專利名稱：假肢控制裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
假肢控制裝置
技術(shù)領(lǐng)域：
本實用新型涉及康復(fù)輔助器具，特別是涉及一種假肢控制裝置。
背景技術(shù)：
近幾十年以來,從肢體表面記錄的肌電信號(Electromyogram, EMG)被廣泛用于人工上肢的控制中。肌電人工上肢給上肢截肢的殘疾人提供了改進生活質(zhì)量的機會，即使不能像自然上肢活動那么自如，肌電假肢也可以幫助他們恢復(fù)上肢一些本能的、基本的生理功能，輔助其日常生活。目前的肌電假肢(例如，德國Otto Bock及我國上?？粕?多是利用一對殘留肌肉(主縮肌與拮抗肌)控制一個動作自由度。然而肢體截肢后，肌電信息源是有限的，截肢的程度越高，殘留的肢體肌肉越少，而需要恢復(fù)的肢體動作越多。因此， 用這種傳統(tǒng)的肌電控制方式實現(xiàn)假肢的多自由度控制是非常困難的。隨著電子技術(shù)和微處理器技術(shù)的發(fā)展，基于模式識別技術(shù)的仿生肌電假肢應(yīng)運而生。模式識別技術(shù)旨在利用殘留肢體可提供的有限的肌電信息，實現(xiàn)假肢的自如和直覺控制。但是，在肌電假肢的臨床研究中可以發(fā)現(xiàn)，基于模式識別技術(shù)的肌電假肢的識別準確率降低，使用者手臂空間姿態(tài)的變換會直接導(dǎo)致假肢系統(tǒng)的穩(wěn)定性變差。這是由于使用者在訓(xùn)練肌電假肢時，往往將手臂放在某個特定的位置，通常手臂自然垂在身體外側(cè)，因為在這個姿態(tài)得到的肌電信號重復(fù)性好，自然識別準確率高。然而在實際生活中，使用者在不同的使用場景，手臂姿態(tài)差別很大，測得的生物電信號就產(chǎn)生了一定的差別，這直接導(dǎo)致了假肢系統(tǒng)識別效果降低。第二，由于肌電傳感器容易受到放置位置偏移、皮膚阻抗變化等因素的影響，實際操控往往與預(yù)計效果有一定的差距。第三，肌電傳感器價格高昂、尺寸偏大難以嵌入假肢接受腔微小的空間也是阻礙肌電假肢臨床進程的主要原因之一。

實用新型內(nèi)容基于此，有必要提供一種基于雙源生物電信息的、識別準確率高、穩(wěn)定性好的假肢控制裝置。一種假肢控制裝置，其特征在于，包括信號采集單元，包括依次連接的傳感器、預(yù)處理電路及A/D轉(zhuǎn)換模塊，所述傳感器用于采集殘肢處的第一生物電信號和第二生物電信號，所述預(yù)處理電路對采集到的第一生物電信號和第二生物電信號進行放大、濾波處理后， 通過所述A/D轉(zhuǎn)換模塊輸入信號處理單元；信號處理單元，包括微控制器，所述信號處理單元連接所述預(yù)處理電路，用于第一生物電信號和第二生物電信號的模式分類訓(xùn)練與模式識別；假肢驅(qū)動器，連接所述信號處理單元，根據(jù)所述信號處理單元的輸出結(jié)果驅(qū)動假肢完成相應(yīng)的動作。優(yōu)選的，所述第一生物電信號是肌電信號，所述第二生物電信號是肌動信號，所述傳感器包括用于采集肌電信號的肌電信號傳感器和用于采集肌動信號的肌動信號傳感器， 所述肌動信號傳感器是三軸加速度傳感器。優(yōu)選的，所述肌電信號傳感器為Ag-AgCl粘膠式、金屬傳感器及織物電極中的一種。[0008]優(yōu)選的，所述肌電信號傳感器的數(shù)量為3個以上，所述肌動信號傳感器的數(shù)量為I 個以上。[0009]優(yōu)選的，所述肌電信號傳感器和肌動信號傳感器貼附于肩部、上臂及前臂這三個部位中的一處或多處的肌肉表面上。[0010]優(yōu)選的，所述微控制器連接所述A/D轉(zhuǎn)換模塊，所述模式分類訓(xùn)練包括提取所述第一生物電信號和第二生物電信號的特征信息，模式分類參數(shù)的計算及存儲。