本發(fā)明一種新型仿生假肢運(yùn)動(dòng)領(lǐng)域，尤其是一種能夠上下肢運(yùn)動(dòng)仿真處理方法。

背景技術(shù)：

假肢作為截肢者的必需品，在全球眾多肢體殘疾的患者中，僅有少數(shù)人能負(fù)擔(dān)得起佩戴假肢。現(xiàn)在市場(chǎng)上的假肢大部分是裝飾性假肢，外觀設(shè)計(jì)跟真實(shí)手臂一樣，但沒(méi)有任何功能；部分假肢開(kāi)始嘗試通過(guò)生物電流信號(hào)來(lái)控制其運(yùn)動(dòng)，商業(yè)化后價(jià)格昂貴，且手勢(shì)單一，一般家庭難以承受。

在高端截肢設(shè)備中，還沒(méi)有利用手機(jī)作為算法運(yùn)算器去控制上下肢運(yùn)動(dòng)的裝置，僅僅是基于單片機(jī)等芯片開(kāi)發(fā)的控制系統(tǒng)，其芯片運(yùn)算能力有限，對(duì)肌電信號(hào)的分析精度低、實(shí)時(shí)性很差，且不具有通用性，發(fā)開(kāi)成本高，從而導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)假肢價(jià)格昂貴，不適用廣泛的市場(chǎng)推廣。

除此之外，通過(guò)肌電或者腦電控制的仿生手/臂/腳/腿，存在著成本高，算法不穩(wěn)定，運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)。目前市場(chǎng)上的通過(guò)肌電的解決方案，一般直接對(duì)單一肌肉表面信號(hào)進(jìn)行信號(hào)幅度采集，用于作為肌肉觸發(fā)指定運(yùn)動(dòng)的指令?，F(xiàn)存的方法會(huì)受到周圍電磁信號(hào)，本身人體運(yùn)動(dòng)低頻信號(hào)，電機(jī)帶入噪聲，其他肌肉族群信號(hào)，深部肌肉信號(hào)及白噪聲的影響。導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)指令不明確和主觀意識(shí)運(yùn)動(dòng)不可按質(zhì)按量的完成。目前實(shí)驗(yàn)室的解決方案，為了避免上述的信號(hào)干擾，使得信號(hào)更加完整和精確，大量的運(yùn)行后臺(tái)算法，例如小波分析，而這樣大量的運(yùn)算對(duì)處理器的速度和能力要求很高，配置在現(xiàn)有的可穿戴假手/臂/腳/腿中雖然單一信號(hào)處理精度提高了，但成本大大提高，運(yùn)算穩(wěn)定性反而降低，僅適用于實(shí)驗(yàn)室科研，不適用廣泛的市場(chǎng)推廣。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：為了克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本發(fā)明提供一種能夠上下肢運(yùn)動(dòng)仿真處理方法。

技術(shù)方案：為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供的一種上下肢運(yùn)動(dòng)仿真處理方法，所述方法包括以下步驟：

步驟1)選取完成特定動(dòng)作的相關(guān)肌肉或肌肉群；

步驟2)利用表面電極提取表面肌肉信號(hào)，信號(hào)的采樣頻率需要大于1000hz，消除采樣中nan信號(hào)值；

步驟3)：對(duì)信號(hào)做初步處理，消除采樣中空的信號(hào)值，在對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，消除白噪聲、環(huán)境電磁信號(hào)、自身肢體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的低頻信號(hào)；

步驟4)：頻域譜分析，濾波，轉(zhuǎn)換回時(shí)域一維信號(hào)，正常肌肉電信號(hào)范圍8-500hz；

步驟5)：擬合單一肌肉在指定運(yùn)動(dòng)動(dòng)作中收縮強(qiáng)度變化曲線，肌肉反應(yīng)時(shí)間，收縮時(shí)間，衰減時(shí)間；

步驟6)：兩組或者多組肌肉在同一指定動(dòng)作中的以上4個(gè)參數(shù)的相關(guān)性分析和曲線擬；

步驟7)：仿真建模對(duì)指定動(dòng)作的各個(gè)肌肉群的肌電信號(hào)及相關(guān)時(shí)間和強(qiáng)度關(guān)系；

步驟8)：存儲(chǔ)和發(fā)送信號(hào)給外接控制器；

步驟9)：假手/臂/腳/腿完成肌肉輸出信號(hào)的指定動(dòng)作。

進(jìn)一步地，所述運(yùn)動(dòng)模式包括握拳、展開(kāi)、表?yè)P(yáng)、ok、v型手勢(shì)。

所述步驟3)中具體步驟為：過(guò)表面電極在皮膚表面提取的肌肉信號(hào)內(nèi)參雜著大量的外界環(huán)境和自身運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的低頻信號(hào)，對(duì)提取的表面肌肉電信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，將時(shí)域一維數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換到其頻域，從而獲得各個(gè)信號(hào)源產(chǎn)生的信號(hào)的頻譜信息，在頻譜0hz-500hz的頻域信號(hào)里，通過(guò)低通和帶通濾波器，消除環(huán)境噪聲(50hz信號(hào))，運(yùn)動(dòng)低頻信號(hào)(小于2hz信號(hào))，深層肌肉產(chǎn)生的干擾信號(hào)，使得最終用于仿真輸出的信號(hào)頻譜落于8hz-500hz之間，并將其轉(zhuǎn)換回時(shí)域信號(hào)空間。

