阅读说明：本技术 基于fsm的五自由度上臂假肢控制系统 (Five-degree-of-freedom upper arm prosthesis control system based on FSM ) 是由 李智军 任晓前 李国欣 高洪波 黄金 皮明 于 2020-06-02 设计创作，主要内容包括：本发明提供了一种基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统,该系统基于具有五自由度的上臂假肢,采用多通道的表面肌电信号,能够精准地识别使用者的意图；使用BP神经网络作为分类器对经过处理的肌电信号进行分类,使用基于有限状态机的编码模块对肌电信号进行二次分类,并根据进一步分类后的肌电信号产生运动状态编码,通过运动控制模块对假肢的运动做出规划并执行。本发明很好地解决传统假肢控制系统操作不方便,训练过程漫长、控制自由度少、意图识别偏差率高等一系列问题。(The invention provides a five-degree-of-freedom upper arm prosthesis control system based on an FSM (finite state machine), which is based on an upper arm prosthesis with five degrees of freedom, adopts multi-channel surface electromyographic signals and can accurately identify the intention of a user; the BP neural network is used as a classifier to classify the processed electromyographic signals, a coding module based on a finite-state machine is used to carry out secondary classification on the electromyographic signals, a motion state code is generated according to the electromyographic signals after further classification, and the motion of the artificial limb is planned and executed through a motion control module. The invention well solves a series of problems of inconvenient operation, long training process, low control freedom, high intention recognition deviation rate and the like of the traditional artificial limb control system.)

基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统

技术领域

本发明涉及肌电假肢控制领域，具体地，涉及基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统。

背景技术

肌电假肢是一种利用人体残肢的肌电信号(EMG)作为控制信号控制假手运动以实现抓取、敲击、旋转等类似人手功能的康复设备。肌电假肢通过采集患者的肌电信号来识别患者的运动意图，进而控制假肢的运动，比传统牵引式假肢和开关电动式假肢功能完善，拥有较强的直感性，仿生效果好，是假肢的热门研究方向。

然而传统的基于状态转换的假肢控制方式通常需要通过信号种类和持续时间进行状态切换，操作不方便，且在实际使用过程中，存在需要繁琐漫长的训练过程、自由度少、动作不够灵巧、意图识别偏差率高等一系列问题，使得使用者的使用感受不佳、精神压力大，从而导致假肢的遗弃率高。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统。

根据本发明提供的一种基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统，包括：

多通道表面肌电信号采集系统、假肢肌电控制系统；

所述多通道表面肌电信号采集系统包括：信号采集模块和信号处理模块，用于采集和处理使用者的肌电信号；

所述假肢肌电控制模块包括：A/D转换模块、BP神经网络、编码模块、运动控制模块、人机交互模块、训练模块和存储模块。

优选地，所述信号采集模块从使用者健肢采集多通道的肌电信号，识别使用者运动意图；

信号处理模块，用于对接收到的肌电信号进行放大、滤波、调零处理，得到可识别的肌电信号，并发送给A/D转换模块；

A/D转换模块，用于将模拟信号转换为数字信号，并发送给BP神经网络和训练模块。

优选地，通过读取神经网络参数，完成BP神经网络的初始化，在使用模式下，利用初始化后的BP神经网络对使用者的肌电信号进行分类，并将分类结果发送给编码模块；

BP神经网络根据BP算法将接收到的多通道肌电信号分类为长屈肌信号L、指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C。

优选地，所述编码模块用于计算肌电信号的时间序列，根据持续时间对肌电信号进一步分类，该编码模块通过状态机实现，具有两个工作状态：腕手系统控制状态和肘臂系统控制状态，由进一步分类后的肌电信号对两个工作状态进行切换；

编码模块按照信号的时间序列将持续时间超过阈值T的长屈肌信号L、指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C进一步分类为编码长屈肌信号l、编码指浅屈肌信号s、编码指深屈肌信号p、编码指伸信号d、编码桡侧腕屈肌信号r和切换同步信号c，持续时间不超过阈值T的短分类信号则被编码为无效信号，假肢保持原来的状态。

优选地，编码模块包含两个工作状态，腕手系统控制状态和肘臂系统控制状态；

处于腕手系统状态时，用于根据进一步分类后的肌电信号对腕关节与手进行控制；

处于肘臂控制状态时，对肘关节与上臂截肢处进行控制；

由编码模块分类后的肌电信号被送入一个深度为2的编码状态选择堆栈中，编码状态选择堆栈一共有36种状态，其中11种状态用于控制腕手系统和肘臂系统的状态切换，当编码模块处于肘臂控制状态时，有8种运动状态，当编码模块处于腕手控制状态时，有14种运动状态，剩余三种则使假肢维持原来的状态。

