手功能康复机器人及其运动意图识别研究进展 被引量：1

1

作者 王玉金 聂子芸 +1 位作者 罗梦霞 夏晓春 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第5期156-162,共7页

手功能康复机器人可以帮助患者进行精准、重复、有效的手部康复运动训练,对缓解专业医师短缺、减轻患者经济负担、提高患者生活质量等具有重要意义。从机械结构、运动控制模式、运动意图识别方法等方面对手功能康复机器人进行综述,梳理... 手功能康复机器人可以帮助患者进行精准、重复、有效的手部康复运动训练,对缓解专业医师短缺、减轻患者经济负担、提高患者生活质量等具有重要意义。从机械结构、运动控制模式、运动意图识别方法等方面对手功能康复机器人进行综述,梳理手功能康复机器人涉及的关键技术,并指出手功能康复机器人在欠驱动和自适应构型设计、功能结构材料一体化设计方法、多模态运动意图识别、康复治疗评定一体化等方面的发展趋势。 展开更多

关键词 手功能康复机器人 运动意图识别 运动控制 脑/肌电控制 康复评定

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基于CNN-ENN的改进串行混合网络及多传感器信息融合的运动意图识别研究 被引量：3

2

作者 张鹏 张峻霞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第7期932-938,共7页

为了提高基于传感器信号的运动意图识别准确度,开展了基于深度学习和多传感器信息融合的运动意图识别方法的研究。首先,在平地、10°上/下坡、上/下楼梯,共5种步态模式下,提取了80名受试者的运动传感器数据,采用非线性降维Diffusion... 为了提高基于传感器信号的运动意图识别准确度,开展了基于深度学习和多传感器信息融合的运动意图识别方法的研究。首先,在平地、10°上/下坡、上/下楼梯,共5种步态模式下,提取了80名受试者的运动传感器数据,采用非线性降维Diffusion Maps法(DM)对数据进行降维,利用短期傅里叶变化(SIFT)提取数据特征;构建基于卷积神经网络(CNN)和埃尔曼神经网络(ENN)的新型串行混合网络模型(CNN-ENN),并完成了模型的训练;随机选取了5名志愿者参与实验测试。实验结果表明CNN-ENN改进串行混合网络模型对多传感器融合信息的平均识别准确度为95.86%,分别比传统的运动意图识别算法CNN和基于集成学习的加权投票算法(MFR)高10.21%和16.37%。实践表明深度学习模型与多传感器信息融合技术相结合的方法对运动意图识别精度的提高有很好的指导价值。 展开更多

关键词 运动意图识别 串行混合网络模型 深度学习 多传感器信息融合

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一种下肢运动意图识别算法性能实时测评系统 被引量：4

3

作者 李向新 田岚 +1 位作者 郑悦 李光林 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期99-107,共9页

对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图... 对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统,对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试,发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法,但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地,还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略,发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此,所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价,为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。 展开更多

关键词 下肢假肢 运动意图识别 算法性能评价 算法测评系统

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基于表面肌电图的人体运动意图识别研究进展 被引量：16

4

作者 曹梦琳 陈宇豪 +1 位作者 王珏 刘天 《中国康复理论与实践》 CSCD 北大核心 2021年第5期595-603,共9页

目的分析基于表面肌电图人体运动意图识别的研究方法和识别效果。方法检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方数据、维普数据库建库至2020年12月文献,筛选基于表面肌电图的人体运动意图识别实验研究,提取相关数据,进行描述性分析... 目的分析基于表面肌电图人体运动意图识别的研究方法和识别效果。方法检索PubMed、Web of Science、中国知网、万方数据、维普数据库建库至2020年12月文献,筛选基于表面肌电图的人体运动意图识别实验研究,提取相关数据,进行描述性分析。结果根据采用的方法,运动意图识别可分为3类:基于肌肉骨骼模型的运动意图识别、基于传统机器学习的运动意图识别和基于深度学习的运动意图识别。结论单一基于表面肌电信号的方法难以完全彻底地估计所有运动意图。开发精确和实时的人体运动意图识别方法仍有待进一步研究。 展开更多

