一种肌电控制虚拟机器人假手仿真系统的方法技术方案

本发明专利技术提出一种肌电控制虚拟机器人假手仿真系统的方法，包括如下步骤：①对测试者右前臂进行数据采集；②用贴在相关前臂肌肉上方皮肤层的电极来采集肌电信号；③对肌电信号进行整流、放大和滤波的信号预处理；④对肌电信号进行特征提取，提取出肌电信号的稳态特征量；⑤将采集好的稳态特征量分割为训练集和测试集，利用训练集训练选择好的分类器，然后对测试集的信号进行分类；⑥将进行信号分类过程之后的信号数据传递至后处理环节；⑦信号后处理后，即为控制命令信号，将其发送至虚拟手仿真系统；⑧机器人假手仿真系统中的虚拟手，承担起视觉反馈的作用，将虚拟手的实时状态反馈给大脑；⑨使用者通过视觉反馈来判断该手部动作是否为设想的动作。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及生物电信号处理、系统仿真及自动控制系统领域，尤其涉及到一种肌电控制虚拟机器人假手仿真系统的方法。
技术介绍
目前，国内市场上的肌电控制机器人假手缺乏对机器人操作系统(ROS)虚拟仿真系统的应用。对于机器人的相关功能，不使用ROS也能实现，但ROS使得机器人软件搭载的工作更方便，效率更高。因此，随着科学技术的迅速发展，对于ROS系统应用于肌电控制机器人假手显得尤为重要。现有的肌电假手虚拟交互技术，通常是将手部运动虚拟成游戏场景中的物体完成规定的动作和任务，这种情况在很大程度上对肌电假手产生了一种制约和束缚，使得肌电假手的局限性显著提升。通过采用的是虚拟游戏场景中的物体动作而并非采用真实的手臂手指进行仿真，使得人们在使用时十分不便利。尽管近年来的商业肌电假手已经取得了非常明显的进步，但因其昂贵的价格导致仍有很多截肢患者不去购买肌电假手。而那些已经购买了肌电假手的患者，由于在初期使用肌电假手的过程中需要花费大量精力来训练肌肉以适应肌电假手，肌电假手通常比真实的人手要重，与残肢的配合过程也会导致截肢患者的不适，因此也不经常使用已经购买的肌电假手。截肢者在使用将手部运动虚拟成游戏场景中的物体完成规定的动作或任务的肌电假手虚拟交互技术时，需要将具体的手部动作转换为虚拟游戏中的开始、停止、向上、向下、向左或向右等运动，对于没有游戏经验的截肢者而言，这种训练方式仍然不是一种好选择。因此，我们有必要对这样一种结构进行改善，以克服上述缺陷。
技术实现思路
本专利技术的目的是基于机器人操作系统的虚拟机器人假手仿真系统可以取代传统上佩戴真实肌电假手进行训练的过程，采用真实的手臂手指来进行仿真，截肢者能够在训练的过程中看到假手手指的运动过程，减少截肢患者在训练过程中所遭受的痛苦，缩短训练时间，能帮助截肢患者更好地适应肌电假手，提供一种肌电控制虚拟机器人假手仿真系统的方法。本专利技术为解决其技术问题所采用的技术方案是：一种肌电控制虚拟机器人假手仿真系统的方法，包括如下步骤：①.对若干健康测试者的右前臂进行数据采集；②.用贴在相关前臂肌肉上方皮肤层的电极来采集表面肌电信号；③.对表面肌电信号进行整流、放大和滤波的信号预处理；④.经过信号预处理后，对肌电信号进行特征提取，提取出肌电信号的稳态特征量；⑤.将采集好的肌电信号稳态特征量分割为训练集和测试集，利用训练集训练选择的好的分类器，然后对测试集的信号进行分类。；⑥.将进行信号分类过程之后的信号数据传递至用于消除破坏性的跳跃和使控制假手的信号数据足够平滑的后处理工作环节；⑦.