优选地，当肌电信号的分类结果为切换同步信号c时，对编码模块的工作状态进行切换，发生状态切换时，编码状态选择堆栈清空。

优选地，所述运动控制模块，对假肢各个关节的运动进行规划并控制各个关节沿规划好的轨迹运动。

优选地，所述人机交互模块，用于选择工作模式、显示当前的工作状态和对分类的结果进行显示。

优选地，所述训练模块，用于在训练模式下，对使用者做出标准动作采集的肌电信号进行训练，得到神经网络参数。

优选地，所述存储模块，用于接收BP神经网络的参数并进行存储。

与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：

本发明的假肢控制系统实现了对五自由度上臂肌电假肢的状态选择与运动控制，而且操作简易，对肌电信号的分类速度快、准确率高，可控制的自由度多，可以以较好的稳定性和控制精度控制假肢完成复杂动作。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明所述的基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统的结构示意图。

图2为本发明所述的长屈肌信号L、指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C的波形示意图。

图3为本发明所述的编码长屈肌信号l、编码指浅屈肌信号s、编码指深屈肌信号、编码指伸信号d、编码桡侧腕屈肌信号r、切换同步信号c的波形示意图。

图4为本发明所述的基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统的工作流程示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。

根据本发明提供的一种基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统，包括：

多通道表面肌电信号采集系统、假肢肌电控制系统；

所述多通道表面肌电信号采集系统包括：信号采集模块和信号处理模块，用于采集和处理使用者的肌电信号；

所述假肢肌电控制模块包括：A/D转换模块、BP神经网络、编码模块、运动控制模块、人机交互模块、训练模块和存储模块。

具体地，所述信号采集模块从使用者健肢采集多通道的肌电信号，识别使用者运动意图；

信号处理模块，用于对接收到的肌电信号进行放大、滤波、调零处理，得到可识别的肌电信号，并发送给A/D转换模块；

A/D转换模块，用于将模拟信号转换为数字信号，并发送给BP神经网络和训练模块。

具体地，通过读取神经网络参数，完成BP神经网络的初始化，在使用模式下，利用初始化后的BP神经网络对使用者的肌电信号进行分类，并将分类结果发送给编码模块；

BP神经网络根据BP算法将接收到的多通道肌电信号分类为长屈肌信号L、指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C。

具体地，所述编码模块用于计算肌电信号的时间序列，根据持续时间对肌电信号进一步分类，该编码模块通过状态机实现，具有两个工作状态：腕手系统控制状态和肘臂系统控制状态，由进一步分类后的肌电信号对两个工作状态进行切换；

编码模块按照信号的时间序列将持续时间超过阈值T的长屈肌信号L、指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C进一步分类为编码长屈肌信号l、编码指浅屈肌信号s、编码指深屈肌信号p、编码指伸信号d、编码桡侧腕屈肌信号r和切换同步信号c，持续时间不超过阈值T的短分类信号则被编码为无效信号，假肢保持原来的状态。

具体地，编码模块包含两个工作状态，腕手系统控制状态和肘臂系统控制状态；

处于腕手系统状态时，用于根据进一步分类后的肌电信号对腕关节与手进行控制；

处于肘臂控制状态时，对肘关节与上臂截肢处进行控制；

由编码模块分类后的肌电信号被送入一个深度为2的编码状态选择堆栈中，编码状态选择堆栈一共有36种状态，其中11种状态用于控制腕手系统和肘臂系统的状态切换，当编码模块处于肘臂控制状态时，有8种运动状态，当编码模块处于腕手控制状态时，有14种运动状态，剩余三种则使假肢维持原来的状态。

具体地，当肌电信号的分类结果为切换同步信号c时，对编码模块的工作状态进行切换，发生状态切换时，编码状态选择堆栈清空。

具体地，所述运动控制模块，对假肢各个关节的运动进行规划并控制各个关节沿规划好的轨迹运动。

具体地，所述人机交互模块，用于选择工作模式、显示当前的工作状态和对分类的结果进行显示。

具体地，所述训练模块，用于在训练模式下，对使用者做出标准动作采集的肌电信号进行训练，得到神经网络参数。

具体地，所述存储模块，用于接收BP神经网络的参数并进行存储。

下面通过优选例，对本发明进行更为具体地说明。

优选例1：

下面结合附图对本发明作进一步详述。本发明所述的基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统包括多通道表面肌电信号采集和假肢肌电控制系统；

