【摘 要】
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针对肢体残障患者的假肢控制问题，搭建了一种基于s EMG（表面肌电信号）的智能假肢手臂系统，实现手臂残障程度较高患者的手-肘协调控制。首先，基于肌肉协同理论，使用非负矩阵分解（NMF）方法提取肌肉协同作用，并进行手部动作识别以及肘关节的连续运动估计。其次，基于意图识别结果构建“前馈-反馈”控制框架，对受试者进行前馈监督与反馈检测；根据前馈-反馈结果调整期望的控制输入，提高假肢系统的舒适性与鲁棒性。
【机 构】
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中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划（2021YFF0306201）； 国家自然科学基金（61821005,62103406）； 辽宁省自然科学基金（2021-MS-032）； 辽宁省“兴辽英才计划”（XLYC1908030）； 中国科学院“区域发展青年学者”（202
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针对肢体残障患者的假肢控制问题，搭建了一种基于s EMG（表面肌电信号）的智能假肢手臂系统，实现手臂残障程度较高患者的手-肘协调控制。首先，基于肌肉协同理论，使用非负矩阵分解（NMF）方法提取肌肉协同作用，并进行手部动作识别以及肘关节的连续运动估计。其次，基于意图识别结果构建“前馈-反馈”控制框架，对受试者进行前馈监督与反馈检测；根据前馈-反馈结果调整期望的控制输入，提高假肢系统的舒适性与鲁棒性。然后，针对手部动作，构建一种自适应调整抓握力度的框架，通过力、位信息交替控制，实现不同刚度、不同形状物体的自适应抓握；对于肘部运动，设计一种基于识别结果的阻抗控制算法，实现手-肘一体化假肢的稳定的人机交互控制。最后，由6名健康受试者、1名手臂残障受试者对以上控制策略进行实验验证，对手臂整体运动实现了较为准确的意图识别，同时也完成了稳定的肘部屈伸以及手部抓取，做到了手-肘的一体化协调控制。最终该套系统在北京2022年冬残奥会实现了应用展示。
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