关键词 康复机器人 人机交互 表面肌电信号 运动意图识别 综述

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惯性动捕数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法 被引量：8

5

作者 苏本跃 王婕 +2 位作者 刘双庆 盛敏 向馗 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1517-1530,共14页

为了解决传统意图识别方法使用多模态传感器信号所带来的复杂性以及识别转换模式一般具有滞后性等问题,本文提出了基于惯性传感器的智能下肢假肢的运动意图实时识别方法.从模式识别的角度看,在对象空间到模式空间的转换中,对运动模式尤... 为了解决传统意图识别方法使用多模态传感器信号所带来的复杂性以及识别转换模式一般具有滞后性等问题,本文提出了基于惯性传感器的智能下肢假肢的运动意图实时识别方法.从模式识别的角度看,在对象空间到模式空间的转换中,对运动模式尤其是运动转换模式进行了重定义;在模式采集中,采用在患侧的运动模式进行转换之前,采集绑定在健侧的传感器于摆动相前期所产生的时序运动数据,选择均值、方差等特征统计量和支持向量机分类器对其进行特征选择提取与特征分类的策略,实现对残疾人运动意图准确、实时地识别.实验结果表明,本文所提出的方法可以识别出单肢截肢患者在不同地形下的运动意图,包括平地行走、上楼、下楼、上坡、下坡5种稳态模式,识别率可达到97.52%,并且加入在5种模式之间相互转换的转换模式之后,识别率可达到95.12%.本文方法可以极大提高智能下肢假肢的控制性能,实现智能假肢能根据人的运动意图在多种运动模式之间进行自然、无缝的状态切换. 展开更多

关键词 运动意图识别 惯性传感器 模式空间 转换模式 摆动相

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面向人体关节角度预测的运动意图识别方法研究 被引量：1

6

作者 曹雨冬 李慧 +3 位作者 陈怡 魏旺华 卢昀 孙帅帅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期22-30,共9页

为了弥补离散状态识别方法在运动过程预测上的不足,提出了一种面向人体关节角度预测的运动意图识别方法。围绕A型超声探头设计了驱动电路和回波采集程序用于测量肌肉厚度,收集了6名志愿者的运动数据,经过对同一运动过程中肌肉厚度和关... 为了弥补离散状态识别方法在运动过程预测上的不足,提出了一种面向人体关节角度预测的运动意图识别方法。围绕A型超声探头设计了驱动电路和回波采集程序用于测量肌肉厚度,收集了6名志愿者的运动数据,经过对同一运动过程中肌肉厚度和关节角度的数据拟合,定制化地生成了映射关系模型,得到决定系数R2的平均值为0.916 9,显示出较好的匹配度,将模型固化到程序中,系统的预测值输出响应频率可以达到30 Hz,表明该方法可以跟踪过程中的连续状态变化识别人的运动意图,相比于离散状态识别方法,可以有效提升识别精度和实时性能。 展开更多

关键词 A型超声 肌肉厚度测量 曲线拟合 运动意图识别 关节角度预测

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基于Kinect的上肢主动康复训练运动意图识别 被引量：4

7

作者 胡玉舸 陶庆 +1 位作者 孟庆丰 来全宝 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第3期35-37,42,共4页

针对上肢主动康复训练中的运动意图识别条件复杂、肢体康复自由度受限等问题,开展基于Kinect的上肢主动康复训练运动意图识别技术研究。经过采用微软体感设备Kinect,获取人体上肢运动信号。建立人体上肢简化模型,模拟计算和预测上肢关... 针对上肢主动康复训练中的运动意图识别条件复杂、肢体康复自由度受限等问题,开展基于Kinect的上肢主动康复训练运动意图识别技术研究。经过采用微软体感设备Kinect,获取人体上肢运动信号。建立人体上肢简化模型,模拟计算和预测上肢关节角度变换规律,设计并完成康复训练动作试验。采用卡尔曼滤波结合运动方程,进行数据分析。利用MATLAB得到上肢主动康复训练运动过程的数学模型。数据证明:由Kinect获取的人机交互信息,可以实时有效的预测人体上肢运动意图,具有可行性。该技术可以快速有针对性地制定运动康复训练方案,也可为机电系统辅助的神经功能康复技术和神经科学研究提供资源。 展开更多

