基于人体动态臂力估计模型的人-机器人协同控制方法

摘要

本发明提供了基于人体动态臂力估计模型的人‑机器人协同控制方法，包括以下步骤：采用小波滤波算法对采集的上肢肌肉及转角数据进行去噪处理，去除原始数据中的高斯白噪声；采用改进的均方根滤波器提取去噪后肌电信号的幅值信息，并通过离散低通滤波器进行平滑处理；基于深度学习算法，获得肌电信号与关节转动的关系，建立关节转动补偿模型，并将基于关节转动补偿模型获得的关节转动等效肌电信号与提取的肌电信号幅值信息进行数据融合；将数据融合后的肌电信号作为输入，手臂力量信息作为输出，采用长短时记忆神经网络训练人体动态臂力估计模型；最后依据估计得到的手臂力量结合PD控制算法，调节机器人位移，最终实现人与机器人的协同操作。