25、智能系统与生物机械手技术解析

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#智能决策支持系统 #航空交通管理 #生物机械手

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智能系统与生物机械手技术解析

在当今科技飞速发展的时代，智能系统和生物机械手等先进技术正逐渐改变我们的生活和工作方式。下面将详细介绍智能决策支持系统在航空交通管理中的应用，以及生物机械手的相关技术。

智能决策支持系统在航空交通管理中的特性

智能决策支持系统在航空交通管理中具有重要作用，它需要满足一系列特性以确保高效运行：
1. 定制化意识敏感度 ：为用户提供针对每个满足特定应用的监控感兴趣区域（FOI）定制意识敏感度的功能。
2. 定制系统参数 ：允许用户根据应用场景定制系统参数。
3. 人机交互透明度 ：在人机交互（HCI）中保持透明度，使用户能够可视化融合过程并与之交互。
4. 定制信息重要性因子 ：具备定制每个待融合源信息重要性因子的能力。
5. 定义报警阈值和行动类型 ：能够为不同的感兴趣事件定义报警阈值，并设置相应的行动类型。
6. 事件驱动通信 ：实施事件驱动方案，以激活与服务器代理的通信。
7. 提供服务接口 ：通过友好的图形用户界面（GUI）为用户提供服务，通过应用程序编程接口（API）为程序员提供服务。
8. 支持事件日志和数据库管理 ：支持事件日志记录和数据库管理。
9. 性能基准测试 ：与开发的模糊推理可比融合模型在四个性能指标（性能可靠性、不确定性、通信数据包紧凑性和计算效率）上进行基准测试。

以下是这些特性的关系流程图：

graph LR
    A[定制化意识敏感度] --> B[定制系统参数]
    B --> C[人机交互透明度]
    C --> D[定制信息重要性因子]
    D --> E[定义报警阈值和行动类型]
    E --> F[事件驱动通信]
    F --> G[提供服务接口]
    G --> H[支持事件日志和数据库管理]
    H --> I[性能基准测试]

航空交通管理融合模型应用

提出的融合模型应用于航空交通系统，特别是机场。该模型旨在为监管人员和决策者提供决策支持工具，使其将注意力集中在安全和安保方面的高优先级事件上。其整体流程如下：
1. 传感器和代理部署 ：定义如何在环境中部署传感器和代理。
2. 数据通信 ：将传感器和代理的数据/信息传输到处理中心。
3. 数据处理 ：在处理中心进行进一步的细化、对齐、注册、融合和可视化。

通过在真实机场地图上进行模拟事件测试，该模型取得了非常有前景的结果。系统能够处理模拟消息中的数据，将其映射到空间位置，融合量化的报告强度，并根据标准颜色编码方案可视化其颜色编码强度。最终的可视化数据呈现出一个非常有意义的视觉事件地图，方便且逻辑地将用户的注意力集中在根据优先级和严重性划分的高优先级事件上。

生物机械手简介

在日常生活中，由于机器的广泛使用，事故频发导致许多人失去身体部位。生物医学工程师致力于在实验室中培育人造人体器官，但成本高昂。而工程师们开发的由塑料、硅和金属部件组成的人造手，能够模拟自然手的动作，轻松完成日常任务。

这种人造手通过检测肌肉和器官产生的微信号（即脉冲信号），经合适算法放大和处理，识别手部试图产生的动作类型，再通过执行器使假手做出相应动作。其制造过程简单，降低了开发成本，为经济弱势群体提供了有效可靠的解决方案。

生物机械手理论背景

表面肌电图（EMG）信号包含所选区域产生的特定动作信息，可作为几乎所有人造肢体和EMG信号辅助设备的控制源。肌肉收缩会增加神经纤维的兴奋性，从而产生连续的EMG活动。

