[发明专利]假肢控制方法、装置、假肢设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种假肢控制方法，包括获取假肢对应肢体的肌电信号、肌音信号以及肌力信号；识别有效活动时间段；将每个有效活动时间段对应有效肌电信号、有效肌音信号、有效肌力信号通过DS‑CNN模型进行特征提取，并将获得肌电特征数据、肌音特征数据以及肌力特征数据通过预先训练获得的3D分层卷积融合模型，进行特征识别分类，确定肢体的控制动作；基于控制动作对假肢驱动装置进行控制驱动。本申请基于肢体的三种不同的生物信号特征之间的融合特征识别肢体动作，提升肢体动作识别分类的准确性，进而提升对假肢控制的准确性和使用者的使用体验。本申请还提供了一种假肢控制装置、假肢设备以及计算机可读存储介质，具有上述有益效果。

技术领域

本发明涉及假肢控制技术领域，特别是涉及一种假肢控制方法、装置、假肢设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

世界上仍有数百万截肢者。目前，唯一的恢复方法是通过假体。假肢的发展历史跨越了几千年，从装饰性假肢逐渐发展到功能性假肢，目前基于人机界面(HMI)概念的智能假肢已经出现。智能假肢的概念通常是指假肢的“意图控制”，这意味着使用者通过大脑或健康的身体运动意图来控制假肢，使得使用者感觉假肢也即是其自身身体一部分的使用体验，无论是身体上还心理上都能够带给使用者良好的使用体验。

目前对使用者的控制意图的识别主要是通过检测使用者身体上和其残缺肢体最近的部分未残缺肢体的肢体的肌电信号来实现的。对于使用者而言当其想要控制假肢时可以根据其自主意识像控制其正常肢体一样控制其未残缺的肢体运动。显然该部分肢体运动是基于肢体上的肌肉活动完成的，而该肢体进行不同的运动对应的肌肉活动的方式也是存在区别的，由此即可以此作为识别肢体运动类型的依据，并基于识别出的肢体运动类型对假肢进行相应的控制。

目前对肢体运动是的肌肉活动进行识别检测主要是通过对肌肉的肌电信号进行分析识别，但是这种识别方式对肢体运动的精准度有限，进而导致假肢控制体验不佳。

发明内容

本发明的目的是提供一种假肢控制方法、装置、假肢设备以及计算机可读存储介质，能够在一定程度上提升假肢控制准确性，提升使用者使用体验。

为解决上述技术问题，本发明提供一种假肢控制方法，包括：

获取假肢对应的肢体的肌电信号、肌音信号以及肌力信号；

根据所述肌电信号识别有效活动时间段，并以所述有效活动时间段内的肌电信号、肌音信号以及肌力信号分别作为有效肌电信号、有效肌音信号、有效肌力信号；

将每个所述有效活动时间段对应所述有效肌电信号、所述有效肌音信号、所述有效肌力信号通过DS-CNN模型进行特征提取，获得肌电特征数据、肌音特征数据以及肌力特征数据；

利用预先训练获得的3D分层卷积融合模型，对所述肌电特征数据、所述肌音特征数据以及所述肌力特征数据进行特征识别分类，确定所述肢体的控制动作；

基于所述控制动作对假肢驱动装置进行控制驱动。

在本申请的一种可选的实施例中，根据所述肌电信号识别有效活动时间段，包括：

对多个肌电传感器在同一采样时间点采集的原始肌电信号的绝对值进行求和运算，获得每个采样时间点对应的第一肌电信号；

利用最小二乘法，对设定大小的滑动窗口内第i次采样对应的第一肌电信号y_i进行满足线性方程的线性拟合，获得拟合参数向量A＝(a₀,a₁,…,a_k-1)；其中，i∈[1,L]，L为滑动窗口内的总采样次数；k为常数参数；

将所述拟合参数向量代入所述线性方程，获得每个采样点对应的平滑处理后的第二肌电信号；