关键词 上肢主动康复训练 KINECT 人机交互 运动方程 卡尔曼滤波 运动意图识别

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sEMG多特征融合的自适应神经网络下肢运动意图识别研究 被引量：2

8

作者 刘瑞恒 张峻霞 钱芊橙 《现代电子技术》 2022年第7期33-40,共8页

针对表面肌电信号单一特征进行动作意图识别准确率低的问题,提出一种利用表面肌电信号多特征融合的动态自适应神经网络算法,实现8种下肢运动意图的准确识别。采集8种下肢动作的表面肌电信号,利用小波基函数对原始信号进行降噪处理,提取... 针对表面肌电信号单一特征进行动作意图识别准确率低的问题,提出一种利用表面肌电信号多特征融合的动态自适应神经网络算法,实现8种下肢运动意图的准确识别。采集8种下肢动作的表面肌电信号,利用小波基函数对原始信号进行降噪处理,提取时域、小波变换和样本熵的原始特征参数。对原始特征进行主成分分析,降低特征维度,使用改进的差分进化算法优化各个特征的权重值;针对传统BP神经网络梯度下降法收敛速度慢的问题,使用动态自适应学习率的神经网络算法代替传统BP神经网络识别方法,既提升了模型的收敛速度,又提高了运动意图识别的准确率。实验结果表明,采用多特征融合的自适应神经网络模型识别8种下肢运动意图,平均识别准确率达到94.89%,比单特征的BP神经网络方法识别准确率提高10%以上,动作的识别时间只需要280 ms。该方法在300 ms内可实现对下肢动作的识别,能够达到运动意图识别的要求。 展开更多

关键词 下肢运动意图识别 多特征融合 动态自适应神经网络 特征提取 下肢表面肌电信号 差分进化算法 小波分析 主成分分析

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基于GMM-HMM模型的智能下肢假肢运动意图识别 被引量：7

9

作者 盛敏 刘双庆 +1 位作者 王婕 苏本跃 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期169-178,共10页

传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号,带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性,提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下肢截肢者运动模式进行了重定义后,仅使用惯性传感器,采集健肢... 传统下肢假肢运动意图识别方法常使用多模态传感器信号,带来一定的复杂性以及模式转换识别一般带有滞后性,提出了基于数据驱动下的智能下肢假肢运动意图识别方法。在对单侧下肢截肢者运动模式进行了重定义后,仅使用惯性传感器,采集健肢侧处于摆动相的时序数据。选择高斯混合-隐马尔可夫模型作为分类器,对下肢假肢的运动意图进行识别。实验结果表明,该算法在模式空间中的一组基模式:平地行走、上坡、下坡、上楼和下楼5种稳态模式中,识别率达到98.99%,在包含5种稳态模式和8类转换模式的13类运动模式中的识别率可达到96.92%。所提出的方法可以在下肢假肢运动意图识别性能上有较大提升,帮助单侧下肢截肢者实现自然、流畅、稳定的行走。 展开更多

关键词 运动意图识别 惯性传感器 高斯混合-隐马尔可夫模型 模式转换 摆动相

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基于sEMG的下肢连续运动切换态实时识别方法

10

作者 石欣 敖钰民 +2 位作者 范智瑞 余可祺 秦鹏杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期165-174,共10页

