融合三维力触觉感知的肌电假手抓取控制关键技术研究

To improve the control and grasping capability of myoelectric hand prosthesis, this project employs the mechanism of autonomous grasping and reflex motion control, realizing multi-modality closed-loop control of autonomous grasp, biomimetic reflex motion and perceptive. Research on adaptive continuous decoding of EMG signals, electrotactile sensory feedback, 3D tactile sensing data driven autonomous grasping, biomimetic reflex motion control and the system integrating is carried out to improve the intuitiveness, proprioception, robustness, and grasping stability of the hand prosthesis. Therefore, the hand prosthesis will be endowed with natural and reliable control method, abilities of tactile sensing, autonomous grasping and reflex motion, promoting the intelligence and practicability of the hand prostheses extremely.

本项目以提高假手控制和抓取性能为目标，将三维力触觉数据驱动的自主抓取和反射运动控制机制引入肌电假手，建立包括假手“自主抓取控制闭环”、“仿生反射运动控制闭环”及与人体“感知交互闭环”在内的多路闭环控制。对融合电刺激反馈的肌电信号自适应连续解码、三维力触觉数据驱动的自主抓取策略以及仿生反射运动控制机制及系统总成等关键问题进行研究，以解决肌电假手在使用过程中控制方式不自然、鲁棒性差、本体感觉较差以及抓取稳定性较差等实际问题。本项目将赋予假手自然可靠地控制方式、拟人的触觉感知、自主抓取能力和反射运动功能，极大的提高假手的智能化程度和实用化程度。

针对假肢手在使用过程中控制方式不自然、无感觉反馈以及抓取安全性较差等实际问题，本项目以模拟人手的闭环控制为研究背景，将三维力触觉数据驱动的自主抓取和反射运动控制机制引入肌电假手，并提出一种融合三维力触觉反馈和肌电控制的多路闭环抓取控制策略。基于支持向量机算法的肌电信号自适应解码获得假肢手抓取动作模式控制假肢手抓取运动。基于指尖三维力触觉传感器阵列的信息反馈实现多指的协调运动实现稳定抓取，以保证抓取物体不发生滑落的同时避免因抓取力过大而损坏物体。同时通过电刺激反馈模块将抓取状态和抓取力信号反馈给人体构成多路闭环控制。项目对12例正常人和2例残疾人患者进行了实验验证。实验结果证明所提出假肢手集成化方法和多路闭环抓取控制算法的有效性。该项目的研究成果赋予多自由度假手适应性和鲁棒性较高的人机交互控制方法和仿生反射运动能力，提高假手的人机交互能力以及抓取成功率。