一种3自由度仿人型假手的肌电控制

doi:10.3969/j.issn.1671-7775.2009.01.002

摘要
图/表
参考文献
相关文章 (1)

全文: PDF (414 KB) HTML (1 KB)
输出: BibTeX | EndNote (RIS)

摘要采用支持向量机作为分类器，通过在健康受试者前臂处安放8个表面肌肤干电极提取肌电信号，使用信号均值作为特征，以较高成功率实现人手10种姿态的分类．分类结果加窗后输出至3自由度假手控制器，实现“姿态跟随”以及“位置／力矩迭加”两种控制方法．试验结果表明，手部姿态的多模式识别使得多自由度肌电假手的控制更加柔顺，体现了较高的灵巧性与功能性．

	服务

	把本文推荐给朋友
	加入我的书架
	加入引用管理器
	E-mail Alert
	RSS
	作者相关文章
	杨大鹏
	赵京东
	姜力
	刘宏

关键词 ：假手 ')" href="#">假手 , 肌电控制 ')" href="#">肌电控制 , 模式识别 ')" href="#">模式识别 , 支持向量机')" href="#">支持向量机

Abstract：Based on the pattern recognition method of supprt vector machine, 10 mode hand gestures have been succeccfully classified by using the average features of electromyograph （EMG） signal extracted from the healthy body＇s forearm through 8 dry electrodes. By feeding the windowed classifying results into the prosthetic hand＇s controller, two control methods, ＂State Following＂ and ＂Position/Force Overlaping＂, are implemented. Experimental results show that the prosthetic hand＇s control becomes more facile through classifying multi-mode hand gestures, which presents a high dexterity and functionality.

Key words： prosthetics')" href="#">prosthetics myoelectric control ')" href="#">myoelectric control pattern recognition ')" href="#">pattern recognition support vector machine')" href="#">support vector machine

基金资助:

国家自然科学基金资助项目（50435040）

引用本文:

杨大鹏, 赵京东, 姜力, 刘宏 . 一种3自由度仿人型假手的肌电控制[J]. 江苏大学学报（自然科学版）, 2009, 30(1): 5-9. Yang Dapeng, Zhao Jingdong, Jiang Li, Liu Hong- . EMG control of a 3-DOF anthropomorphic prosthetic hand[J]. Journal of Jiangsu University(Natural Science Eidtion) , 2009, 30(1): 5-9.

链接本文:

http://zzs.ujs.edu.cn/xbzkb/CN/10.3969/j.issn.1671-7775.2009.01.002 或 http://zzs.ujs.edu.cn/xbzkb/CN/Y2009/V30/I1/5