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肌电信号在外骨骼助力机器人发展中的应用研究
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Abstract:
外骨骼助力机器人将先进的机器人技术与康复医学进行融合,最终目的是取得更好的恢复效果。肌电信号在外骨骼助力机器人发展中得到了长足的发展,基于表面肌电信号的人机交互控制优于传统固定程式控制。本文论述了目前外骨骼机器人的分类、表面肌电信号的分析与提取以及人机交互控制等内容,最后展望了表面肌电信号在外骨骼助力机器人研发中的未来研究趋势。
Exoskeleton assisted robots integrate advanced robot technology with rehabilitation medicine, and the ultimate goal is to achieve better recovery results. EMG signals have been greatly developed in the development of exoskeleton assisted robots. Human-computer interactive control based on surface EMG signals is superior to traditional fixed-program control. This paper discusses the current classification of exoskeleton robots, analysis and extraction of surface EMG signals, and human-computer interaction control. Finally, it looks forward to the future research trends of surface EMG signals in the development of exoskeleton assisted robots.
[1] | 丁其川, 熊安斌, 赵新刚. 基于表面肌电的运动意图识别方法研究及应用综述[J]. 自动化学报, 2016, 1(42): 13-25. |
[2] | 王秋惠, 魏玉坤, 刘力蒙. 康复机器人研究与应用进展[J]. 包装工程, 2018, 18(39): 83-89. |
[3] | 张小栋, 陈江城, 尹贵. 下肢康复机器人肌电感知与人机交互控制方法[J]. 振动、测试与诊断, 2018, 4(38): 649-657. |
[4] | 胡进, 侯增广, 陈翼雄, 等. 下肢康复机器人及其交互控制方法[J]. 自动化学报, 2014, 40(11): 2377-2390. |
[5] | 陈江城, 张小栋, 尹贵. 基于表面肌电信号的人体步态事件快速识别方法[J]. 中国机械工程, 2016, 27(7): 911-916, 924. |