吴剑锋 吴 群 孙守迁

1.浙江大学,杭州,310027 2.浙江理工大学,杭州,310018

0 引言

智能人体运动辅助系统可以增强行动受损人群的肢体运动能力,帮助其恢复正常的社会生活,改善其心理和生理状态,是目前智能机器人系统研究的一个热点。保持辅助系统的执行动作与使用者运动一致、避免对人体自由活动产生干扰、同时保证使用者的灵活性是智能辅助的重要目标[1],其中使用者肢体动作的有效识别是系统设计的关键技术之一。

从现有研究成果来看,根据研究重点的不同,不同研究学者完成动作识别的方法主要有三种。第一种方法试图直接从人体运动神经系统获取相关运动信息,例如非植入式诱发脑电分析[2-3],但其受人类大脑工作机理研究的限制,基于脑电的动作识别和控制多限于简单的肢体动作。第二种方法利用安装在使用者身上的信息传感装置,间接获取人体运动信息[4-5]。如何在控制系统复杂度和成本的前提下,尽可能多地获取运动信息是该研究方向的重点。第三种方法拟建立人体模型,通过数学建模的方法进行动作预测,以完成动作识别的目的[6]。如何解决人体关节冗余特性带来的影响是该类研究的主要内容。

中枢神经系统支配肌肉活动时伴随着生物电变化,肌电信号(electromyography,EMG)是肌肉电活动在时间和空间上综合特性的显示,反映人体动作中各肌肉的活动情况。表面肌电信号(surface electromyography：sEMG)是一种重要的运动生物力学信息源,测量时对人体无创伤。……