基于表面肌电的人体与环境交互力预测

• 作者: 傅剑 向馗 庞牧野 王金凤
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 表面肌电 肌肉骨骼模型 交互力预测 贝叶斯回归 动作识别
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 仿生机器人、服务医疗机器人、语音识别
• 页码范围: 372-375,380
• 页数: 5页
• 分类号: TP249
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1088

摘要

提出了一种基于人体表面肌电信号的交互力预测方法．该方法仅通过使用表面肌电信号，获取各肌肉的激活状态以表征其等长状态下的肌肉力，并输入前向人体动力学模型，对下压与推两个静态动作的交互力进行了预测．静力学模型中涉及到的参数通过贝叶斯线性回归算法获得．实验结果表明该方法所预测的交互力均方根误差在2．20 N 以下．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王金凤	武汉理工大学华夏学院	4	17	2.0	4.0
2	向馗	武汉理工大学自动化学院	32	81	5.0	7.0
3	庞牧野	武汉理工大学自动化学院	9	9	2.0	2.0
4	傅剑	武汉理工大学自动化学院	13	41	4.0	6.0