"基于表面肌电信号的人体意图感知与机器人交互技术研究"

提到Myo旋转偏移和自适应校正的手势识别方法是建立在表面肌电信号(sEMG)的基础上的。sEMG是由肌肉的运动单元动作电位(MUAP)沿着肌纤维方向传播，这在人体皮肤表面产生了叠加电信号，反映了肌肉的收缩状态。这种信号携带了丰富的肢体运动信息，通过一系列解码方法可以获取肢体运动的意图，因此被广泛应用于人机交互，尤其是助力机器人、康复机器人和假肢系统。与传统的程式控制机器人交互方式相比，基于表面肌电信号的人机交互系统具有了感知人行为意图的能力，可以实现复杂环境下的人机共融和完成复杂任务。 目前，一些商业假肢如英国Touch Bionics的iLimb肌电假肢，利用表面肌电信号活跃阈值作为动作识别的依据，但该方法仅适用于少量动作的识别场合，且缺乏良好的模型泛化能力。因此，研究人员更加关注基于模式识别方法的动作识别研究。作为典型的有监督模式识别问题，基于表面肌电信号的人体意图感知与机器人交互一般包括两个主要过程：1)利用训练样本训练动作识别模型，2)利用已经训练的识别模型对未知的肌电信号进行分类和识别。 为了提高手势识别的准确性和鲁棒性，研究人员提出了一种基于Myo旋转偏移估计与自适应校正的手势识别方法。该方法利用Myo手部肌电传感器采集的肌电信号，通过旋转偏移估计和自适应校正的技术，对肌电信号进行预处理和优化，以提高手势识别的准确度和鲁棒性。具体来说，该方法包括以下几个关键步骤： 首先，利用Myo手部肌电传感器采集肌电信号，并对信号进行预处理，包括滤波、放大和特征提取等操作。然后，通过旋转偏移估计的技术，对采集的肌电信号进行旋转偏移的估计和校正，以消除电极位置变化和肌电信号方向变化等因素对手势识别的影响。接着，采用自适应校正的方法，对校正后的肌电信号进行进一步优化和修正，以提高手势识别的准确度和稳定性。最后，利用经过旋转偏移估计和自适应校正的肌电信号，训练和优化手势识别模型，以实现对手势的精确识别和分类。 实验结果表明，基于Myo旋转偏移估计与自适应校正的手势识别方法在手势识别的准确性和鲁棒性方面取得了显著的改进。与传统的手势识别方法相比，该方法能够更准确地识别各种手势动作，并且对电极位置变化和肌电信号方向变化等因素具有较强的适应能力，具有良好的模型泛化能力。因此，该方法在实际的人机交互系统中具有重要的应用价值，可以为助力机器人、康复机器人和假肢系统等提供更加可靠和稳定的手势识别技术支持。 综上所述，基于Myo旋转偏移估计与自适应校正的手势识别方法利用表面肌电信号，通过旋转偏移估计和自适应校正的技术，对肌电信号进行优化和修正，以提高手势识别的准确度和鲁棒性。该方法在实验中取得了显著的改进，并具有良好的模型泛化能力，可以为人机交互系统提供更加可靠和稳定的手势识别技术支持。未来，可以进一步研究和改进基于Myo旋转偏移估计与自适应校正的手势识别方法，以满足不同应用场景下的实际需求，促进人机交互技术的发展和应用。