信号后处理之后，即为控制命令信号，将其发送至虚拟手仿真系统中；⑧.虚拟机器人假手仿真系统中的虚拟手，承担起视觉反馈的作用，将虚拟手的实时状态反馈给使用者的大脑；⑨.使用者通过视觉反馈来判断该手部动作是否为设想的手部动作，如有差别，需调整肌肉动作，使设想动作与实际分类出的动作保持一致，达到利用虚拟机器人假手仿真系统进行训练的目的。进一步的，所述肌电信号是从四个从没做过类似实验的健康测试者处进行数据采集，其中三名为男性，一名为女性的右前臂记录得到；测试者的平均年龄是28±6岁，身体质量指数(BMI)是23.6±3.6公斤/米，四位测试者都没有任何一个有已知的神经系统疾病，他们在数据采集之前都训练和操作过虚拟机器人假手仿真系统。进一步的，所述视觉反馈环节是由基于机器人操作系统(ROS)实现的虚拟机器人假手仿真系统构成的。本专利技术的优点在于：1、基于机器人操作系统的肌电控制虚拟机器人假手仿真系统，有着较高的分类效果、可靠的仿真训练环境、直观的视觉反馈等优点；2、对截肢患者更高比例的使用肌电假手起到了积极的作用。附图说明图1是本专利技术的虚拟机器人假手仿真系统结构图；图2是本专利技术的八个多指屈伸动作图；图3是本专利技术的上臂中七个与多手指动作相关的肌肉图；图4是本专利技术的虚拟机器人假手仿真系统的视觉反馈图；图5是本专利技术的虚拟机器人假手仿真系统的信号流程图；图6是本专利技术的基于视觉反馈的WAM特征SVM分类器下，八个多指手部动作的分类结果混淆矩阵；图7是本专利技术的部分虚拟手的多指手部运动。具体实施方式为了使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合图示与具体实施例，进一步阐述本专利技术。如图1所示，本专利技术提出的一种肌电控制虚拟机器人假手仿真系统的方法，包括如下步骤：①.对若干健康测试者的右前臂进行数据采集；②.用贴在相关前臂肌肉上方皮肤层的电极来采集表面肌电信号；③.对表面肌电信号进行整流、放大和滤波的8信号预处理；④.经过信号预处理后，对肌电信号进行特征提取，提取出肌电信号的稳态特征量；⑤.将采集好的肌电信号稳态特征量分割为训练集和测试集，利用训练集训练选择的好的分类器，然后对测试集的信号进行分类。；⑥.将进行信号分类过程之后的信号数据传递至用于消除破坏性的跳跃和使控制假手的信号数据足够平滑的后处理工作环节；⑦.信号后处理之后，即为控制命令信号，将其发送至虚拟手仿真系统中；⑧.虚拟机器人假手仿真系统中的虚拟手，承担起视觉反馈的作用，将虚拟手的实时状态反馈给使用者的大脑；⑨.使用者通过视觉反馈来判断该手部动作是否为设想的手部动作，如有差别，需调整肌肉动作，使设想动作与实际分类出的动作保持一致，达到利用虚拟机器人假手仿真系统进行训练的目的。进一步的，所述肌电信号是从四个从没做过类似实验的健康测试者处进行数据采集，其中三名为男性，一名为女性的右前臂记录得到；测试者的平均年龄是28±6岁，身体质量指数(BMI)是23.6±3.6公斤/米，四位测试者都没有任何一个有已知的神经系统疾病，他们在数据采集之前都训练和操作过虚拟机器人假手仿真系统。进一步的，所述视觉反馈环节是由基于机器人操作系统(ROS)实现的虚拟机器人假手仿真系统构成的。以虚拟机器人假手作为视觉反馈的虚拟机器人假手仿真系统设计结构如图1所示。首先是用贴在相关前臂肌肉上方皮肤层的电极来采集表面肌电信号，然后信号会被进行整流、放大和滤波等预处理。