基于semg信号的上肢康复机器人系统研究

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1、基于sEMG信号的上肢康复机器人系统研究王振宇2015年3月中图分类号：TQ028.1UDC分类号：540基于sEMG信号的上肢康复机器人系统研究作者姓名王振宇学院名称生命学院指导教师郭书祥教授答辩委员会主席李勤教授申请学位理学硕士学科专业生物医学工程学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2015年1月9日StudyonaSurfaceEMGbasedUpper-LimbRehabilitationRoboticSystemCandidateName：ZhenyuWangSchoolorDepartment:Schooloflifescience

2、SupervisorofPostgraduate:Prof.ShuxiangGuoChair,ThesisCommittee：Prof.QinLiDegreeApplied:MasterofPhilosophyMajor：BiomedicalEngineeringDegreeby:BeijingInstituteofTechnologyTheDateofDefence：9th,January,2015研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文

3、中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：2015.01.09摘要机器人技术的发展及其与临床康复医学的结合为康复机器人研究提供了一个很好的契机。上肢康复机器人系统技术更是近几年比较热门的技术，利用机器人及其相关技术对训练过程进行客观的监测与评价，提高偏瘫康复训练的针对性及科学性，同时将治疗医师从繁重的体力劳动中解脱出来，为患者制定更好的康复方案，进一步提高康复的效率。

4、本课题旨在搭建一种外骨骼式智能康复系统，实现肩膀、肘部、手腕共5自由度的平面、曲面运动。研究采用的是一种双边康复策略，患侧肢体由康复机械设备带动通过复制健侧肢体的运动信息实现随动，达到运动神经系统的复健。由惯性传感器MTx采集健侧肢体运动关节角度作为运动控制信息。为了能够对于肢体运动能力及意图进行理解，引入了肌电信号来代替MTx传感器。文章提出的利用EEMD自适应分解并结合参数熵对蕴藏在肌电信号中的运动信息进行深层次的挖掘，与MTx采集数据对比，在肘部运动连续运动过程中实现了平均82%的识别准确率，证实了肌电信号能够对康复控制、康复状态进行有效

5、的评估。为了便于康复控制可视化，后期利用Kinect实现了视觉传感，并通过骨骼追踪方法构建人体三维空间模型，实现人体上肢动作的识别并结合Fugl-meyer评价准则进行自动打分，文章中利用RGB-D图像特征完成肢体关节在三维空间里的定位，对于上肢动作的识别准确率与肌电信号识别持平，自动打分实验中四项单任务打分误差4%，整体任务误差6%，波动1%左右，基本实现了对于上肢运动视觉传感及自动打分的目的，能够保证建立有效的上肢康复评价系统。关键词：上肢康复机器人；双边康复；肌电信号；EEMD；参数熵；Kinect；Fugl-meyerIAbstract

6、Thedevelopmentofrobottechnologyprovidesagoodopportunityandcombinedwithclinicalrehabilitationmedicinerehabilitationrobotresearch.Technologyforupperlimbrehabilitationrobotsystemisthemorerecenttechnology,theuseofrobotsandrelatedtechnologiesformonitoringandevaluationoftheobjecti

7、veofthetrainingprocess,improvehemiplegiarehabilitationtrainingpertinenceandscience,atthesametimethetreatingphysiciansoutfromheavyphysicallaborinsolution,rehabilitationplanforpatientstodevelopbetter,furthertoimprovetheefficiencyofrehabilitation.Thispaperaimstobuildonekindofex

8、oskeletonintelligentrehabilitationsystem,whichcanimplement5degree-of-freedo