多模态感知反馈智能假肢手—回春妙“手”

• 作者: 刘思成 焦伟 韩博
• 来源期刊: 物联网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 假肢 sEMG 概率神经网络 感知反馈
• 年，卷（期）: 2023,（1）
• 所属期刊栏目: 资讯博览_iCAN论坛
• 页码范围: 2-3
• 页数: 1页
• 分类号: 概率神经网络
• 语种: 中文

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。