人体运动信息获取

人体运动信息猎取步行助力机器人以使用者的运动信息为参考，准时作出正确的推断并无滞后地为使用者供给步行时的助力支持，因此人体运动信息的猎取对于步行助力机器人的把握决策系统至关重要。1运动图像采集与分析方法人体的全部动作都是在肯定的时间和空间里进展的。时间和空间位置是动作最原始的特征，因此用拍摄运动图像的方法来记录动作最为便利和准确。运动生物力学在当前主要借助三维录像、高速摄像等猎取运动技术的外部特征，获得运动过程中人体姿势变化的运动学参数。在20世纪80年月，人体与物体运动位移轨迹的检测一般承受高速电影摄影机进展实地拍摄，然后对影片进展数字化处理后，进一步作出分析。高速摄像按拍摄方式可分为：平面定机摄像测量方法；平面跟踪摄像测量方法；立体定机摄像测量方法。平面定机测量方法简洁易行，不影响人体的运动。但该方法只能测出人体和物体在垂直于摄像机主光轴平面上的运动参数，只适用于受测体在一个平面上或主要在一个平面上的运开工程；且使用平面定机摄像测量的平面范围较小，对运动范围大的工程来说，只能选择其某一运动阶段进展拍摄，例如跑的一个复步、跳远的助跑最终两步和起跳等。用平面跟踪摄像测量方法拍摄时，摄像机的主光轴始终尽可能对准受测体，跟踪受测体的运动而转动。此方法测量范围比定机法大，摄影范围较小，受测体成像大，可削减测量误差。但由于受测体的运动速度因工程、因人而异，所以“跟踪”难度较大，且摄影机速度与受测体速度难以完全一样，也会带来测量误差。平面跟踪测量法用于测量运动范围大、动作周期距离长的运开工程。立体定机摄像测量方法是承受两台或多台摄像机从不同角度对同一争辩对象进展同步拍摄，然后把两台或多台摄像机所拍摄的图像进展数字化，从而获得人体空间运动的三维坐标，计算有关的运动学参数 [8,9]。进入20世纪90年月，录像解析系统开头应用到运动生物力学争辩中。它是一种像-机交互式测量系统，基于立体视觉的根本原理，应用一般摄像机对目标点进展拍摄，并结合三维空间重构的方法猎取被拍摄物的空间坐标，其构造简洁、无机械运动部件、测量空间大、使用便利，是目前体育界应用较广泛的一种非接触式测量系统。2光电运动检测分析方法从20世纪60年月末和70年月初开头，人们将光电技术应用于运动检测中 [10]。其中SELSPOT系统、VICON系统、COD系统最具代表性。以VICON系统为例，整个系统由六个局部组成：①反射标志物；②频闪摄像机；③同步信号发生器；④阈值检测器；⑤坐标发生器；⑥计算机。其简洁工作过程是：在一个或多个待测点上固定着反射标志物，在50Hz的红外闪耀光束的照耀之下，成为视场中最光明的点光源并成像于摄像机的传感器上。在每次闪耀时，传感器上的这些位置信号通过扫描方式被提取出来，成为一个接一个的视频信号脉冲，由摄像机输出，经过阈值检测器鉴别而被送入到坐标发生器之中。这一系列视频信号脉冲在时间轴上的位置对应着标志物的坐标位置。因此，由坐标发生器中两个计数器的读数就可以得待测点的水平位置和垂直位置。每当红外光闪耀一次，就有一帧图像上的光点被采集并存储于计算机之中。当测完一个运动过程之后，就会有很多帧的数据存储于计算机之中，然后利用相关软件进展分析处理。