肌電信號(hào)控制下肢外骨骼的步態(tài)識(shí)別與步態(tài)規(guī)劃研究.pdf

1、人體下肢體外骨骼是一種智能的輔助設(shè)備，它能跟人體下肢有機(jī)的結(jié)合起來，增強(qiáng)人體的運(yùn)動(dòng)能力，在民用和軍用市場(chǎng)上都有很好的應(yīng)用價(jià)值。下肢外骨骼可以輔助殘疾人行走，擴(kuò)展下肢的運(yùn)動(dòng)能力，極大的方便其日常生活，也可以幫助士兵減輕他們的下肢肌肉受力，增加負(fù)荷，提高他們的忍耐力。
　　sEMG是大腦意識(shí)的直接反應(yīng)，將sEMG作為下肢體外骨骼的控制信號(hào)源，將得到更加靈活智能的控制效果。本文通過獲取人體下肢sEMG和運(yùn)動(dòng)信息，對(duì)路況和自身的疲勞程度進(jìn)

2、行識(shí)別，根據(jù)不同的路況信息，自適應(yīng)輸出關(guān)節(jié)角度。這其中包括了兩方面內(nèi)容:第一是需要解決下肢體外骨骼與人的信息耦合問題，能否有效的識(shí)別人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài);第二是需要解決人體下肢體外骨骼關(guān)節(jié)角度自適應(yīng)輸出的問題，也就是要根據(jù)不同的步態(tài)及時(shí)調(diào)整外骨骼的關(guān)節(jié)角度，使外骨骼像人一樣行走。本文在sEMG信號(hào)模式辨識(shí)及多路況關(guān)節(jié)角度輸出方面進(jìn)行了研究，研究?jī)?nèi)容可歸納如下：
　　(1)本文首先采用EMD和小波聯(lián)合去噪的方式對(duì)肌電信號(hào)進(jìn)行濾波處理，sEM

3、G具有周期性，利用移動(dòng)窗單門限多閾值技術(shù)獲取起始和結(jié)束位置，然后進(jìn)行特征提取，為了選出較好的特征，本文引進(jìn)一種基于動(dòng)態(tài)相關(guān)性和冗余性分析的前向特征選擇方法，提高了已選特征子集在未知數(shù)劇的分類性能和泛化能力。
　　(2)傳統(tǒng)分類器BP或RBF采用梯度學(xué)習(xí)算法，訓(xùn)練時(shí)間比較長(zhǎng)，本文引入ELM算法，該算法學(xué)習(xí)速度快，泛化性能好，適合在線學(xué)習(xí)。針對(duì)在實(shí)際過程中樣本本不可能全部得到，可能會(huì)隨時(shí)間環(huán)境發(fā)生變化，本文采用OS_ ELM在線極限學(xué)