進(jìn)一步地，所述步驟6)中，每一個(gè)指定動(dòng)作的完成都是通過(guò)一組或者多組肌肉群共同作用完成的，在完成特定的指定動(dòng)作中，肌肉群的每個(gè)肌肉的開(kāi)始反應(yīng)時(shí)間，收縮時(shí)間，和衰減時(shí)間有著特定的變化和表征，通過(guò)提取這些相關(guān)的參數(shù)，反應(yīng)時(shí)間，收縮時(shí)間和衰減時(shí)間，并通過(guò)曲線擬合及信號(hào)相關(guān)性算法，獲得肌肉信號(hào)的相關(guān)性和擬合曲線，為下一步的仿真建模提供輸入?yún)?shù)。

進(jìn)一步地，所述步驟7)仿真建模流程如下：

肌肉表面電信號(hào)由多個(gè)肌肉運(yùn)動(dòng)單元組產(chǎn)生的電脈沖組成，運(yùn)動(dòng)單元組產(chǎn)生的電脈沖由每個(gè)單元組中的無(wú)數(shù)單一肌肉纖維電脈沖組成，其中，

7.1)運(yùn)動(dòng)單元組產(chǎn)生的電脈沖vmui，

其中，vmui可以由公式2推導(dǎo)得出；i＝1～n，vmuti是各個(gè)單一運(yùn)動(dòng)單元組產(chǎn)生的電脈沖數(shù)，fri是運(yùn)動(dòng)單元釋放率，并且遵循泊松分布；

7.2)單一運(yùn)動(dòng)單元組產(chǎn)生的電脈沖vmu，

其中，是基于一個(gè)給定運(yùn)動(dòng)單元中的單一肌肉纖維電脈沖；nf是肌肉纖維數(shù)；

7.3)每一個(gè)運(yùn)動(dòng)單元組的肌肉收縮時(shí)間，

其中，n＝1，2，...，nmu；nmu是基于給定肌肉包含的運(yùn)動(dòng)單元的數(shù)量；fr是運(yùn)動(dòng)單元釋放率中值，默認(rèn)值為fr＝85ms；

7.4)單一肌肉纖維電脈沖v(x，y，z)，

其中，肌肉纖維細(xì)胞間電脈沖ei(z)；

7.5)肌肉纖維細(xì)胞間電脈沖ei(z)，

ei(z)＝96z³e^-z-90(5)

其中ei(z)是肌肉纖維細(xì)胞間電脈沖；z是軸向方向距離，單位毫米；s是纖維截面；σi是細(xì)胞間傳導(dǎo)率；σm是肌肉傳導(dǎo)率；r是纖維截面到觀察點(diǎn)的距離；

7.6)肌肉傳導(dǎo)率σm，肌肉軸向傳導(dǎo)率σz和肌肉徑向傳導(dǎo)率σy

7.7)根據(jù)格林定律，單一肌肉纖維電脈沖可以推導(dǎo)如公式(7)，

其中，s1，s2是肌肉纖維兩端的截面，s是肌肉纖維截面；

其中，d是纖維直徑，h1沒(méi)有含義，只是公式的簡(jiǎn)化，提取出來(lái)的系數(shù)。

有益效果：本發(fā)明相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)而言具有以下優(yōu)點(diǎn)：

本發(fā)明提供上下肢運(yùn)動(dòng)仿真處理方法，表面肌肉電信號(hào)提取和采集的精度提高了；環(huán)境信號(hào)，外周干擾信號(hào)，其它非參與肌肉信號(hào)被干凈排除；結(jié)合相對(duì)肌肉組信號(hào)對(duì)運(yùn)動(dòng)行為的發(fā)出明確的強(qiáng)度和時(shí)間的指令；用肌電信號(hào)直接控制，識(shí)別率高，實(shí)時(shí)性好，反應(yīng)靈敏，成本低，方便實(shí)用。

