基于人体肌电信号控制的上下肢运动辅助系统的制作方法

本发明一种新型仿生假肢运动领域，尤其是一种基于人体肌电信号控制的上下肢运动辅助系统。

背景技术：

假肢作为截肢者的必需品，在全球众多肢体残疾的患者中，仅有少数人能负担得起佩戴假肢。现在市场上的假肢大部分是装饰性假肢，外观设计跟真实手臂一样，但没有任何功能；部分假肢开始尝试通过生物电流信号来控制其运动，商业化后价格昂贵，且手势单一，一般家庭难以承受。

目前的仿生手/臂/脚/腿，大部分是装饰性作用，没有实质的器官功能；并且设计单一标准化，对具体的个性化需求，例如形状，大小，链接方式，适用性低；部分研究机构可以提供，通过肌电或者脑电控制的仿生手/臂/脚/腿，存在着成本高，算法不稳定，运算时间长。目前市场上的通过肌电的解决方案，一般直接对单一肌肉表面信号进行信号幅度采集，用于作为肌肉触发指定运动的指令。现存的方法会受到周围电磁信号，本身人体运动低频信号，电机带入噪声，其他肌肉族群信号，深部肌肉信号及白噪声的影响。导致运动指令不明确和主观意识运动不可按质按量的完成。目前实验室的解决方案，为了避免上述的信号干扰，使得信号更加完整和精确，大量的运行后台算法，例如小波分析，而这样大量的运算对处理器的速度和能力要求很高，配置在现有的可穿戴假手/臂/脚/腿中虽然单一信号处理精度提高了，但成本大大提高，运算稳定性反而降低，仅适用于实验室科研，不适用广泛的市场推广。

技术实现要素：

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于人体肌电信号控制的上下肢运动辅助系统。

技术方案：为解决上述技术问题，本发明提供的一种基于人体肌电信号控制的上下肢运动辅助系统，包括仿生辅助装置、肌电信号处理模块、仿真驱动模块以及使用者数据库；所述肌电信号处理模块通过仿真处理方法将采集的肌电信号进行处理和仿真，然后将信号发送至仿真驱动模块，仿真驱动模块对仿生辅助装置进行运动模式控制，使用者数据库是记录下使用者自身运动习惯和强度，并根据运动行为由专家手动或者算法自动调整肌肉电信号的处理算法和仿真输出时间和幅度；经过处理后的肌电信号储存在使用者数据中，当采集的肌电信号与使用者数据库相匹配时，向肌电信号处理模块发出特定的运动模式。

进一步地，所述仿生辅助装置包括根据用户情况3d打印的可穿戴仿生手/臂/脚/腿。

进一步地，所述仿真驱动模块包括电机驱动电路。

进一步地，所述肌电信号处理模块包括以下程序步骤：

1)选取完成特定动作的相关肌肉或肌肉群；

2)利用表面电极提取表面肌肉信号；

3)消除白噪声，环境电磁信号，自身肢体运动产生的低频信号；

4)频域谱分析，滤波，转换回时域一维信号；通过表面电极在皮肤表面提取的肌肉信号内参杂着大量的外界环境和自身运动产生的低频信号，对提取的表面肌肉电信号进行频谱分析，将时域一维数字信号转换到其频域，从而获得各个信号源产生的信号的频谱信息，在频谱0hz-500hz的频域信号里，通过低通和带通滤波器，消除环境噪声(50hz信号)，运动低频信号(小于2hz信号)，深层肌肉产生的干扰信号，使得最终用于仿真输出的信号频谱落于8hz-500hz之间，并将其转换回时域信号空间。

5)拟合单一肌肉在指定运动动作中收缩强度变化曲线，肌肉反应时间，收缩时间，衰减时间；即对时域和频域信号进行拟合，从拟合曲线中可分析出肌肉反应时间，收缩时间，衰减时间；

