[发明专利]一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法

说明书

本发明涉及一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法，该方法的步骤为：肘关节动作相关肌电信号采集与预处理，得到某一时刻的肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号；对该时刻的肘关节肱二头肌和肱三头肌的肌电能量特征进行计算，得到该时刻的肘关节肱二头肌肌电能量特征、该时刻的肘关节肱三头肌肌电能量特征；根据该时刻的肘关节肱二头肌、肱三头肌肌电能量特征进行该时刻肘关节动作辨识；返回至第二步，进行下一时刻的肘关节动作识别，直至整个辨识过程结束。本发明具有算法简单、准确度和鲁棒性高等优势特点。可以让穿戴者根据上肢实时体力等状况，随时决定上肢肘关节的屈伸运动幅度，并达到更佳的助力效果与人机体验。

技术领域

本发明涉及肘关节动作识别技术领域，尤其涉及一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法。

背景技术

人体上肢是人体从事各种复杂、精细运动作业的主要肢体，其运动功能与能力对人体的作业效能有着决定性的影响。上肢外骨骼是一种可穿戴式的助力机构，其在康复医疗领域及军事领域都有着极其重要的应用价值，比如可以辅助或替代医师完成上肢康复训练，辅助人体进行重物搬运或完成上肢参与的具有高重复性的任务。上肢外骨骼是人机强耦合的复杂机电系统，其对人体运动意图的及时、准确辨识是上肢外骨骼发挥助力效果的基础，也是实现高效人机协同的关键。对于上肢外骨骼来说，肘关节动作的及时、准确辨识是其基本需求。人体上肢很多动作都会涉及到肘关节的屈伸运动，因此肘关节屈伸动作的实时、快速识别对上肢外骨骼技术发展与推动有着极其重要的意义。

表面肌电信号是由人体中枢神经系统控制肌肉收缩而所产生的一种实时生物电信号，它直接、充分地反映了人体的运动意图。因此，通过表面肌电信号，可实现对人体运动意图的快速辨识。相比其它辨识方法，采集基于肌电信号的人体运动动作辨识方法可实现更好人机协同性。

目前已有一些基于表面肌电信号的肘关节屈伸动作辨识，比如通过提取肘关节屈伸运动过程中肌电信号的时域或频域特征，并利用神经网络、支持向量机等分类器完成对肘关节屈伸动作的辨识。但这些辨识方法是实现对离散动作模式的分类辨识，并没有实现对肘关节屈伸动作连续辨识，也无法实现对上肢外骨骼肘关节的过程式控制，严重限制了上肢外骨骼助力效果。因此需要一种可实现对肘关节屈伸动作连续辨识方法，解决上肢外骨骼中肘关节的过程式控制。相对于离散的动作模式分类辨识，连续的动作辨识可实现对上肢外骨骼过程式的控制，提高上肢外骨骼的控制精度与控制能力，从而可以让穿戴者根据上肢实时体力等状况，随时决定上肢肘关节的屈伸运动幅度，并达到更佳的助力效果与人机体验。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法，用以解决现有测量装置无法实时测量且测量过程复杂、稳定性低的问题，及如何提高对上肢外骨骼的控制精度与控制能力，并达到更佳的助力效果与人机体验。

本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：

一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法，该方法的步骤为：

S1、肘关节动作相关肌电信号采集与预处理，得到某一时刻的肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号；

S2、对该时刻的肘关节肱二头肌和肱三头肌的肌电能量特征进行计算，得到该时刻的肘关节肱二头肌肌电能量特征、该时刻的肘关节肱三头肌肌电能量特征；

S3、根据该时刻的肘关节肱二头肌、肱三头肌肌电能量特征进行该时刻肘关节动作辨识；

S4、返回至步骤S2，进行下一时刻的肘关节动作识别，直至整个辨识过程结束。

方法中，每隔时间t进行一次肌电信号的采集，并计数1次，直至辨识过程结束，共计数N次，其中N≥2；

辨识过程开始后经过n·t时间后的n时刻，肱二头肌肌电信号为x(n)、肱三头肌肌电信号为y(n)，其中0≤n≤N，且n为整数。

步骤S1具体为：