【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于人體生物信號處理和模式識別，具體涉及一種異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法及相關裝置。
技術介紹
1、據相關報道，截止2015?年，全國各類殘疾人總數超過8700萬，占全國總人口的6.4%，預計到2050年，我國殘疾人口數將增至1.68億，占比將達11%。劉馮鉑等人以河南省成年殘疾人為研究對象，對成年殘疾人的康復需求與康復服務發展進行研究，研究結果表明，成年殘疾人中肢體殘疾占比高達62.2%，康復需求中，輔助器具需求占比達49.0%，功能訓練需求為20.2%。因此，亟需設計針對中風偏癱和脊髓損傷等運動功能障礙的下肢康復機器人。下肢外骨骼機器人不僅可以幫助運動功能障礙患者行走和恢復運動功能，而且可以提高老年人運動能力，還可以增強體力勞動者和士兵負載強度和耐力。與智能假肢不同，外骨骼不是替代人體的部分肢體，而是需要和人體融合，感知人體的運動意圖，從而以一定的方式配合穿戴者完成特定動作。對于下肢外骨骼而言，下肢運動的分析和識別是其完成人體運動意圖感知和預測的關鍵環節。對穿戴者運動意圖的精確感知，是外骨骼配合穿戴者完成目標運動的首要條件，也是解決人機協調問題的關鍵技術。
2、人體下肢運動的發生是一個復雜的神經生理過程，需要大腦皮層、丘腦、基底神經節、小腦、腦干、脊髓和肌肉相互配合才能完成。運動的想法首先在大腦皮層運動區中產生，以電信號的形式傳遞到腦干，由脊髓發出運動指令，隨后在肌肉當中實現電能到機械能的轉換，運動便由此產生。與此同時，在大腦皮層、丘腦、基底神經節和腦干中進行著復雜的運算，對產生的運動進行調節
3、目前只有日本筑波大學研制的hybrid?assistive?limb?（hal）采用下肢表面肌電信號信號用于下肢運動控制，還有幾個下肢外骨骼產品采用按鈕的方式對下肢運動進行控制。采用預設軌跡的方式，不能感知穿戴者的運動意圖，需要穿戴者配合外骨骼的運動，因此不適合下肢自主運動能力較強者的患者使用。基于足底壓力、關節角度和慣性測量對步態相位進行檢測的外骨骼，雖然能夠檢測到穿戴者的運動意圖，但是其檢測的步態是運動發生后的步態，不能在運動前實現對運動意圖的預測。一方面表面肌電信號先于實際運動發生，雖然可以用于對運動意圖的預測，但是運動側肌肉電信號幾乎和實際運動同時發生，因此提前預測的效果較差。另一方面目前基于semg的步態識別和運動意圖感知技術還處于試驗階段，市場上基于肌電等控制方式下肢外骨骼產品較少。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法及相關裝置，用于解決現有技術中對異側下肢肌電信號的同側運動方向預測的準確性不高的問題。
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、第一方面，本專利技術提供一種異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，包括以下步驟：
4、獲取左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度；
5、對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度進行重采樣預處理，得到預處理后的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度；
6、對預處理后的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度分別進行特征提取，得到左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的時域斜率變化特征和平均絕對值特征；
7、將得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的時域斜率變化特征和平均絕對值特征分別進行組合，得到左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的組合后的特征；
8、利用左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的組合后的特征構建訓練集和測試集；
9、構建三分類步態預測模型，基于構建的訓練集對三分類步態預測模型進行訓練，基于構建的測試集對三分類步態預測模型訓練結果進行測試，得到訓練好的三分類步態預測模型；
10、將待預測的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的組合后的特征輸入到訓練好的三分類步態預測模型中進行右腳運動方向預測，得到右腳運動方向預測結果。
11、本專利技術進一步的改進在于，所述對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度進行重采樣預處理，得到預處理后的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度的步驟中，還對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號進行濾波和去噪預處理，得到濾波和去噪之后的左右下肢肌肉的表面肌電信號。
12、本專利技術進一步的改進在于，具體采用帶通濾波和小波去噪的方式對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號進行濾波和去噪預處理，得到濾波和去噪之后的左右下肢肌肉的表面肌電信號。
13、本專利技術進一步的改進在于，所述對預處理后的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度分別進行特征提取，得到左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的時域斜率變化特征和平均絕對值特征的步驟中，具體采用多尺度時間窗口的方法對預處理后的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度分別進行特征提取，得到左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的時域斜率變化特征和平均絕對值特征。
14、本專利技術進一步的改進在于，所述將得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的時域斜率變化特征和平均絕對值特征進行組合，得到左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的組合后的特征的步驟中，具體得到的對應的組合后的特征為向量組形式的特征。
