文献类型：期刊文章

作　　者：李向新[1,2,3] 田岚[1,3] 郑悦[1,2,3] 李光林[1,2,3]

Li Xiangxin;Tian Lan;Zheng Yue;Li Guanglin(Shenzhen Institutes of Advanced Technology(SIAT),Chinese Academy of Sciences(CAS),Shenzhen 518055,China;Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems,Shenzhen 518055,China;Shenzhen Institutes of Advanced Technology,University of Chinese Academy of Sciences,Shenzhen 518055,China)

机构地区：[1]中国科学院深圳先进技术研究院,深圳518055 [2]粤港澳人机智能协同系统联合实验室,深圳518055 [3]中国科学院大学深圳先进技术研究院,深圳518055

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家重点研发计划(2016YFE0128000);国家自然科学基金(61803361);广东省基础与应用基础研究基金项目(2020A1515011279);国家基金委-深圳联合基金项目(U1613222)资助

年　　份：2020

期　　号：5

起止页码：99-107

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：对腿部运动意图识别算法的实时性能进行综合可靠的评价是实现下肢假肢灵活稳定控制的前提。提出一种逐层分级的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,对算法的可靠性、稳定性以及运动意图识别速度进行综合评价。利用开发的运动意图识别算法评测系统,对基于肌电信号源和机械信号源的两种运动意图识别算法进行了实时性能测试,发现肌电信号源的算法识别时间大于机械信号源算法,但是其算法稳定性优于机械信号源算法。进一步地,还利用该评测系统有效地区分出正常识别策略与异常识别策略,发现正常策略的动作识别稳定系数比异常策略高25%左右。因此,所提的基于下肢运动意图识别算法的实时测评方法,能够对不同信号源算法以及不同识别策略的实时性能进行有效评价,为智能下肢假肢控制系统开发提供可供参考的测试平台。

关 键 词：下肢假肢 运动意图识别  算法性能评价  算法测评系统  

分 类 号：TH789[仪器类]