[0011]優(yōu)選的，所述微控制器首先根據(jù)所述模式分類參數(shù)和所述第二生物電信號的特征信息進行手臂空間姿態(tài)類型識別，然后基于手臂空間姿態(tài)識別結(jié)果選擇第一生物電信號的模式分類參數(shù)，根據(jù)所述第一生物電信號的特征信息進行肢體動作類型識別并將識別結(jié)果輸出給所述假肢驅(qū)動器。[0012]優(yōu)選的，所述微控制器包括兩個并聯(lián)的微控制器模塊，一個微控制器模塊提取所述第一生物電信號的特征信息并進行肢體動作類型識別，另一個微控制器模塊提取所述第二生物電信號的特征信息并進行手臂空間姿態(tài)類型識別，微控制器的識別結(jié)果輸出給所述假肢驅(qū)動器。[0013]優(yōu)選的，所述預(yù)處理電路包括依次連接的放大電路、濾波電路以及整流電路。[0014]上述假肢控制方法和系統(tǒng)根據(jù)兩個信息源分別識別肢體的動作類型和空間姿態(tài)， 根據(jù)肢體的空間姿態(tài)和動作類型驅(qū)動假肢完成相應(yīng)的動作。使得系統(tǒng)在手臂空間姿態(tài)變化的情況下，保證動作識別準確率，從而極大提高了假肢系統(tǒng)的控制穩(wěn)定性。
[0015]圖I是一實施例中假肢控制方法的流程圖；[0016]圖2是一實施例中假肢控制裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；[0017]圖3是一實施例中信號采集單元的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實施方式
[0018]為使本實用新型的目的、特征和優(yōu)點能夠更為明顯易懂，
以下結(jié)合附圖對本實用新型的具體實施方式
做詳細的說明。[0019]圖I是一實施例中假肢控制方法的流程圖，包括下列步驟[0020]SI 10，采集殘肢皮膚表面的第一生物電信號和第二生物電信號。[0021]相對于傳統(tǒng)假肢中使用的肌電信號,肌動信號(Mechanomyography, MMG)具有成本低、不受皮膚阻抗變化影響、微型方便放置于假肢接受腔等優(yōu)點。它是一種表征肌肉表面微小振動的機械信號，當(dāng)肌肉收縮時，伴隨運動神經(jīng)元激活運動單元所產(chǎn)生的電性活動，會引發(fā)肌纖維收縮的機械或力學(xué)振動。MMG信號最早用于假肢控制是在1986年，Barry等人建議使用MMG信號作為假肢的控制信號，他們研制的系統(tǒng)能夠成功區(qū)分彎曲手腕和伸展手腕這兩個動作，系統(tǒng)顯示出很好的穩(wěn)定性。近年來Silva、Hong-Bo Xie等學(xué)者的研究不僅證實了 MMG信號應(yīng)用于臨床假肢控制的必要性，而且證實了 MMG作為假肢的控制信號是一種完全可行的方法。[0022]在本實施例中，采集肌電信號用于識別肢體的動作類型。在其他實施例中，除了應(yīng)用表面肌電信號，仍有其他生物電信號同樣包含一定的運動信息，也可作為本技術(shù)的信息源。例如人機接口技術(shù)的腦電信號和周圍神經(jīng)電信號，以及侵入式深層肌電信號。另外，在本實施例中，采集肌動信號識別肢體的空間姿態(tài)。在其他實施例中，除了應(yīng)用肌動信號，還可以采用角度計用于記錄關(guān)節(jié)角度信息。[0023]肌電信號和肌動信號分別通過肌電信號傳感器和肌動信號傳感器進行采集。根據(jù)截肢者殘肢狀況及期望恢復(fù)動作數(shù)目的不同情況，肌電信號傳感器和肌動信號傳感器的數(shù)目與安置位置將有所不同。一般情況下，肌電信號傳感器采用3-12個，肌動信號傳感器采用I 3個，每個傳感器采集一個通道的信號。應(yīng)用于上肢假肢時，肌電信號傳感器和肌動信號傳感器貼附于肩部、上臂、前臂及手部的肌肉表面上。應(yīng)用于下肢假肢時，肌電信號傳感器和肌動信號傳感器貼附于股直肌、股外側(cè)肌、股二頭肌和闊筋膜張肌等處。