6)两组或者多组肌肉在同一指定动作中的各个相关参数的相关性分析和曲线拟合；每一个指定动作的完成都是通过一组或者多组肌肉群共同作用完成的，在完成特定的指定动作中，肌肉群的每个肌肉的开始反应时间，收缩时间，和衰减时间有着特定的变化和表征，通过提取这些相关的参数，反应时间，收缩时间和衰减时间，并通过曲线拟合及信号相关性算法，获得肌肉信号的相关性和拟合曲线，为下一步的仿真建模提供输入参数；

7)仿真建模对指定动作的各个肌肉群的肌电信号及相关时间和强度关系；对同一指定动作下的每组肌肉群的特性参数，肌肉反应时间，收缩时间，衰减时间，及其肌肉群之间的反应时间和肌肉强度的相关性进行仿真建模(仿真建模流程如下公式所示)，这里产生的仿真建模信号作为最终的控制信号输入到外接控制器。

仿真建模流程：肌肉表面电信号由多个肌肉运动单元组产生的电脉冲组成，运动单元组产生的电脉冲由每个单元组中的无数单一肌肉纤维电脉冲组成，其中，

所述步骤7)仿真建模流程如下：

肌肉表面电信号由多个肌肉运动单元组产生的电脉冲组成，运动单元组产生的电脉冲由每个单元组中的无数单一肌肉纤维电脉冲组成，其中，

7.1)运动单元组产生的电脉冲vmui，

其中，vmui可以由公式2推导得出；fri是运动单元释放率，并且遵循泊松分布

7.2)单一运动单元组产生的电脉冲vmu，

其中，是基于一个给定运动单元中的单一肌肉纤维电脉冲；nf是肌肉纤维数；

7.3)每一个运动单元组的肌肉收缩时间，

其中，n＝1，2，...，nmu；nmu是基于给定肌肉包含的运动单元的数量；fr是运动单元释放率中值，默认值为fr＝85ms；

7.4)单一肌肉纤维电脉冲v(x，y，z)，

其中，肌肉纤维细胞间电脉冲ei(z)；

7.5)肌肉纤维细胞间电脉冲ei(z)，

ei(z)＝96z³e^-z-90(5)

其中ei(z)是肌肉纤维细胞间电脉冲；z是轴向方向距离，单位毫米；s是纤维截面；σi是细胞间传导率；σm是肌肉传导率；r是纤维截面到观察点的距离；

7.6)肌肉传导率σm，肌肉轴向传导率σz和肌肉径向传导率σy

7.7)根据格林定律，单一肌肉纤维电脉冲可以推导如公式(7)，

其中，s1，s2是肌肉纤维两端的截面，s是肌肉纤维截面；

其中，d是纤维直径，h1没有含义，只是公式的简化，提取出来的系数。

8)存储和发送信号给外接控制器；

9)仿真手/臂/脚/腿完成肌肉输出信号的指定动作。

进一步地，所述运动模式包括握拳、展开、ok、v型手势。

本发明提供基于人体肌电信号控制的上下肢运动辅助系统，表面肌肉电信号提取和采集的精度提高了；环境信号，外周干扰信号，其它非参与肌肉信号被干净排除；结合相对肌肉组信号对运动行为的发出明确的强度和时间的指令；用肌电信号直接控制，识别率高，实时性好，反应灵敏，成本低，方便实用。

附图说明

图1是本发明流程示意图。

图2是电机驱动电路电路图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作更进一步的说明。

如图1所示，一种基于人体肌电信号控制的上下肢运动辅助系统，包括仿生辅助装置、肌电信号处理模块、仿真驱动模块以及使用者数据库；所述肌电信号处理模块通过仿真处理方法将采集的肌电信号进行处理和仿真，然后将信号发送至仿真驱动模块，仿真驱动模块对仿生辅助装置进行运动模式控制，使用者数据库是记录下使用者自身运动习惯和强度，并根据运动行为由专家手动或者算法自动调整肌肉电信号的处理算法和仿真输出时间和幅度；经过处理后的肌电信号储存在使用者数据中，当采集的肌电信号与使用者数据库相匹配时，向肌电信号处理模块发出特定的运动模式。

