低成本sEMG包络信号驱动的高精度可穿戴机器人控制

PDF格式 | 1.05MB | 更新于2025-01-16 | 62 浏览量 | 1 下载量 举报
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2023年《表面肌电信号控制可穿戴机器人》的研究论文在《仿生智能与机器人》杂志上发表,重点关注了如何改进人机交互中的表面肌电信号(sEMG)处理与应用。该研究致力于解决现有多通道或高精度信号采集方式带来的成本和复杂性问题,通过创新的方法实现低成本、低复杂度的sEMG控制接口。 论文的核心内容包括两个关键部分。首先,研究人员开发了一种新的sEMG信号采集装置,专注于捕捉并处理包络信号,这是一种对原始sEMG信号的简化表示,能有效减少信号维度。他们从上肢的sEMG包络信号中提取了11种时间域(TD)特征,然后利用相关系数进行降维,将这些特征压缩到5维的包络特征集,这样既能保持识别精度又降低了数据处理的复杂性。 其次,论文提出了一种基于神经网络的手势识别算法,该算法利用这些包络特征对用户的手势进行分类。与传统的主成分分析(PCA)特征集和Hudgins TD特征集相比,包络特征集在识别准确性上表现更优,显示出其在控制可穿戴机器人方面的潜在优势。 研究者们强调了sEMG作为一种无创性信号,其在机器人领域特别是协作可穿戴机器人中的潜力,因为它们能有效地传递人类意图,提升机器人的智能化水平。通过改进sEMG信号的处理技术,论文的工作有助于推动可穿戴机器人技术向更实用、便捷的方向发展,为未来的智能交互提供了新的可能。 总结来说,这篇论文为简化sEMG信号处理、提高识别精度和降低系统成本提供了创新的解决方案,对可穿戴机器人技术的未来发展具有重要影响。同时,它也展示了仿生智能与机器人领域的前沿研究进展,对于促进人机协作和智能化设备的发展具有重要意义。

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