3肌电信号及其运动辨识人体的器官、细胞不断地发生化学性及物理性的变化,这些变化都会产生电性的变化。近年来，随着神经生理学和生物力学的进展，人们对肌电信号的产生气理有了充分的生疏。肌电信号的争辩在临床医学的神经肌肉疾病诊断、人机工效学领域肌肉工作的工效学分析、康复医学领域的肌肉功能评价以及体育科学中的疲乏判定、运动技术合理性分析、肌纤维类型和无氧阈值的无损伤性推测等方面均有重要意义。肌电信号依据引导电极的不同，可分为针电极肌电和外表肌电。外表肌电信号〔sEMG是从皮肤外表通过电极引导、记录下来的神经肌肉系统活动时的生物电信号，它与肌肉的活动状态和功能状态之间存在着不同程度的关联性，因而能在肯定程度上反映神经肌肉的活动[11]。由于外表肌电检测对人体不产生损伤，因此，在相关争辩中，多承受外表肌电无线检测技术。肌电信号产生的机理肌电信号的产生是人体自主运动时神经、肌肉兴奋释放生物电的结果，它是一种简单的表皮下肌肉电活动在时间和空间上综合的特征图 [12]，它反映了神经、肌肉的功能状态。人体和各器官表现的电现象，是以细胞水平的生物电现象为根底的。脑电、心电、肌电等都是人体中各器官生物电的表现，是可兴奋性细胞兴奋时动作电位变化和传导的综合表现[13。人体运动的动力源来源是肌肉收缩，肌肉收缩是由神经冲动产生的电信号刺激肌纤维，使其组织内发生微观化学变化过程而导致的结果。神经传向肌肉并引起肌肉的收缩是一个极其简单的过程，中间涉及电 -化学-电的相互转换，同时伴随简单的生物化学反响，其过程总结如下：神经纤维上的动作电位到达轴突终末，引起突触前膜 去极化，Ca2+从细胞外进入突触前膜中。在Ca2+的促发作用下，突触小泡向前膜移动，乙酰胆碱被释放到突触间隙中，完成电信号向化学信号的转换。乙酰胆碱与终板膜上的乙酰胆碱受体结合，启动肌膜上 Na+、K+通道开放，Na+、K+沿肌膜离子通道流淌，产生终板电位，完成化学信号向电信号的转换。当终板电位到达肌细胞膜的阈电位时，引发肌膜产生肌动作电位，动作电位并沿肌膜快速向整个肌细胞扩布；肌动作电位传入肌内膜系统，引起肌膜系统终池中的 Ca2+进入肌丝处；Ca2+与肌钙蛋白复合体结合，使横桥与肌动蛋白的作用点结 合，粗细肌丝相对滑动，肌小节缩短，肌肉收缩。肌膜上的电信号，转换成肌肉的机械收缩。肌电信号检测的方法肌电信号检测的主要问题是干扰及噪声。肌电信号本身是一种微弱的电信号〔肌电信号的幅度一般在100-5000μV，一般有用的信号频率成分位于 0-500Hz范围内，其中主要能量集中在 50-150Hz，加之皮肤和组织对肌电均有衰减作用，在皮肤表面记录的外表肌电信号比针电极记录的信号更弱，也更简洁受到干扰影响。噪声主要有：①人体本身感应的 50Hz 工频干扰；②因电极和皮肤外表间产生位移或因电极与放大器间的连接线移动而导致的干扰。选用高质量的电子元件、合理设计放大和滤波电路可以削减噪声影响。这就要求测量系统的灵敏度要高，但高的系统灵敏度势必导致仪器的抗干扰性降低。检测和记录外表肌电信号，需考虑的主要问题是尽量消退噪声和干扰的影响，提高信号的保真度法来抑制各种干扰的影响。