在外骨骼与人进行自然人机交互(HRI)过程中,准确快速地识别下肢连续运动中的切换态至关重要。切换态sEMG信号即包含切换前后运动信息,又包含切换的瞬态信息,难以直接用于识别。为了快速准确地识别切换态,本文提出了FMICMD-LACNN的实时... 在外骨骼与人进行自然人机交互(HRI)过程中,准确快速地识别下肢连续运动中的切换态至关重要。切换态sEMG信号即包含切换前后运动信息,又包含切换的瞬态信息,难以直接用于识别。为了快速准确地识别切换态,本文提出了FMICMD-LACNN的实时识别方法。提出了自适应多分量瞬时频率估计方法来提升多元本征线性调频模态分解(MICMD)计算效率,提出了分量能量惩罚因子提高MICMD分解精度,从而形成了快速多元本征调频模态分解(FMICMD)算法。针对FMICMD分解后sEMG信号,构建了LACNN识别模型,实现了快速且准确的切换态识别。本研究采集了10名受试者8种常见下肢连续运动切换态下的sEMG信号进行实验验证。结果表明,对于这8种切换态,该方法平均识别准确率为98.35%,平均识别时间仅约8 ms,均优于CNN-LSTM、E2CNN以及CNN-BiLSTM方法。该方法具有较高的准确率和实时性,能够满足外骨骼与人体快速自然交互的需求。 展开更多

关键词 运动意图识别 表面肌电信号 MICMD CNN

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基于表面肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型

11

作者 王林 李炜煌 唐鸿雁 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第1期19-29,共11页

针对表面肌电(sEMG)信号与上肢运动方向之间的映射关系,提出一种基于肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型。通过实验进行受试者肌电信号的采集,分析上肢在不同姿态下的力方向识别算法的准确性。实验采用9块浅层肌肉的肌电信号作为输入... 针对表面肌电(sEMG)信号与上肢运动方向之间的映射关系,提出一种基于肌电力映射矩阵的上肢运动方向预测模型。通过实验进行受试者肌电信号的采集,分析上肢在不同姿态下的力方向识别算法的准确性。实验采用9块浅层肌肉的肌电信号作为输入,运用小波滤波和均方根值(RMS)处理信号,并构建了肌电力方向映射矩阵(SFMM)和末端运动方向映射矩阵(EDMM)。通过伪逆法和反向传播神经网络(BPNN)进行模型训练,对比使用原始数据、处理后的数据以及结合位姿变换矩阵的数据这3种方法在单独姿态和混合姿态下的预测能力。研究结果显示,结合位姿变换矩阵的方法在各种姿态下均表现出较高的预测准确度,可有效减小上肢姿态变化对预测结果的影响。本研究为基于sEMG的外骨骼设备力方向预测提供了理论基础。 展开更多

关键词 表面肌电信号 运动意图识别 神经网络 多姿态 映射矩阵

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基于多路sEMG时序分析的人体运动模式识别方法 被引量：33

12

作者 佟丽娜 侯增广 +3 位作者 彭亮 王卫群 陈翼雄 谭民 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期810-821,共12页

针对主动康复训练中人体运动识别问题,提出了一种基于多路表面肌电(Surface electromyogram,sEMG)时序特征的人体运动模式识别方法.设计评估类周期sEMG信号波形相似度的方法来对多路sEMG信号进行特征选择;以二维科荷伦自组织竞争网络(Se... 针对主动康复训练中人体运动识别问题,提出了一种基于多路表面肌电(Surface electromyogram,sEMG)时序特征的人体运动模式识别方法.设计评估类周期sEMG信号波形相似度的方法来对多路sEMG信号进行特征选择;以二维科荷伦自组织竞争网络(Self-organization mapping net,SOM)对多路信息进行编码;最后,建立描述各运动过程多路sEMG时序特征的隐马尔科夫模型(Hidden Markov model,HMM),基于最大似然估计法对多模型匹配进行综合判决获取识别结果.并在对下肢踏车、椭圆、步行运动模式的识别实验中,相对于经典线性及非线性算法,识别率由72.5%和88.33%提高到91.67%,验证了本文方法的有效性. 展开更多