在本實施例中，通過集成的三軸加速度傳感器采集肌電信號和肌動信號。該傳感器是一種肌電-三軸肌動信號傳感器。在其他實施例中，肌動信號傳感器可以采用壓電接觸傳感器、電容式麥克風(fēng)、激光位移傳感器等。肌電信號傳感器可以采用Ag-AgCl粘膠式、金屬傳感器或織物電極坐寸o[0024]在其他實施例中，第一生物電信號和第二生物電信號可以均是肌電信號，或第一生物電信號和第二生物電信號均是肌動信號。[0025]S120，對第一生物電信號和第二生物電信號進行預(yù)處理。[0026]在本實施例中，是對肌電信號進行放大后，再進行帶寬為5-450赫茲的帶通濾波處理(即保留5-450赫茲的信號)。對肌動信號進行帶寬為5-200赫茲的帶通濾波處理。 濾波后還可以進行整流處理。采樣頻率設(shè)置為500-1000赫茲。[0027]S130，提取第一生物電信號和第二生物電信號的特征信息。[0028]采用數(shù)據(jù)分析窗口對信號進行特征提取，在本實施例中是分別提取肌電信號和肌動信號與肢體運動有關(guān)的時域特征和/或頻域特征。數(shù)據(jù)分析窗口可以有重疊或無重疊， 從每個數(shù)據(jù)分析窗口中抽取肌電(肌動)信號的時頻和/或頻域特征，組合在一起形成該通道肌電(肌動)信號的特征信息的特征向量，所有通道肌電(肌動)信號的特征向量組合為肌電(肌動)特征矩陣。[0029]由于肌動信號特別是三軸肌動信號是一種十分敏感的低頻機械信號，肌動信號的時域特征參數(shù)可以采用振幅最大值、均值、方差、積分值(IMMG)、均方根值(RMS)，以及肌動信號的上升時間(Rise-Time)、時程(Duration)等。肌動信號的頻域特征參數(shù)可以采用平均功率頻率(MPF)、中位頻率(MF)、中心頻率(CF)等。[0030]對于肌電信號的時域特征參數(shù)可以采用平均絕對值、平均斜率絕對值、樣點幅值差、過零率等。肌電信號的頻域特征參數(shù)可以采用平均功率頻率、中值頻率、峰值頻率等。 還可以同時采用時-頻特征參數(shù)，包括小波系數(shù)、魏格納分布、熵等作為肌電信號的特征信息。提取特征信息除了本實施例中采用的時域法和頻域法之外，還可以采用時域頻域結(jié)合法、高階譜法、以及混沌與分形法等。[0032]S140，根據(jù)特征信息識別肢體的空間姿態(tài)和動作類型。[0033]在本實施例中，是通過分類器來進行識別，包括分類器級聯(lián)和分類器并行兩種方式。分類器并行是根據(jù)第二生物電信號的特征信息識別肢體的空間姿態(tài)，根據(jù)第一生物電信號的特征信息識別肢體的動作類型，且空間姿態(tài)和動作類型是同時(并行)的進行計算識別。分類器級聯(lián)則是先根據(jù)第二生物電信號的特征信息識別肢體的空間姿態(tài)，再根據(jù)肢體的空間姿態(tài)和第一生物電信號的特征信息識別肢體的動作類型。在本實施例中，第一生物電信號為肌電信號，第二生物電信號為肌動信號。在其他實施例中，第一生物電信號和第二生物電信號可以均是肌電信號，或第一生物電信號和第二生物電信號均是肌動信號。[0034]本實施例中，采用線性判別分析法(Linear Discriminant Analysis, LDA)分析肌動信號和肌電信號的特征信息并根據(jù)預(yù)先存儲的訓(xùn)練參數(shù)和實時的肌電信號和肌動信號計算并識別肢體的空間姿態(tài)和動作類型，即識別出使用者需要使用的模式。利用LDA模式分類器實時預(yù)測受試者想要執(zhí)行的肢體動作前，也就是在使用者正式使用該假肢之前， 需要用肌電信號和肌動信號的特征信息分別訓(xùn)練動作分類器和空間姿態(tài)分類器，使其“記住”所包含的動作類型和空間姿態(tài)。由訓(xùn)練程序模塊實現(xiàn)分類器的訓(xùn)練。