EMG即肌电图，生物医学信号是从身体任何部位吸收的代表物理变量的集体电信号。信号是时间的函数，具有振幅、频率和相位等基本要素。EMG信号是从选定区域产生的连续波，肌肉在神经元刺激下会显示动作电位。肌肉纤维动作的融合会产生电位（电压差），可从皮肤表面检测到。

人体整体呈电中性，但肌肉静止时，神经细胞膜会产生极性，导致细胞膜两侧的浓度和离子组成不同。当肌肉纤维受到神经元刺激去极化时，细胞内外液体会产生电位差。肌肉纤维会随着信号在选定皮肤表面传播而抽搐，肌肉运动引起的极化会在每个肌肉纤维附近产生电场。

当膜刺激超过约20 - 30毫伏的阈值时，会产生所谓的动作电位。此时，钠和钾离子的膜通透性会发生变化，钠离子通透性首先升高，使细胞内更显正电；随后钾离子通透性逐渐增加，使钾离子从细胞内流出，使膜电位恢复到静息值。钠 - 钾泵会将离子浓度恢复到原始值。

提取EMG信号的步骤

提取表面肌电图（SEMG）信号可通过以下三个步骤有效完成：
1. SEMG的推导 ：
- 对于上肢，在静态条件下从肱二头肌记录信号。
- 随后选择三头肌，分析其在静态和运动条件下的EMG信号模式。
- 一般做法是在静态位置，让志愿者手持三种不同重量（1 kg、3 kg和5 kg）的物体，记录原始EMG信号数据。每次收缩时，志愿者从静止状态开始，在三秒内将肢体移动到预定位置，保持四秒，然后在三秒内回到静止状态。
- 肌肉神经元和纤维产生的SMG信号通过导电电极和导电凝胶吸收，经放大器放大，传感器过滤，再由处理器和编码器转换为数字信号，最后发送到控制板进行处理、显示和记录。
2. EMG特征的提取和选择 ：
- 时间域特征 ：基于信号的振幅和时间进行评估，振幅取决于肌肉的状态和类型。时间域特征相对简单，易于研究，大多数研究人员倾向于使用。
- 频率域特征 ：展示肌肉的功率谱密度，计算较为复杂。在运动单元选择中广泛使用，在实际生活中，功率谱研究（特别是EMG信号的平均功率频率）能提供肌肉结构和神经冲动的重要信息。
- 时频域特征 ：结合了时间和频率域的信息，能够表征不同时间位置的变化频率信息，适用于非平稳信号。
- 研究表明，时间域特征在区分手部动作时表现出鲁棒性、冗余性和平滑性，但频率域特征的时间消耗较少，输出更快。在提取手部运动特征时，使用了一些EMG信号的属性，如平均绝对值、过零率、均方根和标准差，其中标准差的性能优于最大振幅特征和均方根。
3. 消除EMG信号中的噪声 ：
- 电子设备固有噪声 ：所有电子设备都存在的噪声，其组件频率范围在0 Hz到1000 Hz之间。使用银/氯化银电极记录EMG信号，通过增大电极尺寸可降低阻抗，使用智能电路和优质仪器可消除此类噪声。
- 环境噪声 ：由电磁辐射引起，对EMG信号危害最大，其振幅可能是EMG信号的3倍。截肢者的身体表面本身就是连续电磁辐射的来源，地球上无法完全消除此类噪声。电源线干扰（PLI）是电磁辐射的主要原因之一，特别是频率在60 Hz的电源线。使用高通滤波器可轻松去除此类干扰，但如果EMG信号和电源线频率匹配，则难以区分。
- 运动伪影 ：由于人体皮肤的灵活性，肌肉收缩或放松时，电极和皮肤的相对位置会发生变化，导致电极记录到运动伪影，引起数据波动。此类伪影由电极界面或连接电极和电气设备的电缆运动产生，频率范围为1到10 Hz，振幅与EMG信号相同。使用导电硅胶凝胶可显著减少此类伪影。
- 信号固有不稳定性 ：肌肉纤维相互摩擦会产生0到20 Hz的噪声，这是自然现象，无法避免，因此任何低于20 Hz的信号都应视为无用噪声。同一肌肉在不同运动中会产生不同类型的波。
- 心电图（ECG）伪影 ：具体影响和处理方法文中未详细提及。

