一種基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法
【專利摘要】本發明涉及一種基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法，其特征在于該方法包括以下步驟：步驟(1)肌電信號采集，將肌電電極沿著所選肌群肌纖維的方向貼附在肌腹處，肌電信號傳感器通過電極扣與肌電電極相連，固定于外骨骼上的單片機通過導線與肌電信號傳感器相連，采集肌電信號；步驟(2)肌電信號調理，經過步驟(1)后，將肌電電極采集的表面肌電信號輸入肌電信號傳感器進行信號調理；步驟(3)基于閾值分割的SVM-KNN分類算法進行外骨骼行走模式識別，經步驟(2)處理的表面肌電信號輸入單片機進行A/D轉換、預處理消除零點漂移、檢測特征提取初始時刻、特征提取和基于閾值分割的SVM-KNN分類算法分類，最終識別外骨骼行走模式。
【專利說明】—種基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及一種應用于外骨骼的人體行走模式識別方法，具體為一種基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法。
【背景技術】
[0002]隨著現代社會老齡化問題的日益加重，老年人的健康問題得到了全社會的廣泛關注，其中腿腳不靈便是老年人生活中非常頭疼的問題，很多老年人在上臺階或長時間行走時會感到腿腳無力，嚴重影響其正常的生活。外骨骼可以為老年人或行走不便者在平地行走、上下樓梯及上下坡過程中提供外在助力，幫助其保持適當的活動，對于提高老年人生活質量、減輕家庭和社會的負擔具有重要意義。
[0003]外骨骼是以人的運動意圖為向導，只有快速準確的檢測出人體的行走模式，才能及時提供合適的動力，否則外骨骼將不再是助力而將成為行走的負擔。因此，及時準確地識別行走模式是外骨骼控制的前提與基礎。目前，外骨骼主要通過運動學信息對人體行走模式等進行識別，中國專利CN200910184850.0公開的“基于加速度傳感器人體運動識別系統及方法”和CN201210156396.X公開的“一種基于加速度傳感器的運動識別方法”均采集加速度信息進行識別，但是加速度信息是在受試者完成一定動作之后才能采集到，不能及時地識別相應的運動，導致外骨骼控制滯后于穿戴者的行為。肌電信號是產生肌肉力的電信號根源，發生在大腦產生動作意愿之后，肌肉收縮之前，是更靠近原始運動意圖的信號。通過肌電信號可以在未做出動作前獲取主動運動意圖，相對于僅僅采集姿態、速度等運動力學信息的傳統方法具有明顯優勢。
[0004]專利號為CN201210214871.4的中國專利公開的肌電信號與關節角度信息融合的下肢運動軌跡預測方法，利用肌電信號與膝關節角度信息，可以識別行走、站起、下蹲和伸膝四種下肢運動模式用于下肢假肢控制，其不足之處是利用Vicon三維運動捕捉系統計算膝關節角度，增加了信息采集的難度，將受試者的活動區域限制在特定的實驗室，不利于技術的推廣應用，而且并未提及上下樓梯和上下坡等常見路況信息的識別。但是，對于提供助力的外骨骼來說，及時識別上下樓梯和上下坡等行走模式，對于外骨骼控制和人機協調運動是非常關鍵和必要的問題。
【發明內容】
[0005]針對現有技術的不足，本發明擬解決的技術問題是，提供一種基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法。該方法可識別日常生活中常見的平地行走、上樓梯、下樓梯、上斜坡、下斜坡5種行走模式，能解決現有技術中的行走模式識別結果滯后、缺乏有效的路況識別方法等技術問題。
[0006]本發明解決所述技術問題所采用的技術方案是:設計一種基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法，其特征在于該方法包括以下步驟:
[0007]步驟(I)肌電信號采集，將肌電電極沿著所選肌群肌纖維的方向貼附在肌腹處，肌電信號傳感器通過電極扣與肌電電極相連，固定于外骨骼上的單片機通過導線與肌電信號傳感器相連，采集肌電信號；