線性判別分析法充分利用類別歸屬信息，運行簡單，所需計算量小，計算時間短，易嵌入硬件系統(tǒng)實現(xiàn)廣泛應(yīng)用。并且，研究證明，線性判別分析法的正確率與其它主要的幾種識別方法(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，高斯混合模型)無明顯差異或識別性更好。除了上述線性判別分析法外，還可以采用其它基于Bayes理論的分類算法,例如費舍爾線性判別(FisherLinear Discrimination, FLD)、支持向量機(Support Vector Machine, SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器(Artificial Neural Network, ANN)以及隱式馬爾可夫模型(Hidden Markov Models, HMM)、高斯混合模型(Gussian Mixture Models, GMM)等識別動作類型和空間姿態(tài)。[0035]S150，根據(jù)肢體的空間姿態(tài)和/或動作類型驅(qū)動假肢完成相應(yīng)的動作。[0036]在分類器并行方式中，是根據(jù)肢體的空間姿態(tài)和動作類型驅(qū)動假肢完成相應(yīng)的動作；在分類器級聯(lián)方式中，是僅根據(jù)肢體的動作類型完成相應(yīng)的動作，或根據(jù)肢體的空間姿態(tài)和動作類型驅(qū)動假肢完成相應(yīng)的動作。[0037]假肢使用者肌肉收縮力量的差異將會改變肌電信號的幅值。在一個實施例中，可以利用肌電幅值大小來調(diào)控假肢動作的速度，幅值大則速度快，反之則速度慢。[0038]通過5個前臂截肢者分別在5個不同的空間位置(姿態(tài))進行6個常見的基本動作(腕內(nèi)收、腕外展、腕外旋、腕內(nèi)旋和手張開、閉合)的實驗，證明上述級聯(lián)/并行控制方法是可行、有效的。實驗中各采用8個集成的肌電-肌動信號傳感器分別采集受試者殘肢和健側(cè)的肌電信號與肌動信號。對于殘肢側(cè)，肌動信號對所有動作類型在5個空間姿態(tài)的平均錯誤識別率在0. 03%以下。而肌動信號在所有空間姿態(tài)下對6個基本動作的平均錯誤識別率在8%以下。對于所有受試者，級聯(lián)控制識別方式的平均準確度在93%以上，而并行控制識別方式的平均準確度在95%以上。對比健側(cè)和截肢側(cè)，健側(cè)的控制性能略優(yōu)于截肢側(cè)。這說明，上述基于肌電-肌動融合的假肢控制方法可以實現(xiàn)上肢在更大空間范圍內(nèi)的精確動作控制。[0039]殘疾人控制假肢或是想要更加精確方便地控制假肢，因其肢體殘缺所以控制的信號源非常有限。肌電信號能夠提供肢體動作的細節(jié)信息，但肌肉疲勞、電極移動、流汗等會影響肌電控制的性能。上述假肢控制方法增加了肌動信號作為信息源。其不受皮膚阻抗變化影響，可以彌補上述肌電信號的缺陷。肌動信號傳感器價格相對低廉，尺寸小巧方便嵌套至假肢接受腔有限的空間內(nèi)。[0040]由于在不同空間姿態(tài)下，一些特定的肌群需要保持收縮，所以即便執(zhí)行同一個動6作，肌電信息和肌動信息都有較大的不同，所以假肢在臨床實時的控制中往往動作類型識別率降低、穩(wěn)定性變差。上述假肢控制方法，不僅可以判別使用者的手臂空間姿態(tài)，而且可以提高肢體動作類型的識別準確率，增強假肢控制的穩(wěn)定性。[0041]圖2是一實施例中假肢控制裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。包括信號采集單元210、信號處理單元230及假肢驅(qū)動器250。圖3是一實施例中信號采集單元的結(jié)構(gòu)示意圖。信號采集單元210包括依次連接的傳感器212、預(yù)處理電路214及A/D轉(zhuǎn)換模塊216。