经过信号的预处理后，提取出肌电信号的稳态特征量，接下来将这些特征量给合适的分类器来对事先定义好类别的数据进行分类。后处理方法是用来消除破坏性的跳跃和使控制假手的信号数据足够平滑。视觉反馈环节是由基于机器人操作系统(ROS)实现的虚拟机器人假手仿真系统构成的。本专利技术所提出的一种肌电控制虚拟机器人假手仿真系统的方法共采集和分类了八个多指屈伸运动，包括(a)平托、(b)小直径抓、(c)中直径抓、(d)球形抓、(e)三指抓、(f)两指捏、(g)食指伸展和(h)放松状态，如图2所示。七个与多指动作有关的上臂肌肉包括食指固有伸肌、指伸肌、拇长展肌、拇短伸肌、拇长伸肌、拇长屈肌和指深屈肌。本专利技术共使用十个电极进行十通道数据采集。考虑到上臂肌肉的纵向分布，先按照上臂后侧的整体长度，几何等分为三个部分，然后在每个部分贴上两个电极。其余四个电极贴在前臂的前侧，其中两个贴在拇长屈肌上，另外两个电极贴在靠手腕侧，十个电极的布置如图3所示。为了获取最有效的肌电信号，测试者需要用酒精擦拭测试部位，如有需要还要将测试处的毛发刮掉。所有电极都与肌肉纤维的走势平行并特殊的医用粘合绷带粘在皮肤上。信号采集采用的主要的采集设备是DelsysTrign本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种肌电控制虚拟机器人假手仿真系统的方法，其特征在于，包括如下步骤：①.对若干健康测试者的右前臂进行数据采集；②.用贴在相关前臂肌肉上方皮肤层的电极来采集表面肌电信号；③.对表面肌电信号进行整流、放大和滤波的信号预处理；④.经过信号预处理后，对肌电信号进行特征提取，提取出肌电信号的稳态特征量；⑤.将采集好的肌电信号稳态特征量分割为训练集和测试集，利用训练集训练选择的好的分类器，然后对测试集的信号进行分类；⑥.将进行信号分类过程之后的信号数据传递至用于消除破坏性的跳跃和使控制假手的信号数据足够平滑的后处理工作环节；⑦.信号后处理之后，即为控制命令信号，将其发送至虚拟手仿真系统中；⑧.虚拟机器人假手仿真系统中的虚拟手，承担起视觉反馈的作用，将虚拟手的实时状态反馈给使用者的大脑；⑨.使用者通过视觉反馈来判断该手部动作是否为设想的手部动作，如有差别，需调整肌肉动作，使设想动作与实际分类出的动作保持一致，达到利用虚拟机器人假手仿真系统进行训练的目的。

【技术特征摘要】
1.一种肌电控制虚拟机器人假手仿真系统的方法，其特征在于，包括如下步骤：①.对若干健康测试者的右前臂进行数据采集；②.用贴在相关前臂肌肉上方皮肤层的电极来采集表面肌电信号；③.对表面肌电信号进行整流、放大和滤波的信号预处理；④.经过信号预处理后，对肌电信号进行特征提取，提取出肌电信号的稳态特征量；⑤.将采集好的肌电信号稳态特征量分割为训练集和测试集，利用训练集训练选择的好的分类器，然后对测试集的信号进行分类；⑥.将进行信号分类过程之后的信号数据传递至用于消除破坏性的跳跃和使控制假手的信号数据足够平滑的后处理工作环节；⑦.信号后处理之后，即为控制命令信号，将其发送至虚拟手仿真系统中；⑧.虚拟机器人假手仿真系统中的虚拟手，承担起视觉反馈的作用，将虚拟手的实时状态反馈给使用者的大脑；⑨.使用...

【专利技术属性】
技术研发人员：王芳，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：上海;31