基于多源信息融合的肌电轮椅智能控制技术研究

韩志昕; 隋修武

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基于多源信息融合的肌电轮椅智能控制技术研究

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传统手势识别设备很难同时满足识别精度与便携性的要求,同时,基于单一传感器的手势识别策略获取的信息较少,识别结果易受各种因素的影响.而相较于传统的摇杆控制方式,手势控制方式更为便捷,并且可实现远距离操作.基于此背景提出了基于多源信息融合的肌电轮椅智能控制技术研究,设计了一套便携式肌电信号与运动信息采集系统,其中运动信息包括加速度信号和角度信号.利用极限学习机构建识别算法模型,优化了融合分类结构,并以此识别结果控制轮椅运动.实验结果表明:相较于单一传感器手势识别方案,识别准确率提升了6.1％～12.3％,达到了94.7％;相较于传统模式识别方法,分类准确率提升了1.5％～6.0％,并且,轮椅控制系统的在线平均识别率达到了95.2％,满足实时性要求.

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来源
《现代制造工程》 |2020年第9期|136-144|共9页
作者
韩志昕; 隋修武;
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作者单位

天津工业大学机械工程学院天津300387;

天津工业大学机械工程学院天津300387;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类结构、器件;
关键词
多源信息融合; 极限学习机; 表面肌电信号; 加速度信号; 角度信号; 手势识别; 轮椅控制;

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