文献类型：期刊文章

作　　者：王大庆[1,2,3] 郭伟斌[1,3] 吴海峰[1,2] 高理富[1,3]

WANG Daqing;GUO Weibin;WU Haifeng;GAO Lifu(Institute of Intelligent Machines,Chinese Academy of Sciences,Hefei 230031 China;University of Science and Technology of China,Hefei 230026 China;The Key Laboratory of Biomimetic Sensing and Advanced Robot Technology Anhui Province,Hefei 230031 China)

机构地区：[1]中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031 [2]中国科学技术大学,合肥230026 [3]安徽省仿生感知与先进机器人技术重点实验室,合肥230031

出　　处：《传感技术学报》

基　　金：中国科学院机器人与智能制造创新研究院课题项目(C2016011);安徽省自然科学基金项目(1808085QF214)

年　　份：2018

卷　　号：31

期　　号：11

起止页码：1700-1706

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对可穿戴设备及共融机器人中的力/力矩测量需求,提出了一种基于相关向量机的人体股四头肌收缩力量估计方法,该方法具备采集设备安装方便、鲁棒性强且宜人性好等优点。通过采集人体股四头肌主要肌肉的MMG信号,提取平均绝对值MAV、平均功率频率MPF、样本熵Samp En及2个不同通道MMG信号之间的相关系数CC2Cs 4个特征,利用基于稀疏贝叶斯理论的相关向量机算法RVM构建了MMG-肌肉收缩力量模型,并验证了所提方法的有效性和准确度。结果表明,同一参与者的模型估计结果的均方根误差RMSE为8.7%MVC(最大肌肉随意收缩力),决定系数R^2为0.817,该方法是一种有效、适宜应用在可穿戴设备的人体股四头肌收缩力量估计方法。

关 键 词：可穿戴机器人  肌肉收缩力量  肌动信号  相关向量机

分 类 号：TP242]