多通道表面肌电信号采集包括信号采集模块和信号处理模块；

假肢肌电控制系统包括A/D转换模块、BP神经网络、编码模块、运动控制模块、人机交互模块、训练模块和存储模块；

信号采集模块，用于将直接采集到的未处理的肌电信号发送给信号处理模块；

信号处理模块，用于对接收到的肌电信号进行放大、滤波、调零处理，得到可识别的肌电信号，并发送给A/D转换模块；

A/D转换模块，用于将模拟信号转换为数字信号，并发送给BP神经网络和训练模块；

训练模式的工作流程如图1实线部分所示。当选择训练模式时，将肌电手环佩戴在使用者健肢的前臂处，使用者根据指示做出标准的动作和手势，经过多通道表面肌电信号采集对肌电信号进行采集和处理，再由A/D转换模块进行模数转换将信号输入到训练模块对BP神经网络进行训练，并将训练后的神经网络参数存储在存储模块中。

存储模块，用于对接收到的神经网络参数进行存储。

使用模式的工作流程如图1虚线所示。在使用阶段，BP神经网络用于从存储模块中读取神经网络参数，完成BP神经网络的初始化，然后使用者产生的肌电信号经A/D转换模块后，输入BP神经网络，BP神经网络根据BP神经网络分类算法将接收到的多通道肌电信号分类为长屈肌信号L、指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C，如图2所示，并将分类结果发送给编码模块和人机交互模块。

编码模块将按照信号的时间序列将持续时间超过阈值T的L、S、P、D、R进一步分类为编码长屈肌信号l、编码指浅屈肌信号s、编码指深屈肌信号p、编码指伸信号d、编码桡侧腕屈肌信号r和切换同步信号c，持续时间不超过阈值T的短分类信号则被编码为无效信号，假肢保持原来的状态。第一次分类是依据采集到的信号波形，将信号分类为长屈肌信号L、指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C；为了防止误识别，依据信号持续时间进行了第二次分类，将超过时间阈值的进一步分类为编码长屈肌信号l、编码指浅屈肌信号s、编码指深屈肌信号p、编码指伸信号d、编码桡侧腕屈肌信号r和切换同步信号c，持续时间不超过阈值T的短分类信号则被编码为无效信号，后续用二次分类结果的两两组合对假肢进行控制。

图3为上述按照信号的时间序列进一步对信号进行编码的信号l、s、p、d、r、c。图3中Hl表示从分类为长屈肌信号L到分类为非长屈肌信号所持续的时间，T为信号时间序列的判断阈值，设定T＝95ms，当T<Hl时，长屈肌信号L被分类为编码长屈肌信号l，否则，认为其为无效信号；Hs、Hp、Hd、Hr、Hc分别表示从分类为指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C到分类为无效信号所持续的时间，T为信号时间序列的判断阈值，设定T＝95ms，当T小于Hs、Hp、Hd、Hr、Hc时，指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C被分类为编码指浅屈肌信号s、编码指深屈肌信号p、编码指伸信号d、编码桡侧腕屈肌信号r和切换同步信号c，否则，认为其为无效信号。

编码模块中，肌电信号的进一步分类结果被送入一个深度为2的编码状态选择堆栈中；编码模块以有限状态机的形式进行工作状态的转换，包含两个工作状态：腕手系统控制状态和肘臂系统控制状态；两种控制状态之间用进一步分类后的切换同步信号c进行切换，发生状态切换时，编码状态选择堆栈清空。

编码状态选择堆栈一共有36种状态，其中11种状态用于控制腕手系统和肘臂系统的状态切换，即出现状态切换信号c便会发生状态切换。当编码模块处于肘臂控制状态时，上臂截肢处和肘关节各有两种运动方式，二者分别运动和协同运动共有8种运动状态；当编码模块处于腕手控制状态时，手部有松开和抓取两种运动状态，腕部有内旋、外旋、屈、伸四种运动状态，二者分别运动和协同运动共有14种运动状态，剩余3种使假肢维持原来的状态。如表1所示。

表1假肢运动状态转换表(*表示l、s、p、d、r、c任一种信号)

编码模块中产生的控制系统和运动状态发送到运动控制模块，运动控制模块根据不同的运动部位和运动方向对假肢各个部位的运动进行协同和规划，并控制各个部位沿规划好的轨迹运动。

人机交互模块，包括使用模式选择开关、工作状态指示灯、分类结果显示器。使用模式选择开关用于选择进入训练模式或是使用模式。工作状态指示灯用于显示当前的工作状态是否正常。分类结果显示器用于对训练模式下分类的结果进行显示，以便使用者观察训练结果是否可靠。

