一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法

摘要

本发明涉及一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法，该方法的步骤为：肘关节动作相关肌电信号采集与预处理，得到某一时刻的肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号；对该时刻的肘关节肱二头肌和肱三头肌的肌电能量特征进行计算，得到该时刻的肘关节肱二头肌肌电能量特征、该时刻的肘关节肱三头肌肌电能量特征；根据该时刻的肘关节肱二头肌、肱三头肌肌电能量特征进行该时刻肘关节动作辨识；返回至第二步，进行下一时刻的肘关节动作识别，直至整个辨识过程结束。本发明具有算法简单、准确度和鲁棒性高等优势特点。可以让穿戴者根据上肢实时体力等状况，随时决定上肢肘关节的屈伸运动幅度，并达到更佳的助力效果与人机体验。

说明书

技术领域

本发明涉及肘关节动作识别技术领域，尤其涉及一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法。

背景技术

人体上肢是人体从事各种复杂、精细运动作业的主要肢体，其运动功能与能力对人体的作业效能有着决定性的影响。上肢外骨骼是一种可穿戴式的助力机构，其在康复医疗领域及军事领域都有着极其重要的应用价值，比如可以辅助或替代医师完成上肢康复训练，辅助人体进行重物搬运或完成上肢参与的具有高重复性的任务。上肢外骨骼是人机强耦合的复杂机电系统，其对人体运动意图的及时、准确辨识是上肢外骨骼发挥助力效果的基础，也是实现高效人机协同的关键。对于上肢外骨骼来说，肘关节动作的及时、准确辨识是其基本需求。人体上肢很多动作都会涉及到肘关节的屈伸运动，因此肘关节屈伸动作的实时、快速识别对上肢外骨骼技术发展与推动有着极其重要的意义。

表面肌电信号是由人体中枢神经系统控制肌肉收缩而所产生的一种实时生物电信号，它直接、充分地反映了人体的运动意图。因此，通过表面肌电信号，可实现对人体运动意图的快速辨识。相比其它辨识方法，采集基于肌电信号的人体运动动作辨识方法可实现更好人机协同性。

目前已有一些基于表面肌电信号的肘关节屈伸动作辨识，比如通过提取肘关节屈伸运动过程中肌电信号的时域或频域特征，并利用神经网络、支持向量机等分类器完成对肘关节屈伸动作的辨识。但这些辨识方法是实现对离散动作模式的分类辨识，并没有实现对肘关节屈伸动作连续辨识，也无法实现对上肢外骨骼肘关节的过程式控制，严重限制了上肢外骨骼助力效果。因此需要一种可实现对肘关节屈伸动作连续辨识方法，解决上肢外骨骼中肘关节的过程式控制。相对于离散的动作模式分类辨识，连续的动作辨识可实现对上肢外骨骼过程式的控制，提高上肢外骨骼的控制精度与控制能力，从而可以让穿戴者根据上肢实时体力等状况，随时决定上肢肘关节的屈伸运动幅度，并达到更佳的助力效果与人机体验。

发明内容

鉴于上述的分析，本发明旨在提供一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法，用以解决现有测量装置无法实时测量且测量过程复杂、稳定性低的问题，及如何提高对上肢外骨骼的控制精度与控制能力，并达到更佳的助力效果与人机体验。

本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：

一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法，该方法的步骤为：

S1、肘关节动作相关肌电信号采集与预处理，得到某一时刻的肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号；

S2、对该时刻的肘关节肱二头肌和肱三头肌的肌电能量特征进行计算，得到该时刻的肘关节肱二头肌肌电能量特征、该时刻的肘关节肱三头肌肌电能量特征；

S3、根据该时刻的肘关节肱二头肌、肱三头肌肌电能量特征进行该时刻肘关节动作辨识；

S4、返回至步骤S2，进行下一时刻的肘关节动作识别，直至整个辨识过程结束。

方法中，每隔时间t进行一次肌电信号的采集，并计数1次，直至辨识过程结束，共计数N次，其中N≥2；

辨识过程开始后经过n·t时间后的n时刻，肱二头肌肌电信号为x(n)、肱三头肌肌电信号为y(n)，其中0≤n≤N，且n为整数。

步骤S1具体为：

在开始辨识过程前对肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号赋予初值；在开始辨识过程后的i时刻，2≤i≤N，通过多通道肌电信号采集装置连续采集与上肢外骨骼穿戴者肘关节屈伸运动相关的肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号；通过肌电信号滤波预处理模块对肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号进行预处理，滤除干扰和噪声；最终得到i时刻的预处理后的肱二头肌肌电信号x(i)和肱三头肌肌电信号y(i)。

