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集成运动意图辨识与虚拟现实环境的上肢康复机器人

机译:集成运动意图辨识与虚拟现实环境的上肢康复机器人

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摘要

上肢康复机器人对于中风后患者运动能力的提高具有积极的意义,但是将其用于康复训练中的时候却很少强调患者的主动运动意图。本研究的目的是将基于运动意图的控制与上肢康复机器人相结合,进一步提高中风后患者的上肢运行性能。提出了将一个3自由度外骨骼康复机器人、基于肌电信号的意图辨识系统和虚拟现实游戏环境进行集成应用的康复机器人训练系统。根据肌电信号的特性,运用小波包分析的方法进行特征提取。为了解决时不变问题,利用小波包节点能量取代小波包分解的原始系数来构造特征向量。在特征降维过程中,特征投影会引起类内离散度矩阵奇异问题。针对该问题,本文采用前期工作中提出的一种递归算法来避免类内离散度矩阵奇异性。降维后的特征向量通过神经网络进行辨识,其输出结果用于实现基于运动意图的机器人控制。最后,结合上肢康复机器人、EMG意图辨识模块和利用虚拟现实技术实现和设计的飞镖游戏进行了初步实验,结果证明了运动意图辨识的准确 度令人满意,集成基于运动意图辨识和虚拟现实环境的上肢康复机器人训练系统是可行的。
机译:上肢康复机器人对于中风后患者运动能力的提高具有积极的意义,但是将其用于康复训练中的时候却很少强调患者的主动运动意图。本研究的目的是将基于运动意图的控制与上肢康复机器人相结合,进一步提高中风后患者的上肢运行性能。提出了将一个3自由度外骨骼康复机器人、基于肌电信号的意图辨识系统和虚拟现实游戏环境进行集成应用的康复机器人训练系统。根据肌电信号的特性,运用小波包分析的方法进行特征提取。为了解决时不变问题,利用小波包节点能量取代小波包分解的原始系数来构造特征向量。在特征降维过程中,特征投影会引起类内离散度矩阵奇异问题。针对该问题,本文采用前期工作中提出的一种递归算法来避免类内离散度矩阵奇异性。降维后的特征向量通过神经网络进行辨识,其输出结果用于实现基于运动意图的机器人控制。最后,结合上肢康复机器人、EMG意图辨识模块和利用虚拟现实技术实现和设计的飞镖游戏进行了初步实验,结果证明了运动意图辨识的准确 度令人满意,集成基于运动意图辨识和虚拟现实环境的上肢康复机器人训练系统是可行的。

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