仿人5指假手系统设计与模式识别控制研究

"这篇论文是2010年由王新庆、刘伊威、孙超和刘宏在华中科技大学学报(自然科学版)发表的，主题是5指仿人假手及其模式识别控制的研究。该研究利用生物机电一体化技术设计了一个具有感觉反馈功能的假手系统，旨在提高其仿人性和操作灵活性。假手的设计模仿人手的弧形掌面，通过耦合连杆机构实现五个手指的独立运动，并内置力矩和位置传感器。控制源采用FSR传感器来检测前臂肌肉的压力信号，然后通过支持向量机(SVM)进行模式识别。通过结合相关系数和主成分分析，优化了传感器的位置和数量。论文还对比了SVM和最近邻法在10种运动模式识别中的性能，结果显示SVM的识别成功率更高，表明假手的运动形式仿人度和灵活性都较高。关键词包括模式识别、支持向量机、假手、耦合连杆、力敏电阻、主成分分析和相关系数。" 这篇研究的核心知识点包括： 1. 生物机电一体化设计：研究中提出的5指假手系统采用了生物机电一体化的方法，将机械结构与生物传感技术相结合，以模仿人类手部的功能。 2. 假手设计：假手设计有弧形掌面，增强了仿人性，通过耦合连杆机构使每个手指能够独立弯曲和伸展，以模拟人手的复杂动作。 3. 内置传感器：在手指内集成的力矩和位置传感器提供了感觉反馈，这有助于精确控制和感知操作。 4. FSR传感器：前臂肌肉压力信号由力敏感电阻(FSR)传感器检测，这种传感器可以捕捉到微小的肌肉活动变化，作为假手的控制输入。 5. 支持向量机(SVM)模式识别：研究使用SVM作为分类器，对前臂肌肉信号进行处理，以识别手部不同的运动模式。 6. 传感器优化：结合相关系数和主成分分析，研究人员优化了传感器的位置和数量，以提高识别效率和准确性。 7. 运动模式对比实验：进行了10种不同运动模式的对比实验，比较了SVM和最近邻法的性能，实验结果证实SVM在模式识别上具有更高的成功率。 8. 仿人度与灵活性：假手的运动形式高度仿人，具有较高的灵活性，这在实验中得到了体现。 这些知识点展示了在假肢技术领域的创新，特别是在生物信号处理、模式识别和机械设计方面的应用。这样的研究成果对于提升残疾人的生活质量，以及推动相关领域的技术发展具有重要意义。