基于表面肌电图像的灵巧假手控制系统
胡旭晖
宋爱国
李会军
1.东南大学 仪器科学与工程学院 生物电子学国家重点实验室,江苏南京,2100962.东南大学 仪器科学与工程学院 生物电子学国家重点实验室,江苏南京,2100963.东南大学 仪器科学与工程学院 生物电子学国家重点实验室,江苏南京,210096
摘要：设计了一种通过佩戴阵列型表面肌电传感器,实时识别受试者的8种手势,并控制一个自主研发的六自由度灵巧操作假手进行同步动作的人–机协同控制系统.控制假手的手势识别策略基于神经网络算法,受试者仅需在首次训练阶段重复完成预先设定的8种手势动作(分别为放松、手腕外翻、手腕内翻、握拳、伸掌、手势2、手势3和竖大拇指),之后该系统即能够实时识别受试者随机完成8种手势中的任意一种手势.本文提出的网络参数随机搜索算法和梯度下降算法,与目前同规模的神经网络相比提高了网络的训练速度和手势预测精度;该手势识别算法使用Tensorflow机器学习框架学习权值并进行了可视化分析;采用经过优化的手势训练方式既缩短了受试者的手势训练时间,同时提高了手势训练的熟练度.本文对一名肌肉无损伤的受试者进行表面肌电信号采集、训练和预测,对8种手势的综合预测精度达到97％,且再次佩戴时不再需要进行训练.受试者实际控制假手时,使用投票算法对实时手势预测结果进行深度优化,最终假手的动作同步率到达99％.
关键词：手势识别表面肌电图像灵巧假手
分类号：TP911.7(自动化技术、计算机技术)TP241(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金(91648206)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 1707-1714 )
英文信息