附圖說(shuō)明

圖1是本發(fā)明特定動(dòng)作的相關(guān)肌肉或肌肉群選取示意圖。

圖2是表面肌肉電信號(hào)原始采集信號(hào)示意圖。

圖3是經(jīng)過(guò)處理的表面肌肉信號(hào)示意圖。

圖4是經(jīng)過(guò)處理的表面肌肉信號(hào)譜分析示意圖。

圖5是對(duì)指定動(dòng)作肌信號(hào)收縮時(shí)間，單一肌肉反應(yīng)時(shí)間及兩側(cè)肌肉強(qiáng)度基于手掌屈伸變化的變化曲線。

圖6是對(duì)指定動(dòng)作肌信號(hào)收縮時(shí)間，反應(yīng)時(shí)間及兩側(cè)肌肉強(qiáng)度基于手掌屈伸變化的變化曲線。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作更進(jìn)一步的說(shuō)明。

如圖1所示，一種上下肢運(yùn)動(dòng)仿真處理方法，所述方法包括以下步驟：

步驟1)選取完成特定動(dòng)作的相關(guān)肌肉或肌肉群；如圖1所示，完成手掌屈伸的動(dòng)作，對(duì)于安裝假手并只有小部分殘留上臂的使用者，腕部的肌肉群不可以選擇，小臂尺側(cè)腕伸肌和橈側(cè)腕屈肌作為完成指定動(dòng)作的肌肉群。

步驟2)利用表面電極提取表面肌肉信號(hào)，信號(hào)的采樣頻率需要大于1000hz，消除采樣中nan信號(hào)值；如圖2所示，是原始信號(hào)曲線，此步驟只是去除了采樣信號(hào)中的無(wú)效信號(hào)，此信號(hào)是提取自兩組不同肌肉群的原始的肌肉信號(hào)，基于表面肌肉信號(hào)的頻率一般在8hz-500hz之間，這里采用大于1000hz的采樣頻率，對(duì)模擬信號(hào)進(jìn)行采樣，并消除nan無(wú)效信號(hào)，生成如圖2所示的原始數(shù)字肌肉信號(hào)。

步驟3)：對(duì)信號(hào)做初步處理，消除采樣中空的信號(hào)值，在對(duì)信號(hào)進(jìn)行濾波，消除白噪聲、環(huán)境電磁信號(hào)、自身肢體運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的低頻信號(hào)；過(guò)表面電極在皮膚表面提取的肌肉信號(hào)內(nèi)參雜著大量的外界環(huán)境和自身運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的低頻信號(hào)，對(duì)提取的表面肌肉電信號(hào)進(jìn)行頻譜分析，將時(shí)域一維數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)換到其頻域，從而獲得各個(gè)信號(hào)源產(chǎn)生的信號(hào)的頻譜信息，在頻譜0hz-500hz的頻域信號(hào)里，通過(guò)低通和帶通濾波器，消除環(huán)境噪聲(50hz信號(hào))，運(yùn)動(dòng)低頻信號(hào)(小于2hz信號(hào))，深層肌肉產(chǎn)生的干擾信號(hào)，使得最終用于仿真輸出的信號(hào)頻譜落于8hz-500hz之間，并將其轉(zhuǎn)換回時(shí)域信號(hào)空間。

步驟4)：頻域譜分析，濾波，轉(zhuǎn)換回時(shí)域一維信號(hào)，正常肌肉電信號(hào)范圍8-500hz；如圖4所示，經(jīng)過(guò)處理的表面肌肉信號(hào)譜分析(雙通道/雙肌肉群)即通過(guò)功率譜密度(powerspectraldensity，psd)來(lái)分析信號(hào)的能量隨著頻率的分布情況。

圖4展示的是完成手掌伸展和握和這一指定動(dòng)作的兩組肌肉群產(chǎn)生的表面肌肉信號(hào)的頻譜信息，這里通過(guò)采用低通和帶通濾波器消除了肢體自身運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的低頻信號(hào)和外界電磁噪聲的50hz信號(hào)，可以通過(guò)圖4的頻域能譜看到，這兩組肌肉群的表面肌肉信號(hào)運(yùn)動(dòng)頻率主要集中在8hz-100hz之間。并且可以清楚的看到肌肉群2的高頻信號(hào)明顯高于肌肉群1的高頻信號(hào)，從側(cè)面說(shuō)明肌肉群2對(duì)控制肌肉的姿勢(shì)起到主要貢獻(xiàn)，肌肉群1對(duì)運(yùn)動(dòng)開(kāi)始和肌肉強(qiáng)度起到主要貢獻(xiàn)。

