基于人体生物电信号的仿生机械臂动作规划和闭环控制方法研究

智能假肢在帮助残疾人恢复生产能力和自力更生中起着重要的作用，已经成为世界各国科学家们的研究热点，尤其是基于生物信号源仿生控制的智能假肢。本申请拟进行基于生物电信号的仿生机械臂的运动规划与闭环控制研究，通过基于运动想象脑电信号的模式识别获取仿生机械臂任务意图，并借鉴小世界网络理论，构造小世界神经网络分类算法，提高机械臂多自由度复杂任务意图的识别准确率；研究基于人体生物力学特性的上肢动作舒适度指标，探索人体潜意识下上肢关节协调运动机理，实现以人体动作舒适度为目标的仿生机械臂动作规划；研究眼球运动中眼电信号产生机理，揭示眼球运动角度与眼电信号特征的映射规律，构建基于眼电信号的三维空间目标定位模型，达到仿生机械臂的闭环控制目的。项目研究为仿生机械臂的精确位置控制、复杂拟人动作的完成提供了理论方法与使能技术支撑，促进了智能假肢在康复领域的拓展，进一步满足残疾人的需求，同时带来更大的经济和社会效益。

项目完成了基于生物电信号的仿生机械臂的运动规划与闭环控制研究。首先，研究了时域、频域、时-频域、空间域脑电信号特征提取方法，结合信号空间域、时-频域的综合特征，提出了基于RAI剩余量分析和共空间模式的特征表征方法；并借鉴小世界网络理论，构造了多层前向小世界神经网络，并研究分析了网络模型及网络参数的影响规律；提出基于小世界神经网络的运动想象任务识别方法，从测试实验结果可以看出，项目提出的识别算法分类正确率得到很大提高，从而完成了基于运动想象脑电信号的模式识别获取仿生机械臂运动意图的任务。其次，基于眼球运动中眼电信号（EOG）产生机理的分析，研究了眼睛扫视角度与眼电信号特征（眼电图EOG幅值）的映射规律，建立眼睛扫视角度与EOG幅值的线性模型；根据机械手与眼球坐标的映射关系，构建基于眼电信号的空间目标定位模型，并提出了一种现场标定方法，从而提供了一种基于眼电图（EOG）的仿生机械臂位置生物反馈方法，完成了机械臂的闭环控制。为实现基于EOG的鼠标连续快速控制，提出一种新的眼动连续解码方法，应用自适应滤波，重建人眼注视目标的位置信息模型。再次，基于人体测量学，研究分析人体舒适度、上肢运动特征以及生物力学特征的关系模型。完成特定任务下人体上肢运动数据采集，研究了将综合考虑运动性能与舒适度评价的约束准则融入机械手运动规划方法设计的可能性。最后，构建了系统验证平台，实现了基于运动想象的机械手控制，验证了项目提出方法的可行性。本项目三年中先后在国内外期刊及会议上发表论文10篇，待投稿2篇，其中SCI检索3篇，EI检索6篇，项目的研究人员参加国内外学术会议六次，参与分组讨论三次。本项目设计的生物力学分析试验台及分析方法申报国家发明专利两项，其中一项已授权。项目开展期间共培养研究生12名，已毕业6名，本科生毕业2名。