步骤S1中，在开始辨识过程前对肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号赋予初值包括：

i＝0时刻，肱二头肌肌电信号x(0)、肱三头肌肌电信号y(0)；

i＝1时刻，肱二头肌肌电信号x(1)、肱三头肌肌电信号y(1)、肱二头肌肌电能量特征E_x(1)、肱三头肌肌电能量特征E_y(1)。

步骤S1中使用截止频率为30-350Hz的巴特沃斯带通滤波器对采集的肌电信号进行滤波，滤除干扰和噪声。

步骤S2具体为：

利用能量特征提取模块对i时刻的预处理后的肱二头肌肌电信号x(i)和肱三头肌肌电信号y(i)进行能量特征的计算；肱二头肌肌电能量特征为E_x(i)、肱三头肌肌电能量特征为E_y(i)。

步骤S2中，肱二头肌肌电能量特征E_x(i)满足：

E_x(i)＝ψ[x(i-1)]＝x²(i-1)-x(i)x(i-2)；

肱三头肌肌电能量特征E_y(i)满足：

E_y(i)＝ψ[y(i-1)]＝y²(i-1)-y(i)y(i-2)。

步骤S3具体为：

S3.1、i时刻的肱二头肌肌电能量特征相对于i-1时刻的肱二头肌肌电能量特征的变化量、i时刻的肱三头肌肌电能量特征相对于i-1时刻的肱三头肌肌电能量特征的变化量，如果同时小于20％，那么i时刻肘关节停止运动，进行步骤S4，否则进行步骤S3.2；

S3.2、如果i时刻的肱二头肌肌电能量特征相对于i-1时刻的肱二头肌肌电能量特征增加1.5倍以上，或i时刻的肱三头肌肌电能量特征相对于i-1时刻的肱三头肌肌电能量特征增加1.5倍以上，那么进行步骤S3.3，否则进行步骤S4；

S3.3、如果i时刻的肱二头肌肌电能量特征为i时刻的肱三头肌肌电能量特征的1.5倍以上，那么i时刻肘关节屈曲向上，进行步骤S4，否则进行步骤S3.4；

S3.4、如果i时刻的肱三头肌肌电能量特征为i时刻的肱二头肌肌电能量特征的1.5倍以上，那么i时刻肘关节伸展向下，进行步骤S4，否则i时刻肘关节停止运动，进行步骤S4。

本发明有益效果如下：

1、本发明采用循环测量的方法，以测量时差为步长，测算肌电能量特征，近似实时的反映了肘部肌电的运动特征，对肘关节的动作进行连续辨识；

2、本发明通过肌电能量特征来描述肘部肌肉的作用，并结合相应的计算公式，提高了测量方法的准确度和鲁棒性，相对现有测量方法，提高了测量的稳定性，保证了测量的连续、实时、有效，可实现对上肢外骨骼过程式的控制，提高上肢外骨骼的控制精度与控制能力，从而可以让穿戴者根据上肢实时体力等状况，随时决定上肢肘关节的屈伸运动幅度，并达到更佳的助力效果与人机体验；

3、本发明根据对肌电能量特征的变化来判断肘部的运动，使得测量过程更加简单直观，避免了现有测量方法繁琐的测量过程引起的误差累计和时效滞后。

本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图仅用于示出具体实施例的目的，而并不认为是对本发明的限制，在整个附图中，相同的参考符号表示相同的部件。

图1为一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。

一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法，该方法的步骤为：

S1、肘关节动作相关肌电信号采集与预处理，得到某一时刻的肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号：

每隔时间t进行一次肌电信号的采集，并计数1次，直至辨识过程结束，共计数N次，其中N≥2；

辨识过程开始后经过n·t时间后的n时刻，肱二头肌肌电信号为x(n)、肱三头肌肌电信号为y(n)，其中0≤n≤N，且n为整数。

在开始辨识过程前对肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号赋予初值；在开始辨识过程后的i时刻，2≤i≤N，通过多通道肌电信号采集装置连续采集与上肢外骨骼穿戴者肘关节屈伸运动相关的肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号；通过肌电信号滤波预处理模块对肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号进行预处理，滤除干扰和噪声；最终得到i时刻的预处理后的肱二头肌肌电信号x(i)和肱三头肌肌电信号y(i)。

