多模态感知反馈智能假肢手——回春妙“手”  

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作  者:刘思成 焦伟 韩博 

机构地区:[1]长春理工大学

出  处:《物联网技术》2023年第1期2-3,共2页Internet of things technologies

摘  要:基于人体表面肌电信号(surface electromyography, sEMG)和多传感器数据构建一种人机一体化的假肢控制系统和感知系统,实现了肢体常规物理动作的实时控制,并建立了人体对外部信息的实时反馈系统。利用概率神经网络(PNN)对提取出的肌电特征进行识别和分类,手势识别率能够达到96.8%,同时克服了其他神经网络学习复杂度高、用时长的缺点,进一步增强了假肢手控制系统的实时性。另外,利用多传感器检测假肢手外部物理信息,以此构建一个多模态的闭环感知反馈系统,实现了人体和机械的智能融合。

关 键 词:假肢 SEMG 概率神经网络 感知反馈 

分 类 号:TN911.7[电子电信—通信与信息系统] TP212[电子电信—信息与通信工程] R318[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

参考文献:

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引证文献:

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