【摘 要】
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下肢外骨骼机器人作为以人为中心的人机协同智能系统,需要通过对人体运动状态信息进行解析,从而增强人机协同柔顺性。表面肌电信号（surface Electromyography,s EMG）是人体的主要生理信号之一,由于其包含有人体运动信息,被广泛应用于人机协同领域。为了提高人机协调性,主流方法是通过s EMG信号与关节角度完成映射解码。目前,在人体下肢角度预测方面已取得一些成果,但预测精度有待提升,
【基金项目】
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“国防科技创新特区”项目:基于多模态融合的神经控制外骨骼关键技术研究（项目编号:18-H863-31-ZD-002-002-05）
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下肢外骨骼机器人作为以人为中心的人机协同智能系统,需要通过对人体运动状态信息进行解析,从而增强人机协同柔顺性。表面肌电信号（surface Electromyography,s EMG）是人体的主要生理信号之一,由于其包含有人体运动信息,被广泛应用于人机协同领域。为了提高人机协调性,主流方法是通过s EMG信号与关节角度完成映射解码。目前,在人体下肢角度预测方面已取得一些成果,但预测精度有待提升,且基于下肢预测角度控制方面的研究目前开展较少。为充分发挥下肢s EMG信号的动作提前性、行为感知全局性,本文进行了基于人体下肢s EMG信号的人-机融合控制策略研究,具体研究包括以下几个方面:（1）设计下肢外骨骼助力机器人机械结构,完成基于人机工程学和人体仿生学结构设计的可调式下肢外骨骼机器人,为建立状态感知、运动预测、轨迹执行三层的人机协同系统搭建平台。（2）为使状态感知层获取冗余信息较少的s EMG信号及其有效特征,首先设计数据采集方案,通过多通道自适应阈值算法检测s EMG信号活动段完成人体运动状态信息在线采集。再通过斯皮尔曼系数选出人体下肢三块最有效肌肉减少数据冗余度。最后完成采集信号预处理,通过巴特沃斯带通滤波降噪处理后,再根据理论分析及实验验证找到一种最适合下肢角度预测特征提取算法VMD。（3）针对运动预测层中实现高精度下肢多关节连续运动角度估计问题,本文通过斯皮尔曼相关系数分别对各种特征提取算法进行内间分析,选出几种效果较优的特征提取算法。然后选取传统神经网络BP、ELM和时序类神经网络TCN、NARX及本文提出的NARX-SSA神经网络分别构建髋、膝关节回归模型完成角度预测,以均方根误差作为衡量精确度指标,实验结果显示本文提出的NARX-SSA模型在五种运动模式下均具有最优效果,且泛化性强,RMSE值在1以内。（4）针对轨迹执行层中如何获取准确控制信号问题,本文提出一种基于预测输出角度的下肢关节变参数预测矩阵控制策略,先通过巴特沃斯低通滤波器对预测输出角度平滑处理,再求出预测输出角度有效极值点,然后通过该策略将人体下肢关节预测角度变化转化为下肢外骨骼控制器控制矩阵信号,最后设计在线实验完成不同运动模式下基于人体下肢s EMG信号的外骨骼机器人三层融合控制,证明了控制策略有效性。
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