如图4所示，通过人机交互模块选择使用训练模式，使用者的健肢佩戴肌电手环，依次进行握拳、放松、伸张前臂、绷紧前臂、旋转前臂、屈腕、旋转腕部的动作以产生七组标准的训练样本。利用训练模块对七组训练样本进行处理，生成初始化的BP神经网络分类器。若是训练结果不理想，可以选择再次训练，重复上述动作，直至训练结果较为准确。然后，储存模块对BP神经网络的参数进行存储。训练结束后，使用者选择使用模式，该模式下经过A/D转换的肌电信号无需进入训练模块，而是直接进入BP神经网络，利用训练模式下初始化的网络对其进行首次分类，再通过编码模块二次分类，最后运动控制模块进行运动规划，并控制对假肢进行运动。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。

优选例2：

本发明的目的是为了解决现有的肌电假肢控制系统存在控制自由度少，控制效果不稳定，基于肌电信号模式识别的控制方式使用范围受限，控制方法难以精确掌控，现有状态转换的控制方式操作不方便，状态转换准确率低且所需时间长的问题，从而提供基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统。

本发明基于的硬件平台为有五个自由度的上臂假肢，包括上臂截肢处，肘关节，腕关节，手四个可控制运动部位，其中上臂截肢处有一个自由度，控制肘的内旋和外旋；肘关节处有一个自由度，控制肘的屈伸；腕关节处有两个自由度，分别控制腕的内外旋以及腕的屈伸；手部有一个自由度，控制手的松开与抓取。上臂截肢处与肘关节组成肘臂系统，腕关节与手组成腕手系统。

本发明所述的基于FSM的五自由度上臂假肢控制系统，包括八通道表面肌电信号采集、BP神经网络、编码模块、运动控制模块和训练模块。

八通道表面肌电信号采集，用于采集和处理使用者的肌电信号；

训练模块，用于在训练模式下，对使用者做出标准动作采集的肌电信号进行训练，得到神经网络参数。

BP神经网络，用于读取神经网络参数，完成BP神经网络的初始化，在使用模式下，利用初始化后的BP神经网络对使用者做出动作后采集的肌电信号进行分类，并将分类结果发送给编码模块。

编码模块，用于计算采集到的肌电信号的时间序列，根据持续时间对肌电信号进一步分类。

编码模块采用状态机实现，具有两个工作状态：腕手系统控制状态和肘臂系统控制状态，进一步分类后的肌电信号对两个工作状态进行切换。

处于腕手系统状态时，用于根据进一步分类后的肌电信号对腕关节与手进行控制；处于肘臂控制状态时，对肘关节与上臂截肢处进行控制。

运动控制模块，根据编码模块发送的控制信号对假肢各个关节的运动进行规划并控制各个关节沿规划好的轨迹运动。

优选的是，BP神经网络根据BP算法将接收到的多通道肌电信号分类为长屈肌信号L、指浅屈肌信号S、指深屈肌信号P、指伸信号D、桡侧腕屈肌信号R和同步信号C。

优选的是，编码模块将按照信号的时间序列将持续时间超过阈值T的L、S、P、D、R进一步分类为编码长屈肌信号l、编码指浅屈肌信号s、编码指深屈肌信号p、编码指伸信号d、编码桡侧腕屈肌信号r和切换同步信号c，持续时间不超过阈值T的短分类信号则被编码为无效信号，假肢保持原来的状态。

优选的是，当肌电信号的分类结果为切换同步信号c时，对编码模块的工作状态进行切换，发生状态切换时，编码状态选择堆栈清空。

将肌电信号的分类结果送入一个深度为2的编码状态选择堆栈中，则编码状态选择堆栈一共有36种状态，其中11种状态用于控制腕手系统和肘臂系统的状态切换，当编码模块处于肘臂控制状态时，有8种运动状态，当编码模块处于腕手控制状态时，有14种运动状态，剩余三种则使假肢维持原来的状态。

优选的是，包括A/D转换模块，所述八通道表面肌电信号采集包括信号采集模块和信号处理模块。

信号采集模块，用于将接收到的未处理的肌电信号发送给信号处理模块。

信号处理模块，用于对接收到的原始肌电信号分别进行放大、滤波、调零，得到可识别的肌电信号，并发送给A/D转换模块。

A/D转换模块，用于将模拟信号转换为数字信号，并发送给BP神经网络和训练模块。

优选的是，还包括人机交互模块。

人机交互模块，包括使用模式选择开关、工作状态指示灯、分类结果显示器。

使用模式选择开关用于选择是否进入训练模式；

工作状态指示灯用于显示当前的工作状态；

分类结果显示器用于对分类的结果进行显示。

优选的是，还包括存储模块。

存储模块，用于接收BP神经网络的参数并进行存储。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。

本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。

以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。