关键词 康复训练 表面肌电 人体运动意图识别 自组织神经网络 隐马尔科夫模型

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采用源空间套索分析和卷积神经网络方法的高频脑电动作模式识别方法

13

作者 陶怡 徐维维 +3 位作者 朱家林 袁子文 王茂德 王刚 《西安交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期187-196,共10页

针对目前同侧手部运动意图识别率低的问题,提出了一种基于源空间套索分析和卷积神经网络(source-Lasso-CNN,SLC)的高频脑电动作模式识别方法。该方法运用空间源定位分析与握拳、展拳、二指对捏、三指对捏4种动作相关的脑电信号,使用组La... 针对目前同侧手部运动意图识别率低的问题,提出了一种基于源空间套索分析和卷积神经网络(source-Lasso-CNN,SLC)的高频脑电动作模式识别方法。该方法运用空间源定位分析与握拳、展拳、二指对捏、三指对捏4种动作相关的脑电信号,使用组Lasso进行感兴趣区域(ROI)选择,再输入到卷积神经网络进行单手多类动作模式识别。采集13名被试者在4种手部动作模式下的脑电和肌电信号并进行预处理,采用基于核磁共振图像的边界元模型建立头模型、使用最小范数估计解决脑电源成像逆问题,将传感器空间的脑电信号映射至源空间。将源空间脑电序列按照布罗德曼分区进行划分,提取每个脑区的3个时域特征并基于特征采用组Lasso方法进行ROI选择,将挑选出的ROI及其对应源空间序列输入卷积神经网络中进行四分类。实验结果表明:采用source-Lasso-CNN的方法在高频(γ频带)脑电的识别准确率可达(82.23±12.71)%,优于在δ(1~3 Hz)、θ(4~7 Hz)、α(8~13 Hz)、β(14~30 Hz)以及全频带(1~100 Hz)上的结果。与其他先进方法相比,其准确率也有显著性的提升,显示了该方法在同侧手部运动意图识别中的有效性。 展开更多

关键词 源空间 Lasso 卷积神经网络 高频脑电 手部运动意图识别

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基于相位划分的下肢连续运动预测 被引量：9

14

作者 段有康 陈小刚 +3 位作者 桂剑 马斌 李顺芬 宋志棠 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期89-95,共7页

为了实现针对特定个体的运动特点进行更精确的下肢连续运动预测和用更短的时间开展预测模型训练,采用对每个步态相位都建立预测模型的方法.在识别出当前的步态相位后,使用当前相位的预测模型进行关节角度的预测.使用支持向量机(SVM),对... 为了实现针对特定个体的运动特点进行更精确的下肢连续运动预测和用更短的时间开展预测模型训练,采用对每个步态相位都建立预测模型的方法.在识别出当前的步态相位后,使用当前相位的预测模型进行关节角度的预测.使用支持向量机(SVM),对提出的方法进行验证.实验表明,采用基于相位划分的下肢连续运动预测方法相比于对整个运动状态进行关节角度建模的预测方法,具有更高的预测精度和更短的模型训练时间.髋、膝、踝关节的预测结果与真实值的相关系数均大于0.99,每次预测的角度与真实值的平均均方根误差均小于2°,训练时间缩短4.0~5.0倍. 展开更多

关键词 相位划分 运动意图识别 关节角度预测 外骨骼机器人 表面肌电信号

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一种同步提取运动想象信号时-频-空特征的卷积神经网络算法 被引量：1

15

作者 樊炎 匡绍龙 +2 位作者 许重宝 孙立宁 张虹淼 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1064-1074,共11页