在开始辨识过程前对肱二头肌肌电信号、肱三头肌肌电信号赋予初值包括：

i＝0时刻，肱二头肌肌电信号x(0)、肱三头肌肌电信号y(0)；

i＝1时刻，肱二头肌肌电信号x(1)、肱三头肌肌电信号y(1)、肱二头肌肌电能量特征E_x(1)、肱三头肌肌电能量特征E_y(1)。

肌电信号在本质上是一种具有非平稳特性的生理信号，其有效频带在20-500Hz范围内，使用截止频率为30-350Hz的巴特沃斯带通滤波器对采集的肌电信号进行滤波，滤除干扰和噪声。

S2、对i时刻的肘关节肱二头肌和肱三头肌的肌电能量特征进行计算，得到该时刻的肘关节肱二头肌肌电能量特征、该时刻的肘关节肱三头肌肌电能量特征：

利用能量特征提取模块对i时刻的预处理后的肱二头肌肌电信号x(i)和肱三头肌肌电信号y(i)进行能量特征的计算；肱二头肌肌电能量特征为E_x(i)、肱三头肌肌电能量特征为E_y(i)。

肱二头肌肌电能量特征E_x(i)满足：

E_x(i)＝ψ[x(i-1)]＝x²(i-1)-x(i)x(i-2)；

肱三头肌肌电能量特征E_y(i)满足：

E_y(i)＝ψ[y(i-1)]＝y²(i-1)-y(i)y(i-2)。

S3、根据i时刻的肘关节肱二头肌、肱三头肌肌电能量特征进行该时刻肘关节动作辨识：

S3.1、i时刻的肱二头肌肌电能量特征相对于i-1时刻的肱二头肌肌电能量特征的变化量、i时刻的肱三头肌肌电能量特征相对于i-1时刻的肱三头肌肌电能量特征的变化量，如果同时小于20％，那么i时刻肘关节停止运动，进行步骤S4，否则进行步骤S3.2；

S3.2、如果i时刻的肱二头肌肌电能量特征相对于i-1时刻的肱二头肌肌电能量特征增加1.5倍以上，或i时刻的肱三头肌肌电能量特征相对于i-1时刻的肱三头肌肌电能量特征增加1.5倍以上，那么进行步骤S3.3，否则进行步骤S4；

S3.3、如果i时刻的肱二头肌肌电能量特征为i时刻的肱三头肌肌电能量特征的1.5倍以上，那么i时刻肘关节屈曲向上，进行步骤S4，否则进行步骤S3.4；

S3.4、如果i时刻的肱三头肌肌电能量特征为i时刻的肱二头肌肌电能量特征的1.5倍以上，那么i时刻肘关节伸展向下，进行步骤S4，否则i时刻肘关节停止运动，进行步骤S4。

由于上肢外骨骼自身重量、阻尼等阻碍作用，穿戴者肘关节在任意位置开始运动时需要用一定力来克服该阻力，在该时刻下的肱二头肌或肱三头肌活跃强度会显著增大，也就是其能量特征值会显著增大。而且，肘关节任意位置开始屈曲向上和伸展向下运动过程中肱二头肌和肱三头肌所起的作用具有显著区别，即肘关节屈曲向上运动过程中由肱二头肌占据主导作用，而伸展向下运动过程中由肱三头肌占据主导作用。因此，可通过肘关节在任意位置开始运动中肱二头肌与肱三头肌的能量特征情况来实现对肘关节屈伸动作的连续识别。穿戴者肘关节从任意位置开始运动时，由于上肢外骨骼自身阻力作用，肱二头肌或肱三头肌的能量特征值增大且为前一时刻的k倍时(k一般为1.2至3之间)，当肱二头肌能量特征值高于肱三头肌能量特征值的1.2至5倍时，则肘关节开始屈曲向上；当肱三头肌能量特征值高于肱二头肌能量特征值的1.2至5倍时，则肘关节开始伸展向下。肘关节从运动过程中，肱二头肌和肱三头肌的能量特征波动幅度同时小于20％时，则判断肘关节停止运动。由于动作辨识可以从任意位置开始，因此实现了连续辨识。

S4、如果辨识过程没有结束，返回至步骤S2，进行i+1时刻的肘关节动作识别，直至整个辨识过程结束。

综上所述，本发明实施例提供了一种基于表面肌电的肘关节动作连续辨识方法，本发明充分利用上肢外骨骼自身重量、阻尼等阻碍作用，并通过对肘关节相关肌肉肌电信号能量特征实时提取与分析，完成对肘关节动作的连续辨识，该辨识方法具有算法简单、准确度与鲁棒性高。且提取的能量特征同时包含了肌电信号的频率与幅值信息，静息状态与动作状态下能量特征具有较高的可区分性和可靠性，尤其对于信噪比较低的肌电信号。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。