【摘 要】
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人体行为识别是动力型外骨骼机器人系统技术研究的重要组成部分,人体行为识别对人机交互系统研究具有重要的意义。本文研究内容围绕人体下肢行为识别的目的展开,提出了一种融合多通道表面肌电信号与多通道轨迹（加速度）传感器信号的人体下肢行为识别系统方案,同时基于嵌入式技术,设计并建立了一种基于多传感器数据融合的便携式人体行为识别系统。基于本系统,通过对2通道表面肌电信号以及3通道加速度信号同步采集与处理分析,
【基金项目】
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项目名称:“智能机器人”国家重点研发专项,生-机智能交互与生机电一体化机器人技术（项目编号:2017YFB1300304）,经费来源:中华人民共和国科学技术部,起止年月:2017年12月至2020年11月；
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人体行为识别是动力型外骨骼机器人系统技术研究的重要组成部分,人体行为识别对人机交互系统研究具有重要的意义。本文研究内容围绕人体下肢行为识别的目的展开,提出了一种融合多通道表面肌电信号与多通道轨迹（加速度）传感器信号的人体下肢行为识别系统方案,同时基于嵌入式技术,设计并建立了一种基于多传感器数据融合的便携式人体行为识别系统。基于本系统,通过对2通道表面肌电信号以及3通道加速度信号同步采集与处理分析,实现对行走、跳跃以及上下楼梯4个动作95.08%±0.44的识别准确率,动作解码时间小于300ms。本文的具体研究内容概括如下:（1）人体行为识别系统实现方案设计。本文基于嵌入式技术设计软硬件系统,实现对多通道表面肌电信号以及多通道加速度信号的同步数据获取、实时预处理、活动段检测与数据分割、特征提取以及分类器动作识别分类。（2）行为识别系统算法设计。针对系统实现中各环节,分别设计选用相关算法进行功能实现。数据采集部分,采用双存储模式实现不同传感器数据采集的同步;数据预处理阶段,针对表面肌电信号设计滤波器并进行实时滤波;活动段检测与数据分割环节,本文基于滑动窗样本熵算法进行活动段端点检测,应用具有一定重叠度的移动窗进行活动段数据的分帧;特征提取环节,针对表面肌电信号以及加速度信号进行时域特征提取以及降采样获得特征向量;行为分类环节,本文基于人工神经网络进行分类器设计,实现对动作的识别分类。（3）传感器系统设计与选型。本文针对表面肌电信号以及加速度信号分别进行了传感器的设计与选型,基于AD8221仪表放大器进行表面肌电信号拾取与信号调理电路设计;选用WT901C485模块实现对加速度信号的数据采集。（4）多传感器同步数据采集系统软硬件搭建。本文基于STM32F407微处理器进行多传感器同步数据采集系统设计,实现对多通道表面肌电信号以及多通道加速度信号的同步数据采集。同时,基于AD7606设计针对表面肌电信号的多通道同步模数转换接口模块;基于MAX485设计TTL-485接口电平转换模块,实现数据采集系统主控与加速度传感器WT901C485模块之间的通讯连接,进而实现对加速度信号的数据采集。（5）基于嵌入式Linux的实时数据处理系统软硬件搭建。本文基于S5P4418+Linux嵌入式平台进行数据处理系统硬件与系统实现。数据处理软件设计中,基于多进程方式进行数据处理过程多任务并发实现。（6）下肢行为识别系统实验。基于所设计的行为识别系统方案算法的嵌入式软硬件实现,本文设计行为识别实验实现对系统的功能测试,基于本系统实现对行走、跳跃、上楼梯以及下楼梯行为动作进行实时识别,并取得了比较好的效果。
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