所述肌电信号处理模块包括以下程序步骤：

1)选取完成特定动作的相关肌肉或肌肉群；

2)利用表面电极提取表面肌肉信号；

3)消除白噪声，环境电磁信号，自身肢体运动产生的低频信号；

4)频域谱分析，滤波，转换回时域一维信号；通过表面电极在皮肤表面提取的肌肉信号内参杂着大量的外界环境和自身运动产生的低频信号，对提取的表面肌肉电信号进行频谱分析，将时域一维数字信号转换到其频域，从而获得各个信号源产生的信号的频谱信息，在频谱0hz-500hz的频域信号里，通过低通和带通滤波器，消除环境噪声(50hz信号)，运动低频信号(小于2hz信号)，深层肌肉产生的干扰信号，使得最终用于仿真输出的信号频谱落于8hz-500hz之间，并将其转换回时域信号空间。

5)拟合单一肌肉在指定运动动作中收缩强度变化曲线，肌肉反应时间，收缩时间，衰减时间；即对时域和频域信号进行拟合，从拟合曲线中可分析出肌肉反应时间，收缩时间，衰减时间；

6)两组或者多组肌肉在同一指定动作中的各个相关参数的相关性分析和曲线拟合；每一个指定动作的完成都是通过一组或者多组肌肉群共同作用完成的，在完成特定的指定动作中，肌肉群的每个肌肉的开始反应时间，收缩时间，和衰减时间有着特定的变化和表征，通过提取这些相关的参数，反应时间，收缩时间和衰减时间，并通过曲线拟合及信号相关性算法，获得肌肉信号的相关性和拟合曲线，为下一步的仿真建模提供输入参数；

7)仿真建模对指定动作的各个肌肉群的肌电信号及相关时间和强度关系；对同一指定动作下的每组肌肉群的特性参数，肌肉反应时间，收缩时间，衰减时间，及其肌肉群之间的反应时间和肌肉强度的相关性进行仿真建模，这里产生的仿真建模信号作为最终的控制信号输入到外接控制器。仿真建模流程如下：

肌肉表面电信号由多个肌肉运动单元组产生的电脉冲组成，运动单元组产生的电脉冲由每个单元组中的无数单一肌肉纤维电脉冲组成，其中，

7.1)运动单元组产生的电脉冲vmui，

其中，vmui可以由公式2推导得出；fri是运动单元释放率，并且遵循泊松分布

7.2)单一运动单元组产生的电脉冲vmu，

其中，是基于一个给定运动单元中的单一肌肉纤维电脉冲；nf是肌肉纤维数；

7.3)每一个运动单元组的肌肉收缩时间，

其中，n＝1，2，...，nmu；nmu是基于给定肌肉包含的运动单元的数量；fr是运动单元释放率中值，默认值为fr＝85ms；

7.4)单一肌肉纤维电脉冲v(x，y，z)，

其中，肌肉纤维细胞间电脉冲ei(z)；

7.5)肌肉纤维细胞间电脉冲ei(z)，

ei(z)＝96z³e^-z-90(5)