以下是提取EMG信号步骤的表格总结：
|步骤|具体内容|
|----|----|
|SEMG的推导|上肢静态时从肱二头肌记录信号，后续分析三头肌；按特定动作流程记录不同重量下的原始信号；信号经吸收、放大、过滤、转换后处理记录|
|EMG特征的提取和选择|分为时间域、频率域和时频域特征；各有特点和应用场景；不同特征在区分手部动作时有不同表现|
|消除EMG信号中的噪声|包括电子设备固有噪声、环境噪声、运动伪影、信号固有不稳定性和心电图伪影；针对不同噪声有相应处理方法|

智能系统与生物机械手技术解析

生物机械手的设计类型

在生物机械手的研发过程中，存在多种设计类型，不同的设计适用于不同的需求和场景。以下是一些常见的设计类型：
1. 仿人型设计 ：尽可能模仿人类手的外形和结构，从手指的数量、关节的活动范围到整体的尺寸比例，都力求与人类手相似。这种设计的优点是操作灵活性高，能够完成各种复杂的动作，与人类的操作习惯相匹配。
2. 功能型设计 ：侧重于满足特定的功能需求，例如抓取重物、精细操作等。可能会在结构上进行优化，增强某些部位的力量或精度，而不一定追求外形与人类手的完全一致。
3. 模块化设计 ：将机械手的各个部分设计成独立的模块，可以根据不同的任务需求进行组合和替换。这种设计具有很高的灵活性和可扩展性，方便进行维修和升级。

生物机械手硬件设计

生物机械手的硬件设计是实现其功能的关键环节，涉及到多个方面的技术和步骤。
1. 硬件选择 ：
- 传感器 ：用于检测肌肉信号、位置信息等，如肌电传感器、位置传感器等。
- 执行器 ：根据处理后的信号驱动机械手的运动，常见的有电机、液压驱动器等。
- 控制器 ：对传感器采集的数据进行处理和分析，控制执行器的动作，通常采用微控制器或单片机。
2. 软件使用 ：
- 编程语言 ：如C、C++等，用于编写控制程序。
- 开发环境 ：如Arduino IDE等，方便进行程序的开发和调试。
3. 设计步骤 ：
- 图像采集 ：使用fyuse等设备获取手部的图像信息。
- 文件格式转换 ：在blender等软件中将采集到的图像转换为合适的文件格式。
- 设计扁平化 ：在solid works等软件中对设计进行扁平化处理。
- 转换为网格文件 ：将设计转换为适合3D打印的网格文件。
- 转换为G代码 ：将网格文件转换为3D打印机能够识别的G代码。
- 3D打印 ：使用3D打印机打印出机械手的各个部件。
- 电路设计 ：设计并搭建控制电路，连接传感器、执行器和控制器。
- 编写算法 ：为Arduino等控制器编写伪代码或算法，实现对机械手的精确控制。

以下是生物机械手硬件设计步骤的流程图：

graph LR
    A[图像采集] --> B[文件格式转换]
    B --> C[设计扁平化]
    C --> D[转换为网格文件]
    D --> E[转换为G代码]
    E --> F[3D打印]
    F --> G[电路设计]
    G --> H[编写算法]

生物机械手结果与讨论

经过一系列的设计和制作，生物机械手的外观和性能是评估其成功与否的重要指标。
1. 外观：仿人型设计的生物机械手在外观上与人类手非常相似，能够给人一种自然、舒适的感觉。而功能型设计则可能更注重实用性，外观上可能会有所差异。
2. 性能：通过实际测试，可以评估生物机械手的抓取力、动作精度、灵活性等性能指标。在测试过程中，可能会发现一些问题，例如抓取力不足、动作不流畅等，需要对设计进行进一步的优化。