[14,15]。早期，大多承受滤波的方电极单元的设计是肌电信号检测的关键，设计电极单元应尽量减小信号失真，提高信噪比。合理地放置参考电极也可以削减干扰，参考电极也称为地电极，它为前置差分放大器的输入端供给共同的参考点，理论上参考电极应尽可能地远离检测电极，并放于电中性的组织上〔如骨骼突出处〕。但假设参考电极与检测电极相距太远也会造成不便，即电极与放大器之间会消灭两根连线。参考电极与皮肤间需保持良好的电接触，因此参考电极的外表积不能太小，同时要求其电极材料的导电性能好，并能稳定地附着于皮肤上。肌电信息的采集可由有线或者无线肌电仪完成，肌电仪的原理可由框图4-1表示。采样频率一般为1000Ｈz。放大后的信号经有/无线传输给主计算机。图4-2是中科院合院智能所自行开发的肌电采集卡。肌电信号电极

EMG前置放大器

波器

放大器处理

接口 以MCU为核

信号转换4-1肌电仪原理框图基于肌电信号的运动状态辨识人体各种形式的运动，主要是靠一些肌肉细胞的收缩活动来完成的，然而这些机械收缩运动总是在动作电位发生数毫秒后才开头消灭。因此，可以认为，肌肉信号是产生肌肉力的电信号根源[14]。不同肌肉的运动模式是由不同的肌群收缩产生，基于肌肉收缩所伴随的外表肌电信号〔sEMG〕不同，将这种微弱的电位变化进展引导、放大等一系列处理，提取与肌肉运动模式相对应的信号特征 [16-36]。基于肌电信号辨识人体运动模式，特别是上肢和下肢关节的运动状态具有重要的意义，由于辨识的结果不仅可以作为类人机械手[35,36]和人工假肢[37-41]的把握信号，还可以作为神经假肢的刺激信号，用于对人体进展康复治疗 [42-48]。通常所获得的肌电信号是一维时间序列信号，它是外表引导电极所触及的多个运动单位活动时所产生的电变化在时间和空间上迭加的结果，与运动单位的放电频率、运动单位活动的同步化程度以及 外表电极放置位置、皮下脂肪厚度、体温变化等因素有关。多年来，对肌电信号的分析主要集中在时域和频域两个领域，信 号分析的目的在于通过争辩sEMG信号的时、频特征与肌肉构造以及肌肉活动状态和功能状态之间的关联性，探讨引起 sEMG信号变化的可能缘由及应用 sEMG信号的变4-3日本公司研制的HAL-3外骨骼系统构成示意图化有效反映肌肉的活动和功能。其中，小波分析和神经网络相结合的分析方法在人体运动模式识别中的应用较为普遍 [12,16,21,22]。日本筑波大学开发的HAL 助力机器人系列就是利用下肢肌电信号来识别人体运动模式[49-51]，如图4-3所示。4基于力信息的运动辨识在人体运动的位置检测中，用高速摄影机进展实地拍摄，是最常用的方法。由于是非接触式的记录，因此对人体的实际运动不产生任何影响，其优点是能真实反映人体的实际运动状况，而用该方法获得分析结果需较长时间。 假设用计算机-录像解析系统的话能实现运动动作分析的快速反响。由于摄像技术局限于场地及其自身体积的限制，不适合助力机器人猎取人体运动信息的方法。由于肌电信号的检测受外表电极放置位置、皮下脂肪厚度、体温变化以及人体汗液等不确定因素的影响，对于步行助力机器人而言，任何一次的穿戴都会涉及到电极位置的重确定，这必定影响每次测量的全都性，另外，对于不同的使用者来说，身体状况也存在差异，这些都会影响系统的实际运行效果，因此检测装置应尽量避开与使用者直接接触，以削减不确定性因素的影响。步行助力机器人与使用者通过束带严密结合在一起，形成一个高度自动化的人-机系统，因此对于本工程的争辩来说，系统要实时地获得使用者的运动信息，并且不受空间方位的限制，承受录像解析系统和光电运动检测系统明显不适合。因此，承受一种简捷有效的运动信息检测系统是整体争辩中必要环节。可穿戴型智能助力机器人由可穿戴在人体下肢各部位的机械装置、动力装置和把握装置以及检测人体运动信息的感受装置组成，它们组成了一个可提高人体相应部位运动功能与负荷力量的关心机器人系统以及一个类似人类神经系统的局域网。通过本课题提出的假想柔顺把握方法，来调整各测力点的假想质量、假想阻尼和假想弹性，为人体运动时供给相应运动关节的助力和关节的减震力等 ,以减小人体感受的运动强度，使佩带者借助助力机器人在走路、上下楼、下蹲等动作时轻松自如，并可实现在没有座椅的状况下“坐”