26、上肢假肢控制技术与软-硬混合机械外骨骼运动学模型

上肢假肢控制技术与软-硬混合机械外骨骼运动学模型

在当今科技飞速发展的时代，上肢假肢控制技术和机器人辅助人体康复领域取得了显著的进展。本文将介绍上肢假肢控制的多种技术以及一种新的软 - 硬混合机械外骨骼的运动学模型。

上肢假肢控制技术

上肢假肢控制技术旨在让假肢能够更自然、准确地响应使用者的意图，提高假肢的实用性和舒适性。目前，有多种非侵入式的控制技术正在研究和应用中。

表面肌电图（sEMG）

表面肌电图（sEMG）通过测量肌肉的电活动来获取肌肉运动信息。它可以提供实时反馈，帮助了解肌肉协调和运动模式。例如，在一些研究中，利用人工神经网络（ANN）进行离线训练，支持向量机（SVM）进行实时分析，对获取的 sEMG 信号进行分类。通过数学建模、信号采集、处理和分类等一系列方法，结合 PID 控制算法实现对假肢手臂的反馈控制。实验中，让 10 名健全参与者参与，评估离线和在线分类的准确性。结果表明，假肢手臂能够根据获取的 sEMG 信号准确执行肘部伸展和弯曲、手腕旋前和旋后等动作。

然而，sEMG 也存在一些局限性。数据质量容易受到皮肤阻抗、电极放置和外部噪声等因素的影响，并且它不能直接测量肌肉收缩产生的力量，需要进行补充评估以全面评估肌肉力量。

超声肌电图（Sonomyography）

超声肌电图的核心在于能够实时捕捉肌肉运动的动态图像。通过将超声探头放在皮肤上，医生可以在不使患者感到不适的情况下观察肌肉的结构变化。

有研究通过对前臂肌肉进行超声成像来实现实时手部运动分类，相比传统的表面肌电图有了显著的进步。研究中，利用 6 名志愿者的动态超声图像，绘制了各种手部运动过程中的