[0042]傳感器212用于米集殘肢皮膚表面的第一生物電信號和第二生物電信號。在本實施例中，第一生物電信號為肌電信號，第二生物電信號為肌動信號。在其他實施例中，除了應(yīng)用表面肌電信號，仍有其他生物電信號同樣包含一定的運動信息，也可作為本技術(shù)的信息源。例如人機接口技術(shù)的腦電信號和周圍神經(jīng)電信號，以及侵入式深層肌電信號。另外， 第一生物電信號和第二生物電信號可以均是肌電信號，或第一生物電信號和第二生物電信號均是肌動信號。[0043]肌電信號和肌動信號分別通過肌電信號傳感器和肌動信號傳感器進行采集。根據(jù)截肢者殘肢狀況及期望恢復(fù)動作數(shù)目的不同情況，肌電信號傳感器和肌動信號傳感器的數(shù)目與安置位置將有所不同。一般情況下，肌電信號傳感器采用3-12個，肌動信號傳感器采用I 3個，每個傳感器212采集一個通道的信號。肌電信號傳感器和肌動信號傳感器貼附于肩部、上臂及前臂這三個部位中的一處或多處的肌肉表面上。在本實施例中，通過集成的三軸加速度傳感器采集肌電信號和肌動信號。該傳感器是一種肌電-三軸肌動信號傳感器。在其他實施例中，肌動信號傳感器可以采用壓電接觸傳感器、電容式麥克風(fēng)、激光位移傳感器等。肌電信號傳感器可以采用Ag-AgCl粘膠式、金屬傳感器或織物電極等。[0044]預(yù)處理電路214連接傳感器212，包括依次連接的放大電路、濾波電路以及整流電路，用于對傳感器212采集的第一生物電信號和第二生物電信號進行信號放大和濾波整流處理，然后將信號通過A/D轉(zhuǎn)換模塊216輸入信號處理單元230。[0045]信號處理單元230包括微控制器，用于第一生物電信號和第二生物電信號的模式分類訓(xùn)練與模式識別。[0046]模式分類訓(xùn)練包括提取所述第一生物電信號和第二生物電信號的特征信息，模式分類參數(shù)的計算及存儲。本實施例中采用數(shù)據(jù)分析窗口對信號進行特征提取，分別提取肌電信號和肌動信號的時域特征和/或頻域特征。數(shù)據(jù)分析窗口可以有重疊或無重疊，從每個數(shù)據(jù)分析窗口中抽取肌電(肌動)信號的時頻和/或頻域特征，組合在一起形成該通道肌電(肌動)信號的特征信息的特征向量，所有通道肌電(肌動)信號的特征向量組合為肌電(肌動)特征矩陣。[0047]由于肌動信號特別是三軸肌動信號是一種十分敏感的低頻機械信號，肌動信號的時域特征參數(shù)可以采用振幅最大值、均值、方差、積分值(IMMG)、均方根值(RMS)，以及肌動信號的上升時間(Rise-Time)、時程(Duration)等。肌動信號的頻域特征參數(shù)可以采用平均功率頻率(MPF)、中位頻率(MF)、中心頻率(CF)等。[0048]對于肌電信號的時域特征參數(shù)可以采用平均絕對值、平均斜率絕對值、樣點幅值差、過零率等。肌電信號的頻域特征參數(shù)可以采用平均功率頻率、中值頻率、峰值頻率等。 還可以同時采用時-頻特征參數(shù)，包括小波系數(shù)、魏格納分布、熵等作為肌電信號的特征信[0049]提取特征信息除了本實施例中采用的時域法和頻域法之外，還可以采用時域頻域結(jié)合法、高階譜法、以及混沌與分形法等。[0050]假肢控制裝置包括分類器級聯(lián)結(jié)構(gòu)和分類器并行結(jié)構(gòu)兩種架構(gòu)形式。在分類器級聯(lián)結(jié)構(gòu)中，微控制器首先根據(jù)模式分類參數(shù)和第二生物電信號的特征信息進行手臂空間姿態(tài)類型識別，然后基于手臂空間姿態(tài)識別結(jié)果選擇第一生物電信號的模式分類參數(shù)，根據(jù)第一生物電信號的特征信息進行肢體動作類型識別，并將識別結(jié)果輸出給假肢驅(qū)動器250。 