从脑电信号中精确提取和运动想象相关的特征是运动意图识别的难点之一.为了准确识别运动意图,提出一种可以同步提取运动想象信号时间、频率和空间特征的卷积神经网络算法,称为时-频-空卷积神经网络(Time-FrequencySpatial Convolutional... 从脑电信号中精确提取和运动想象相关的特征是运动意图识别的难点之一.为了准确识别运动意图,提出一种可以同步提取运动想象信号时间、频率和空间特征的卷积神经网络算法,称为时-频-空卷积神经网络(Time-FrequencySpatial Convolutional Neural Networks,TFSCNN). TFSCNN利用3D卷积提取运动想象信号的频率特征,深度可分离卷积提取空间和时间特征,最后使用时间卷积神经网络进一步提取时间特征.利用公开数据集BCI CompetitionⅣdataset2b对提出的算法模型进行评估,结果显示该模型的平均准确率达到了81.86%,平均Kappa值为0.632.模型获得的Kappa值比滤波器组共空间模式算法提高了25.2%,比卷积神经网络-堆叠自动编码器算法提高了12.8%,证实提出的TFSCNN模型的有效性.并且,TFSCNN模型使用了深度可分离卷积,比相同参数的标准CNN节省了2/3的训练时间,单次测试耗时仅为1.25E-5 s,未来有望应用于在线脑机接口(BCI)系统. 展开更多

关键词 运动想象 运动意图识别 卷积神经网络 特征提取与分类

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基于人机信息交互的助行外骨骼机器人技术进展 被引量：26

16

作者 明东 蒋晟龙 +2 位作者 王忠鹏 綦宏志 万柏坤 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期1089-1100,共12页

外骨骼机器人是集人体信息检测、机器人自动控制、神经工程等多学科知识于一身的高科技成果.本文简要介绍了外骨骼机器人研发技术现状和应用市场前景,分别从外骨骼动力驱动和运动测量技术角度剖析了支撑典型外骨骼机器人实现其运动辅助... 外骨骼机器人是集人体信息检测、机器人自动控制、神经工程等多学科知识于一身的高科技成果.本文简要介绍了外骨骼机器人研发技术现状和应用市场前景,分别从外骨骼动力驱动和运动测量技术角度剖析了支撑典型外骨骼机器人实现其运动辅助功能的主要技术基础,重点从神经信息交互角度出发,讨论了构建人机信息交互环路中的技术瓶颈,以及如何更为高效准确地获取人体运动意图.最后展望了其未来技术研发方向. 展开更多

关键词 康复机器人 外骨骼 人机信息环路 运动意图识别 神经可塑性

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基于导纳控制的膝关节外骨骼摆动控制研究 被引量：12

17

作者 韩亚丽 许有熊 +2 位作者 高海涛 朱松青 时煜 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期1943-1950,共8页

针对膝关节外骨骼机械腿运动过程中对操作者的运动跟随问题,提出了一种基于导纳原理的等效惯量补偿控制方法.设计导纳控制器将外骨骼与操作者间的交互力矩转化为期望的运动轨迹;通过低通滤波加速度与惯量增益的乘积形成的闭环反馈实现... 针对膝关节外骨骼机械腿运动过程中对操作者的运动跟随问题,提出了一种基于导纳原理的等效惯量补偿控制方法.设计导纳控制器将外骨骼与操作者间的交互力矩转化为期望的运动轨迹;通过低通滤波加速度与惯量增益的乘积形成的闭环反馈实现等效惯量补偿;结合腿部肌肉表面肌电信号进行人体摆腿运动换向的预判,实施膝关节外骨骼机械腿的摆动控制,实验结果表明,膝关节外骨骼与受试者之间的关节角度相对误差为±12%,膝关节外骨骼机械腿对受试者的摆腿运动能实现较好的运动跟随. 展开更多

关键词 膝关节外骨骼 运动跟随 导纳控制 人体运动意图识别 交互控制

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面向人机融合的智能动力下肢假肢研究现状与挑战 被引量：37

18

作者 王启宁 郑恩昊 +1 位作者 陈保君 麦金耿 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期1780-1793,共14页

