【技术实现步骤摘要】
肌电信号分类、外骨骼机器人控制方法及装置
本申请涉及机器人领域，尤其涉及一种肌电信号分类、外骨骼机器人控制方法及装置。
技术介绍
手部运动在日常生活活动中起着至关重要的作用，对手部运动的识别一直是一个趋势性的研究课题。除了有助于在人与人和人与物的相互作用中更好地识别健全人的手部运动，对肢体残疾的受试者也有积极的需求，他们将从改进的手部运动识别和执行中受益更多。因此，近几十年来，外骨骼机器人和假肢的设计及相应的控制策略得到了迅速的发展。在所有可行的无创传感模式中，表面肌电信号(surfaceelectromyography,sEMG)因其便携性和鲁棒性，仍是主要采用的获取肢体运动意图的方法。运动意图的准确识别是外骨骼机器人和假肢直观控制的基础，这在机器人领域已得到深入研究。目前的运动意图识别即肌电信号类别识别的过程主要包括肌电信号预处理，特性提取和分类。其中特征提取在肌电信号类别识别中显得尤为重要。目前对肌电信号进行特征提取时通常以肌电信号的整个活动段为一个整体进行特征提取，这使得提取到的特征的准确性不是很高，...
【技术保护点】
1.一种肌电信号分类方法，其特征在于，包括：/n获取肌电信号，以及确定所述肌电信号对应的活动段；/n采用长度不同的滑动窗口对所述活动段进行分割处理，得到所述活动段对应的多个子信号段；/n对每个所述子信号段进行特征提取，将每个所述子信号段对应的特征进行组合，得到所述活动段对应的第一特征；/n对所述第一特征进行降维处理，得到所述第一特征对应的第二特征；/n将所述第二特征输入预先训练好的分类器，以使所述分类器输出所述肌电信号对应的类型。/n
【技术特征摘要】
1.一种肌电信号分类方法，其特征在于，包括：
获取肌电信号，以及确定所述肌电信号对应的活动段；
采用长度不同的滑动窗口对所述活动段进行分割处理，得到所述活动段对应的多个子信号段；
对每个所述子信号段进行特征提取，将每个所述子信号段对应的特征进行组合，得到所述活动段对应的第一特征；
对所述第一特征进行降维处理，得到所述第一特征对应的第二特征；
将所述第二特征输入预先训练好的分类器，以使所述分类器输出所述肌电信号对应的类型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用长度不同的滑动窗口对所述活动段进行分割处理，得到所述活动段对应的多个子信号段，包括：
获取第一滑动窗口的配置信息，所述配置信息包括窗口长度和窗口滑动步长；
根据所述第一滑动窗口的配置信息对所述活动段进行分割处理，得到多个初始信号段；
获取多个候选滑动窗口的配置信息；
根据多个候选滑动窗口的配置信息分别对每个初始信号段进行分割处理，得到每个初始信号段对应的子信号段；
将初始信号段和初始信号段对应的子信号段作为所述活动段对应的子信号段。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述第一特征进行降维处理，得到所述第一特征对应的第二特征，包括：
采用细菌文化基因算法对所述第一特征进行降维处理，得到所述第一特征对应的第二特征。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第二特征输入预先训练好的分类器，以使所述分类器输出所述肌电信号对应的类型，包括：
将所述第二特征输入预先训练好的线性判别分析分类器，将所述线性判别分析分类器输出的类型作为所述肌电信号对应的类型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述肌电信号对应的活动段包括：
提取所述肌电信号的包络信号；
在当前包络信号的前一个或多个包络信号不大于预设阈值的情况下，若当前包络信号大于预设阈值，则确定当前包络信号对应的肌电信号为活动段的起点信号；
在当前包络信号的前一个或多个包络信号大于预设阈值的情况下，若当前包络信号不大于预设阈值，则确定当前包络信号对应的肌电信号为活动段的终止点信号；
根据所述起点信号和终止点信号确定肌电信号的活动段。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，提取所述肌电信号的包络信号，包括：
获取核函数；
初始化所述核函数；
按照肌电信号采集时间从先到后的顺序将肌电信号逐个导入核函数中；
每导入一个肌电信号后更新所述核函数，并采用梯形法计算更新后的核函数的单位等距积分；
将得到的单位等距积分作为该导入核函数的肌电信号对应的包络信号。
7.一种外骨骼机器人控制方法，其特征在于，包括：
获取肌电信号采集模块采集用户的肌电信号；
基于预先训练好的分类器，确定所述肌电信号对应的类型；
基于所述肌电信...
【专利技术属性】
技术研发人员：李红红，姚秀军，
申请(专利权)人：北京海益同展信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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