在分類器并行結(jié)構(gòu)中，微控制器包含兩個并聯(lián)的微控制器模塊，一個微控制器模塊提取第一生物電信號的特征信息并進行肢體動作類型識別，另外一個微控制器模塊提取第二生物電信號的特征信息并進行手臂空間姿態(tài)類型識別，并將肢體動作類型和空間姿態(tài)類型的識別結(jié)果輸出給假肢驅(qū)動器250。如前述,第一生物電信號優(yōu)選為肌電信號,第二生物電信號優(yōu)選為肌動信號。在其他實施例中，第一生物電信號和第二生物電信號可以均是肌電信號， 或第一生物電信號和第二生物電信號均是肌動信號。[0051]分類器級聯(lián)結(jié)構(gòu)和分類器并行結(jié)構(gòu)均為單一種類信號的架構(gòu)形式。在其他實施例中，還可以用肌電信號和肌動信號組合作為單個分類器或者雙分類器的輸入。[0052]本實施例中，采用線性判別分析法(Linear DiscriminantAnalysis, LDA)分析特征信息并根據(jù)預(yù)先存儲的訓(xùn)練結(jié)果比較識別肢體的空間姿態(tài)和動作類型，即識別出使用者需要使用的模式。利用LDA模式分類器實時預(yù)測受試者想要執(zhí)行的肢體動作前，也就是在使用者正式使用該假肢之前，需要用第一生物電信號和第二生物電信號的特征信息分別訓(xùn)練動作分類器和空間姿態(tài)分類器，使其“記住”所包含的動作類型和空間姿態(tài)。由訓(xùn)練程序模塊實現(xiàn)分類器的訓(xùn)練。[0053]線性判別分析法充分利用類別歸屬信息，運行簡單，所需計算量小，計算時間短， 易嵌入硬件系統(tǒng)實現(xiàn)廣泛應(yīng)用。并且，研究證明，線性判別分析法的正確率與其它主要的幾種識別方法(人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，高斯混合模型)無明顯差異或識別性更好。除了上述線性判別分析法外，還可以采用其它基于Bayes理論的分類算法，例如費舍爾線性判別(Fisher Linear Discrimination, FLD)、支持向量機(Support Vector Machine, SVM)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器(Artificial NeuralNetwork, ANN)以及隱式馬爾可夫模型(Hidden Markov Models,HMM)、高斯混合模型(Gussian Mixture Models,GMM)等識別動作類型和空間姿態(tài)。[0054]假肢驅(qū)動器250連接所述信號處理單元230，根據(jù)信號處理單元230的輸出結(jié)果驅(qū)動假肢完成相應(yīng)的動作。[0055]以上所述實施例僅表達了本實用新型的幾種實施方式，其描述較為具體和詳細， 但并不能因此而理解為對本實用新型專利范圍的限制。應(yīng)當(dāng)指出的是，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本實用新型構(gòu)思的前提下，還可以做出若干變形和改進，這些都屬于本實用新型的保護范圍。因此，本實用新型專利的保護范圍應(yīng)以所附權(quán)利要求為準。
權(quán)利要求1.一種假肢控制裝置，其特征在于，包括信號采集單元，包括依次連接的傳感器、預(yù)處理電路及A/D轉(zhuǎn)換模塊，所述傳感器用于采集殘肢處的第一生物電信號和第二生物電信號，所述預(yù)處理電路對采集到的第一生物電信號和第二生物電信號進行放大、濾波處理后，通過所述A/D轉(zhuǎn)換模塊輸入信號處理單元；信號處理單元，包括微控制器，所述信號處理單元連接所述預(yù)處理電路，用于第一生物電信號和第二生物電信號的模式分類訓(xùn)練與模式識別；假肢驅(qū)動器，連接所述信號處理單元，根據(jù)所述信號處理單元的輸出結(jié)果驅(qū)動假肢完成相應(yīng)的動作。