步驟5)：擬合單一肌肉在指定運(yùn)動(dòng)動(dòng)作中收縮強(qiáng)度變化曲線，肌肉反應(yīng)時(shí)間，收縮時(shí)間，衰減時(shí)間；如圖3和5所示，圖3表示，在完成手掌伸展和握和這一指定動(dòng)作時(shí)兩組肌肉群產(chǎn)生的表面肌肉信號(hào)，經(jīng)過(guò)頻域分析，濾波，除噪等一系列信號(hào)處理算法后，轉(zhuǎn)換回時(shí)域空間的信號(hào)表征。這里可以看到肌肉的反應(yīng)時(shí)間，收縮時(shí)間，收縮強(qiáng)度，和衰減時(shí)間，并且可以看到在同一時(shí)間點(diǎn)兩組不同的肌肉群肌肉作業(yè)時(shí)間和強(qiáng)度的區(qū)分。圖5表示，對(duì)兩組肌肉信號(hào)運(yùn)動(dòng)的表征參數(shù)進(jìn)行分析，這里反應(yīng)時(shí)間，收縮時(shí)間，收縮強(qiáng)度，和衰減時(shí)間都在同一個(gè)時(shí)間軸進(jìn)行標(biāo)注。

步驟6)：兩組或者多組肌肉在同一指定動(dòng)作中的以上4個(gè)參數(shù)的相關(guān)性分析和曲線擬；如圖6所示；圖6表示兩組肌肉信號(hào)運(yùn)動(dòng)的表征參數(shù)的相關(guān)性，對(duì)兩組肌肉群完成同一指定動(dòng)作的反應(yīng)時(shí)間，收縮時(shí)間，收縮強(qiáng)度，和衰減時(shí)間進(jìn)行相關(guān)性分析及曲線擬合，肌肉運(yùn)動(dòng)的起始和衰減的時(shí)間偏差，強(qiáng)度和峰值偏差進(jìn)行相關(guān)性運(yùn)算，從而進(jìn)行仿真建模，提供輸出信號(hào)。每一個(gè)指定動(dòng)作的完成都是通過(guò)一組或者多組肌肉群共同作用完成的，在完成特定的指定動(dòng)作中，肌肉群的每個(gè)肌肉的開(kāi)始反應(yīng)時(shí)間，收縮時(shí)間，和衰減時(shí)間有著特定的變化和表征，通過(guò)提取這些相關(guān)的參數(shù)，反應(yīng)時(shí)間，收縮時(shí)間和衰減時(shí)間，并通過(guò)曲線擬合及信號(hào)相關(guān)性算法，獲得肌肉信號(hào)的相關(guān)性和擬合曲線，為下一步的仿真建模提供輸入?yún)?shù)。

步驟7)：仿真建模對(duì)指定動(dòng)作的各個(gè)肌肉群的肌電信號(hào)及相關(guān)時(shí)間和強(qiáng)度關(guān)系；如圖6所示。仿真建模流程如下：

肌肉表面電信號(hào)由多個(gè)肌肉運(yùn)動(dòng)單元組產(chǎn)生的電脈沖組成，運(yùn)動(dòng)單元組產(chǎn)生的電脈沖由每個(gè)單元組中的無(wú)數(shù)單一肌肉纖維電脈沖組成，其中，

7.1)運(yùn)動(dòng)單元組產(chǎn)生的電脈沖vmui，

其中，vmui可以由公式2推導(dǎo)得出；fri是運(yùn)動(dòng)單元釋放率，并且遵循泊松分布

7.2)單一運(yùn)動(dòng)單元組產(chǎn)生的電脈沖vmu，

其中，是基于一個(gè)給定運(yùn)動(dòng)單元中的單一肌肉纖維電脈沖；nf是肌肉纖維數(shù)；

7.3)每一個(gè)運(yùn)動(dòng)單元組的肌肉收縮時(shí)間，

其中，n＝1，2，...，nmu；nmu是基于給定肌肉包含的運(yùn)動(dòng)單元的數(shù)量；fr是運(yùn)動(dòng)單元釋放率中值，默認(rèn)值為fr＝85ms；

7.4)單一肌肉纖維電脈沖v(x，y，z)，

其中，肌肉纖維細(xì)胞間電脈沖ei(z)；

7.5)肌肉纖維細(xì)胞間電脈沖ei(z)，

ei(z)＝96z³e^-z-90(5)

其中ei(z)是肌肉纖維細(xì)胞間電脈沖；z是軸向方向距離，單位毫米；s是纖維截面；σi是細(xì)胞間傳導(dǎo)率；σm是肌肉傳導(dǎo)率；r是纖維截面到觀察點(diǎn)的距離；

7.6)肌肉傳導(dǎo)率σm，肌肉軸向傳導(dǎo)率σz和肌肉徑向傳導(dǎo)率σy

7.7)根據(jù)格林定律，單一肌肉纖維電脈沖可以推導(dǎo)如公式(7)，

其中，s1，s2是肌肉纖維兩端的截面，s是肌肉纖維截面；

其中，d是纖維直徑。

步驟8)：存儲(chǔ)和發(fā)送信號(hào)給外接控制器；

步驟9)：假手/臂/腳/腿完成肌肉輸出信號(hào)的指定動(dòng)作。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出：對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。