基于網絡和無線傳輸的機器人肌電控制.pdf

1、全自主方式工作的機器人一直是機器人學者追求的目標，但由于目前傳感和人工智能等支撐技術暫時還不能滿足發(fā)展此類機器人的需要。因此，人工遠程操作的遙操作機器人便成為一種現實可行的選擇。當前實際應用中的遙控機器人往往是通過控制手柄來操作，存在著輸入方式單一、操作繁瑣、人機交互性能不夠友好等缺點。肌電信號作為人體的生物特征信號，完全可以用于記錄和映射人體的神經肌肉活動，如果采用人手表面肌電信號(surface electromyogram sig

2、nal，SEMG)作為機器人的控制信號源，以人手主動，機器人跟隨人手運動的控制方式，將會增進人機交互的自然性和舒適性。一般地，肌電信號與處理器之間通過有線連接，操作者的“主手”操縱會受到影響，而采用無線傳輸的方式將能改善這種情況。同時，將控制命令與數據通過網絡的方式傳輸，網絡結構中的TCP/IP協議可以確保機器人接收數據的準確性與傳輸的便捷性等。因此，本文提出了基于網絡和無線傳輸的機器人肌電控制系統(tǒng)方案，研究解決上述問題。主要研究內容如

3、下：
　　(1)研究 SEMG的采樣濾波與無線傳輸，重點介紹了SEMG傳感器采樣電路與放大濾波處理電路，同時設計了基于 MSP430單片機的AD轉換電路與nRF24L01無線傳輸模塊。
　　(2)研究基于SEMG的多種手部動作的模式識別。首先簡述基于總體平均經驗模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)濾波的基本原理，將其應用于SEMG濾波消噪，并與經驗模式分解(Empi

4、rical Mode Decomposition，EMD)方法做對比，進行實驗與分析，為準確識別手部動作打下基礎；然后提出了一種基于基本尺度熵的SEMG特征提取方法，在此基礎上研究基于支持向量機的手部動作模式分類，對實驗者的腕上翻、腕下翻、握拳和展拳四種手部動作所產生的SEMG進行特征提取，并將識別后的特征向量送入支持向量機進行分類識別，取得了88.75％的識別率。
　　(3)研究機器人的網絡與無線接口，設計了可以簡單替代傳統(tǒng)的機

5、器人示教盒的嵌入式終端。首先對嵌入式系統(tǒng)的硬件結構進行簡要分析，然后詳細介紹與分析了系統(tǒng)的軟件設計，包括嵌入式Linux內核的移植、DM9000網絡接口的驅動移植、SPI接口的無線模塊的驅動、文件系統(tǒng)的構建、基于Qt與Matlab的應用程序的編寫與移植。同時，簡要分析機器人系統(tǒng)的控制部分的設計，包括機器人端的服務程序設計與通信協議的設計。最后對整個系統(tǒng)做了驗證性實驗，實驗表明嵌入式系統(tǒng)能穩(wěn)定運行SEMG濾波與識別程序，對實驗者的腕上翻、