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的假肢控制裝置，其特征在于，所述第一生物電信號是肌電信號，所述第二生物電信號是肌動信號，所述傳感器包括用于采集肌電信號的肌電信號傳感器和用于采集肌動信號的肌動信號傳感器，所述肌動信號傳感器是三軸加速度傳感器。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的假肢控制裝置，其特征在于，所述肌電信號傳感器為Ag-AgCl 粘膠式、金屬傳感器及織物電極中的一種。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的假肢控制裝置，其特征在于，所述肌電信號傳感器的數(shù)量為3 個以上，所述肌動信號傳感器的數(shù)量為I個以上。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的假肢控制裝置，其特征在于，所述肌電信號傳感器和肌動信號傳感器貼附于肩部、上臂及前臂這三個部位中的一處或多處的肌肉表面上。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5中任意一項所述的假肢控制裝置，其特征在于，所述微控制器連接所述A/D轉(zhuǎn)換模塊，所述模式分類訓(xùn)練包括提取所述第一生物電信號和第二生物電信號的特征信息，模式分類參數(shù)的計算及存儲。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的假肢控制裝置，其特征在于，所述微控制器用于根據(jù)所述模式分類參數(shù)和所述第二生物電信號的特征信息進行手臂空間姿態(tài)類型識別，然后基于手臂空間姿態(tài)識別結(jié)果選擇第一生物電信號的模式分類參數(shù)，根據(jù)所述第一生物電信號的特征信息進行肢體動作類型識別并將識別結(jié)果輸出給所述假肢驅(qū)動器。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的假肢控制裝置，其特征在于，所述微控制器包括兩個并聯(lián)的微控制器模塊，一個微控制器模塊提取所述第一生物電信號的特征信息并進行肢體動作類型識別，另一個微控制器模塊提取所述第二生物電信號的特征信息并進行手臂空間姿態(tài)類型識別，微控制器的識別結(jié)果輸出給所述假肢驅(qū)動器。
9.根據(jù)權(quán)利要求I所述的假肢控制裝置，其特征在于，所述預(yù)處理電路包括依次連接的放大電路、濾波電路以及整流電路。
專利摘要本實用新型涉及一種假肢控制裝置，包括信號采集單元，包括傳感器、預(yù)處理電路及A/D轉(zhuǎn)換模塊，傳感器用于采集殘肢處的第一生物電信號和第二生物電信號，預(yù)處理電路對采集到的第一、第二生物電信號進行放大、濾波處理后，通過A/D轉(zhuǎn)換模塊輸入信號處理單元；信號處理單元，包括微控制器，信號處理單元連接預(yù)處理電路，用于第一生物電信號和第二生物電信號的模式分類訓(xùn)練與模式識別；假肢驅(qū)動器，連接信號處理單元，根據(jù)信號處理單元的輸出結(jié)果驅(qū)動假肢完成相應(yīng)的動作。本實用新型采用第一、第二生物電信號同時作為信息源，對使用者的手臂空間姿態(tài)和肢體動作進行識別，在手臂空間姿態(tài)變化的情況下，保證動作識別準確率，極大提高了假肢的控制穩(wěn)定性。
文檔編號A61F2/72GK202288542SQ20112041289
公開日2012年7月4日 申請日期2011年10月25日 優(yōu)先權(quán)日2011年10月25日
發(fā)明者李光林, 耿艷娟, 陳亮 申請人:中國科學(xué)院深圳先進技術(shù)研究院