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输入神经网络算法进行处理,处理流程如图10所示。肌电数据收集完成后,训练集被分层神经网络的三层网络加工,如图6所示,首先对8个通道的原始肌电信号进行预处理,采用均方根rms均值来获得***信号,然后,这8个***信号被固定长度的时间窗口分割并作为神经网络的输入层,每个输入样本将包含阵列肌电信号的空间和时间信息,网络的***个隐藏层利用主成分分析方法来降低输入信号的维度,第二个隐藏层采用自编码器学习六个肌肉协同特征以进一步降低特征维度,第三个隐藏层将肌肉协同特征与自动生成的运动意图标签进行拟合,**终网络的输出层包含三个神经元,分别输出三个自由度的连续运动数据,各个神经网络隐藏层的权值矩阵是**训练再堆叠在一起,在实际拟合深度神经网络过程中进行逐层精调,其中预测出的手腕运动信息用于控制机械手腕2,手开合运动信息用于控制安装于机械手腕2上的机械手。设图6中的时间窗内包含t个样本点,阵列肌电传感器的个数为c,则网络输入层神经元的个数为c×t。为了从冗余信息中获取有代表性的时间和空间信息,本发明对每个通道的肌电***信号进行时间尺度上的主成分分析,将时间窗内的t个肌电***信号采样点为代入主成分分析的特征。杭州多自由度平台设备厂家推荐苏州恩畅自动化科技有限公司。贵州比较好的多自由度平台检修
本发明涉及一种假手控制系统及其使用方法,更具体地,涉及一种多自由度肌电假手控制系统及其使用方法。背景技术:人工假肢的研究可以应用到**医疗装备、生机电一体化智能机器人、危险环境勘查、灾难救援装备、**装备以及辅助残疾人进行康复工程训练等多个领域,其科学技术成果可辐射,因此具有重要的战略意义,到目前为止,基于单自由度的仿人型机器人手部结构已经十分成熟,但单自由度并不能不满足仿真假手的灵活度需求,且不存在能够同步识别假手手势和手势力度的算法,使得假手的应用受到了限制。技术实现要素:发明目的:本发明的目的是提供一种能够同步识别手势及其力度,并进行多自由度控制的多自由度肌电假手控制系统,本发明的另一目的是提供该系统的使用方法。技术方案:本发明所述的多自由度肌电假手控制系统包括机械手、机械手腕、残肢接受腔和数据处理器,机械手和残肢接受腔分别安装在机械手腕两端,残肢接受腔内连接有多通道肌电阵列电极袖套,多通道肌电阵列电极袖套连接有控制单元电路板和电池,控制单元电路板另一端连接机械手和机械手腕。数据处理器向控制单元电路板发出采集表面肌电信号的指令,使多通道肌电阵列电极袖套采集表面肌电信号。宁波工程多自由度平台扬州专业多自由度平台设备服务厂家推荐苏州恩畅自动化科技有限公司。
六自由度平台早是在1965年由英国工程师Stewart设计提出的概念,属于并联机构,初主要是用作训练飞机驾驶员的飞行模拟器。1978年Hunt教授利用并联机构相具有结构刚度大、承载能力强、位置精度高、动态响应快等特点,将六自由度平台应用到工业机器人领域。六自由度平台按驱动方式分为三种:六自由度液压平台、六自由度气动平台、六自由度电动动感平台。六自由度液压平台关键部件为液压缸、液压电磁阀(可分为开关阀和比例阀两类)和液压泵站。动力在三者中比较大,适用于高载的情况。其价格中等、动作相对气动平台来说要缓和,噪音低。
并通过接收的数据进行神经网络处理,生成手势预测模型。其中,机械手腕包括锥齿轮组机构、皮带轮传动机构、伺服电机和手腕支撑框,锥齿轮组机构采用四个锥齿轮相互啮合,构成十字型排布,左、右两个锥齿轮安装在手腕支撑框架上,并分别连接有传动轮,皮带轮传动机构连接在传动轮上,并连接有伺服电机;锥齿轮组机构中水平方向的两个齿轮为太阳轮,太阳轮通过主动轴与传动轮相连,太阳轮通过太阳轮顶丝固定在主动轴上,传动轮通过传动轴顶丝固定在主动轴上,垂直方向上部为连接机械手的***行星齿轮,下部为第二行星齿轮,***行星齿轮和第二行星齿轮之间穿过一空心被动轴,空心被动轴与***行星齿轮和第二行星齿轮之间安装有深沟轴承,手腕支撑框架由左面板、右面板、梁和底板构成,左面板、右面板上端通过梁连接,下端与底板固定连接,伺服电机安装在左、右面板上,伺服电机皮带轮与传动轮通过皮带套接,皮带外侧固定一压轮。本发明所述的多自由度肌电假手控制系统的使用方法包括以下步骤:(s1)令使用者戴上多通道肌电阵列电极袖套,然后连接好控制单元电路板、电池;(s2)令使用者根据实验动作序列完成手势,数据处理器向控制单元电路板发出采集表面肌电信号的指令。江苏多自由度平台设备厂家推荐苏州恩畅自动化科技有限公司。
苏州恩畅自动化设备有限公司,是一家专业以“伺服电动缸及电动伺服系统”为经营主体,集设计、研发、制造、销售、服务为一体的高科技新兴企业,公司本着以质量求生存,以诚信经营求发展的经营理念,在专业团队的带领下,争取为客户做到更贴身的服务。在驱动系统中的电驱动,省略了中间的能量转换环节,电机直接生产力和力矩,运动过程高效,响应灵敏、体积小使用方便。主要业务涵盖多自由度并联海工装备、液压振动测试、精密定位平台、虚拟驾驶、飞行仿真、抗风浪训练、冰雪运动训练、娱乐动感平台等领域。公司以市场需求为导向,自主研发了电动缸、球铰、虎克铰、双楔块和伺服控制卡等六自由度平台的零部件。浙江多自由度平台厂家推荐?山西替代液压多自由度平台设备制造
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控制单元电路板控制多通道肌电阵列电极袖套采集表面肌电信号后储存至控制单元电路板并上传至数据处理器;(s3)数据处理器接收表面肌电信号并输入神经网络算法生成手势预测模型;(s4)使用者穿戴上残肢接受腔,并连接好机械手和机械手腕,利用生成的手势预测模型进行实时手势识别,控制单元电路板控制手腕、机械手的多个自由度运动。其中,步骤s3中神经网络算法对数据处理包括以下步骤:(s31)对原始表面肌电信号进行预处理以提取肌肉***信号,然后用固定长度的时间窗口分割并作为无监督神经网络的输入层,网络的***个隐藏层利用主成分分析方法压缩时间-空间特征;(s32)第二个隐藏层采用自编码器学习2n个前臂肌肉完成不同手势时相互协同的肌肉信号特征,根据肌肉协同特征和实验动作序列生成连续手势标签,其中2n表示要识别的2n个手势自由度,n为参与手势运动的前臂肌肉中互为拮抗肌肉的个数;(s33)第三个隐藏层将肌肉协同特征与连续手势标签进行拟合,生成回归网络,回归网络的输出层包含n个神经元,分别输出n对拮抗肌表现出的连续运动学与动力学数据,其中不同神经元表示不同的手势,神经元输出的连续数据表示该手势的力度。有益效果:本发明与现有技术相比。贵州比较好的多自由度平台检修
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