其中ei(z)是肌肉纤维细胞间电脉冲；z是轴向方向距离，单位毫米；s是纤维截面；σi是细胞间传导率；σm是肌肉传导率；r是纤维截面到观察点的距离；

7.6)肌肉传导率σm，肌肉轴向传导率σz和肌肉径向传导率σy

7.7)根据格林定律，单一肌肉纤维电脉冲可以推导如公式(7)，

其中，s1，s2是肌肉纤维两端的截面，s是肌肉纤维截面；

其中，d是纤维直径，h1没有含义，只是公式的简化，提取出来的系数。

8)存储和发送信号给外接控制器；

9)仿真手/臂/脚/腿完成肌肉输出信号的指定动作。

本实施例由四个部分构成，包括仿生辅助装置：3d打印的辅助装置，可穿戴仿生手/臂/脚/腿；

根据使用者的年龄，体型大小，及对应的缺失部位/肢体，及肢体的运动功能，设计出机械结构满足需求的个性化的辅助装置和方便佩戴部分，例如，单/多个手指，单手，手臂，小腿等。转化机械结构文件为3d打印文件，用数字材料3d打印机打出，并根据辅助装置的现实需要，对数字材料进行调整和融合，使得最终的可穿戴仿生手/臂/脚/腿具有和真实个体一致的外观和运动功能。例如，单手的设计，不仅包括关节屈伸，手掌抓握功能和力度，还可以对手掌内侧的打印材料采用软性橡胶材料，材料软硬度可以根据电机的驱动力和手掌需要达到的握力从1-9进行调整，提高抓握精度，保护抓握物品，提高第三方的感知；而手掌背部的材料直接采用数字合成树脂，硬度和一般义肢近似。

肌电信号处理：通过表面电极提取完成指定运动功能的单一肌肉或多个肌肉群的表面肌肉电信号，并对其进行处理和仿真；

提供基于对单/多肌肉表面电信号处理，及其之间相关反应时间，衰减时间和收缩强度的曲线的拟合，形成精确稳定的动作指令和仿真信号发送至可穿戴上下肢控制器，达到用人体自身肌肉控制假手/臂/脚/腿的目的。

例如，可以采用一种简单快捷的算法，其步骤包括：选取完成特定动作的相关肌肉或肌肉群；利用表面电极提取表面肌肉信号；消除白噪声，环境电磁信号，自身肢体运动产生的低频信号；频域谱分析，滤波，转换回时域一维信号；拟合单一肌肉在指定运动动作中收缩强度变化曲线，肌肉反应时间，收缩时间，衰减时间；两组或者多组肌肉在同一指定动作中的各个相关参数的相关性分析和曲线拟合；仿真建模对指定动作的各个肌肉群的肌电信号及相关时间和强度关系；存储和发送信号给外接控制器；仿真手/臂/脚/腿完成肌肉输出信号的指定动作；

仿真驱动模块：集肌电处理模块和电机驱动模块一体的电路板或者手机内置app；

功能模块包括：单路/双路/多路肌电信号采集电路，单路/多路电机驱动电路，程序下载电路。其中肌电信号的算法运算和仿真输出功能可以有外置的pcb板处理器来实现(针对于算法简单，通道单一，数据量小的情况)，也可以通过智能手机内置app来实现，将肌电信号的算法运算和仿真输出指令写入智能手机app，表面电极采集到的信号由采集电路直接作为app输入，经过运算，再由app输出特定的运动指令(该方法针对于算法复杂，运算量大，数据量大的情况)。

使用者数据库：使用者自身习惯植入和融合

使用者在安装上特定的由其自身肌肉控制仿生手/臂/脚/腿后，需要有一个肌肉学习和练习的过程，自身的运动习惯需要和外接的仿生手/臂/脚/腿融入和结合。本产品设计中会记录下使用者自身运动习惯和强度(获得使用者允许下)，并根据运动行为由专家手动或者算法自动调整肌肉电信号的处理算法和仿真输出时间和幅度。该优化过程可以在后台系统完成，也可以在智能手机app通过下载和更新软件版本中完成。

如图2所示，电机驱动电路中采用型号为drv8833的电机驱动芯片，这样可同时控制两个电机正反运动，其中，vint和gnd引脚分别连接电源的正负极，ain1和ain2引脚分别连接arduino控制模块中的两个数字量输出引脚，arduino控制模块通过这两个引脚ain1和ain2输入第一电机的驱动程序，bin1和bin2引脚分别连接arduino控制模块的两个数字量输出引脚，arduino控制模块通过这两个引脚输入bin1和bin2输入第二电机的驱动程序，aout1和aout2引脚连接第一电机，bout1和bout2引脚连接第二电机。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。