[0008] 步驟⑵肌電信號調理，經過步驟⑴后，將肌電電極采集的表面肌電信號輸入肌電信號傳感器進行信號調理，所述信號調理依次包括隔直處理，放大環節，50Hz工頻濾波和低通濾波，將得到的信號輸入單片機進行分析處理；
[0009]步驟(3)基于閾值分割的SVM-KNN分類算法進行外骨骼行走模式識別，經步驟(2)處理的表面肌電信號輸入單片機進行A/D轉換、預處理消除零點漂移、檢測特征提取初始時刻、特征提取和基于閾值分割的SVM-KNN分類算法分類，最終識別外骨骼行走模式。
[0010]所述步驟(3)特征提取初始時刻的具體識別方法如下:
[0011]對臀中肌表面肌電信號采用移動時間窗的方法識別特征提取初始時刻，對選定肌肉群組在特征提取初始時刻確定之后的150ms進行時域特征提取；
[0012]a.確定每個移動時間窗的長度M和所取連續移動時間窗的個數N ;M的取值范圍為30-80ms，N的取值范圍為3-6 ；
[0013]b.對每個移動時間窗內的信號進行積分，求得每個移動時間窗的能量，計算公式為⑴式:
[0014]
【權利要求】
1.一種基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法，其特征在于該方法包括以下步驟: 步驟(1)肌電信號采集，將肌電電極沿著所選肌群肌纖維的方向貼附在肌腹處，肌電信號傳感器通過電極扣與肌電電極相連，固定于外骨骼上的單片機通過導線與肌電信號傳感器相連，采集肌電信號； 步驟(2)肌電信號調理，經過步驟(1)后，將肌電電極采集的表面肌電信號輸入肌電信號傳感器進行信號調理，所述信號調理依次包括隔直處理，放大環節，50Hz工頻濾波和低通濾波，將得到的信號輸入單片機進行分析處理； 步驟(3)基于閾值分割的SVM-KNN分類算法進行外骨骼行走模式識別，經步驟(2)處理的表面肌電信號輸入單片機進行A/D轉換、預處理消除零點漂移、檢測特征提取初始時亥IJ、特征提取和基于閾值分割的SVM-KNN分類算法分類，最終識別外骨骼行走模式。
2.根據權利要求1所述基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法，其特征在于所述步驟(3)特征提取初始時刻的具體識別方法如下: 對臀中肌表面肌電信號采用移動時間窗的方法識別特征提取初始時刻，對選定肌肉群組在特征提取初始時刻確定之后的150ms進行時域特征提取； a.確定每個移動時間窗的長度M和所取連續移動時間窗的個數N；M的取值范圍為30-80ms, N的取值范圍為3-6 ； b.對每個移動時間窗內的信號進行積分，求得每個移動時間窗的能量，計算公式為(I)式:
3.根據權利要求2所述基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法，其特征在于所述時域特征包括平均值mean、均方根rms和標準偏差std，其具體計算分別為(2)、(3)和(4)式:
4.根據權利要求2所述基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法，其特征在于所述M值為50ms，N值為4。
5.根據權利要求1所述的基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法，其特征在于所述步驟⑶中基于閾值分割的SVM-KNN分類算法進行外骨骼行走模式識別的具體算法如下: a.基于閾值分割SVM-KNN分類算法的離線訓練 SVM分類算法通過核函數K (X1-X)將低維空間向量Xi映射到高維空間尋找超平面進行分類，所選用的核函數為RBF高斯徑向基核函數，表達式為(6)式:
K(X1-X) = exp (-g I X1-X I I2) (6) 式中，g為核函數參數，Xi為支持向量，X為待分類向量，I I X1-X I I2為二范數距離； 將RBF高斯徑向基核函數帶入決策函數(7)式
6.根據權利要求1所述基于肌電信號的外骨骼行走模式識別方法，其特征在于所選肌群包括臀中肌、股直肌、股內側肌、股外側肌和腓腸肌。
【文檔編號】G06K9/66GK103984962SQ201410238875
【公開日】2014年8月13日 申請日期:2014年5月30日 優先權日:2014年5月30日
【發明者】陳玲玲, 楊鵬, 溫倩, 李亞英, 任海男 申請人:河北工業大學