器的构建方法、外骨骼机器人控制方法及装置

权利要求书

1.一种手势分类器的构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获得至少一组包含手势动作与用户在做出所述手势动作过程中的肌电信号的对应关系；

分别对每一组所述对应关系中的肌电信号的活动段进行变换，得到训练样本集合，其中，每条训练样本以变换得到的频谱图像为输入值，以所述手势动作为标签值；

基于所述训练样本集合对卷积神经网络进行训练，得到手势分类器，所述手势分类器以频谱图像为输入值，以手势动作为输出值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对每一组所述对应关系中的肌电信号的活动段进行变换，包括：

采用连续小波变换算法分别对每一组所述对应关系中的肌电信号的活动段进行变换，得到对应的频谱图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别对每一组所述对应关系中的肌电信号的活动段进行变换，包括：

针对每一组所述对应关系，基于采集时间将所述对应关系中的肌电信号进行分组，得到多个信号组；

分别对每一所述信号组中肌电信号的活动段进行变换，得到对应的频谱图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于采集时间将所述对应关系中的肌电信号进行分组，得到多个信号组，包括：

按照预设的窗口长度将预设的采集时间段划分为多个时间窗口；每相邻两个时间窗口间具有重叠部分；

基于各所述时间窗口将所述对应关系中的肌电信号进行分组，得到多个信号组；同一信号组中肌电信号的采集时间落入同一时间窗口，不同信号组属于不同的时间窗口。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得至少一组包含手势动作与用户在做出所述手势动作过程中的肌电信号的对应关系，包括：

针对预设的每一手势动作，获取肌电信号采集模块在用户做出所述手势动作的过程中，按照预设的采集频率采集的至少一组包含所述手势动作与用户在做出所述手势动作时的肌电信号的对应关系。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述分别对每一组所述对应关系中的肌电信号的活动段进行变换之前，所述方法还包括：

针对每一组所述对应关系中的每一肌电信号，提取所述肌电信号的包络信号；

按顺序将提取出的包络信号和预设阈值进行比较，当首次从提取出的包络信号中确定出大于预设阈值的第一包络信号时，将所述第一包络信号确定为活动段的起点信号；

当确定所述第一包络信号之后的第二包络信号不大于所述预设阈值时，将所述第二包络信号确定为活动段的终止点信号；

将所述肌电信号中，从所述起点信号至所述终止点信号的信号段确定为活动段。

7.一种基于如权利要求1～6任一项所述的手势分类器的外骨骼机器人控制方法，其特征在于，所述方法包括：

通过肌电信号采集模块采集肌电信号；

对所述肌电信号的活动段进行变换，得到对应的频谱图像；

将所述频谱图像输入至所述手势分类器，得到所述肌电信号对应的手势动作；

基于所述手势动作生成控制所述外骨骼机器人的控制指令，以及基于所述控制指令控制所述外骨骼机器人的外骨骼运动。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对肌电信号的活动段进行变换，得到对应的频谱图像，包括：

采用连续小波变换算法或者傅里叶变换算法，对所述肌电信号的活动段进行变换，得到对应的频谱图像。

9.一种手势分类器的构建装置，其特征在于，所述装置包括：

信号获取模块，用于获得至少一组包含手势动作与用户在做出所述手势动作过程中的肌电信号的对应关系；

信号变换模块，用于分别对每一组所述对应关系中的肌电信号的活动段进行变换，得到训练样本集合，其中，每条训练样本以变换得到的频谱图像为输入值，以所述手势动作为标签值；

模型训练模块，用于基于所述训练样本集合对卷积神经网络进行训练，得到手势分类器，所述手势分类器以频谱图像为输入值，以手势动作为输出值。