15、本專利技術進一步的改進在于，將左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的組合后的特征的70％作為訓練集，30％作為測試集。
16、本專利技術進一步的改進在于，所述構建三分類步態預測模型，基于構建的訓練集對三分類步態預測模型進行訓練，得到訓練好的對三分類步態預測模型的步驟中，具體利用libsvm工具箱構建三分類步態預測模型。
17、第二方面，本專利技術提供一種異側下肢肌電信號的同側運動方向預測系統，包括數據獲取模塊、數據預處理模塊、特征提取模塊、特征組合模塊、數據集構建模塊、三分類步態預測模型訓練模塊和右腳運動方向預測模塊；
18、所述數據獲取模塊用于獲取左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度；
19、所述數據預處理模塊用于對得到的左右下肢肌肉的表面肌電本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，所述對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度進行重采樣預處理，得到預處理后的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度的步驟中，還對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號進行濾波和去噪預處理，得到濾波和去噪之后的左右下肢肌肉的表面肌電信號。
3.根據權利要求2所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，具體采用帶通濾波和小波去噪的方式對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號進行濾波和去噪預處理，得到濾波和去噪之后的左右下肢肌肉的表面肌電信號。
4.根據權利要求1所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，所述對預處理后的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度分別進行特征提取，得到左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的時域斜率變化特征和平均絕對值特征的步驟中，具體采用多尺度時間窗口的方法對預處理后的左右
5.根據權利要求1所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，所述將得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的時域斜率變化特征和平均絕對值特征分別進行組合，得到左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的組合后的特征的步驟中，具體得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的組合后的特征為向量組形式的特征。
6.根據權利要求1所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，將左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的組合后的特征的70％作為訓練集，30％作為測試集。
7.根據權利要求1所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，所述構建三分類步態預測模型，基于構建的訓練集對三分類步態預測模型進行訓練，得到訓練好的三分類步態預測模型的步驟中，具體利用LIBSVM工具箱構建三分類步態預測模型。
8.一種異側下肢肌電信號的同側運動方向預測系統，其特征在于，包括數據獲取模塊、數據預處理模塊、特征提取模塊、特征組合模塊、數據集構建模塊、三分類步態預測模型訓練模塊和右腳運動方向預測模塊；
9.一種電子設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7中任一項所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法的步驟。
10.一種存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7中任一項所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，所述對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度進行重采樣預處理，得到預處理后的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度的步驟中，還對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號進行濾波和去噪預處理，得到濾波和去噪之后的左右下肢肌肉的表面肌電信號。
3.根據權利要求2所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，具體采用帶通濾波和小波去噪的方式對得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號進行濾波和去噪預處理，得到濾波和去噪之后的左右下肢肌肉的表面肌電信號。
4.根據權利要求1所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，所述對預處理后的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度分別進行特征提取，得到左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的時域斜率變化特征和平均絕對值特征的步驟中，具體采用多尺度時間窗口的方法對預處理后的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度分別進行特征提取，得到左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足底壓力和右腳三維加速度對應的時域斜率變化特征和平均絕對值特征。
5.根據權利要求1所述的異側下肢肌電信號的同側運動方向預測方法，其特征在于，所述將得到的左右下肢肌肉的表面肌電信號、左腳足...
【專利技術屬性】
技術研發人員：魏鵬娜，李建棟，陳同，瞿玨，王崴，牛天林，劉海平，張琳，
申請(專利權)人：中國人民解放軍空軍工程大學，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。