一种基于肌动信号的股四头肌收缩力量估计方法研究

作者：王大庆; 郭伟斌; 吴海峰; 高理富^*

来源：传感技术学报, 2018, 31(11): 1700-1706.

• 可穿戴机器人
• 肌肉收缩力量
• 肌动信号
• 相关向量机

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R2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。

• 单位
  中国科学院合肥智能机械研究所; 中国科学院，合肥智能机械研究所; 中国科学技术大学