智能动力下肢假肢在残疾人生活中起着越来越重要的作用.解决人-智能假肢-环境融合中的关键科学问题是实现假肢穿戴者安全、流畅运动的必要条件.本文针对此问题,综述了面向人机融合的智能动力下肢假肢研究,包括智能动力下肢假肢的仿生结... 智能动力下肢假肢在残疾人生活中起着越来越重要的作用.解决人-智能假肢-环境融合中的关键科学问题是实现假肢穿戴者安全、流畅运动的必要条件.本文针对此问题,综述了面向人机融合的智能动力下肢假肢研究,包括智能动力下肢假肢的仿生结构和控制方法、人体运动意图识别、复杂环境下的人-智能假肢融合、以及用于下肢假肢的感知替代和反馈,深入探讨了智能动力下肢假肢人机融合研究中所面临的挑战和问题,最后,本文对该领域的未来发展方向进行了展望和总结. 展开更多

关键词 智能动力下肢假肢 人机融合 运动意图识别 感知替代

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智能假肢膝关节的研发要点及其研究进展综述 被引量：6

19

作者 刘作军 许长寿 +1 位作者 陈玲玲 张燕 《包装工程》 CAS 北大核心 2021年第10期54-63,I0007,共11页

目的介绍国内外智能假肢膝关节研究的主要进展,为相关领域的研发提供可借鉴的思路。方法基于机械结构、调控方式、驱动方式,对典型假肢膝关节进行了分类比较,并从假肢穿戴者的运动意图识别、驱动控制、人机协调控制等方面做了分析。此外... 目的介绍国内外智能假肢膝关节研究的主要进展,为相关领域的研发提供可借鉴的思路。方法基于机械结构、调控方式、驱动方式,对典型假肢膝关节进行了分类比较,并从假肢穿戴者的运动意图识别、驱动控制、人机协调控制等方面做了分析。此外,对假肢膝关节在智能化研究与安全性、个性化与通用性、人机共融技术、科学伦理、关键技术等方面需要注意的问题,提出了研发要点和技术思路。结论智能假肢膝关节应注重安全性与稳定性,规避用户在使用过程中的潜在危险因素;实现假肢控制参数的自整定和灵活适配,在个性化与通用性上达到平衡;综合考虑人—机—环境因素,实现协调控制;坚持“以人为本”,在技术方法和科学伦理两个方面开展医工结合的研究;突破关键技术限制,建立完善的社会医疗康复保障服务体系。 展开更多

关键词 智能假肢膝关节 运动意图识别 人机协调控制

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智能肌电控制假手研究进展 被引量：5

20

作者 宋爱国 胡旭晖 祝佳航 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 2019年第2期127-137,共11页

智能肌电假手研究作为康复医疗领域中的重要研究内容,始终是国内外研究的热点.随着机器人技术的进步,假手正往仿人型、灵巧性、直觉控制、智能感知方向发展.智能肌电假手应当具有与人手相近的功能,其不仅能通过运动功能重建辅助残疾人... 智能肌电假手研究作为康复医疗领域中的重要研究内容,始终是国内外研究的热点.随着机器人技术的进步,假手正往仿人型、灵巧性、直觉控制、智能感知方向发展.智能肌电假手应当具有与人手相近的功能,其不仅能通过运动功能重建辅助残疾人进行日常生活,而且还应通过感知反馈功能重建让残疾人产生人机共融的本体感.本文通过对国内外多年的肌电假手研究成果进行分析比较,从质量、灵巧程度、抓取性能、设计原理等多角度分析了假手的机械结构设计要素;另外,本文还较系统地对基于肌电信号的手势识别研究现状进行概述,介绍了目前基于残肢生物信号识别的多种研究思路,并分析了多种基于不同原理的假手信息感知技术,介绍了利用指尖力触觉传感器实现对假手的自适应控制和用户的感知反馈.最后总结了未来假手的研究发展过程中面临的问题与挑战,提出了肌电假手的未来研究方向. 展开更多

关键词 肌电假手 运动意图识别 力触觉感知 仿人灵巧手

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