下肢行走的表面电动图,运动图和运动数据集,用于运动意图识别和运动意图识别
Wenhao Wei1,2, Fangning Tan1,2, Hang Zhang2
1CAS Key Laboratory of Human-Machine Intelligence-Synergy Systems, Shenzhen Institute of Advanced Technology (SIAT), Chinese Academy of Sciences (CAS), and the SIAT Branch, Shenzhen Institute of Artificial Intelligence and Robotics for Society, Shenzhen, 518055, China.
Scientific data
|June 6, 2023
概括
本研究介绍了SIAT-LLMD,这是一个新的数据集,用于使用表面电肌图 (sEMG) 和运动数据来解码下肢运动. 它支持智能人机协同系统 (IHMSS) 的研究.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 表面电肌图 (sEMG) 为控制智能人机协同系统 (IHMSS) 提供了宝贵的运动信息.
- 现有的数据集不足以满足IHMSS日益增长的研究需求,特别是用于下肢运动分析.
研究的目的:
- 引入SIAT-LLMD,这是一个新的,全面的下肢运动数据集.
- 促进研究和开发用于IHMSS和生物机械分析的先进算法.
主要方法:
- 收集了40名健康个体的同步sEMG,动态和动态数据,他们执行了16种不同的运动.
- 利用运动捕获系统,力平台和无线sEMG传感器来获取数据.
- 使用OpenSim软件处理数据,并为运动和步态阶段提供分类标签.
主要成果:
- SIAT-LLMD数据集已经过同步和可重复性验证.
- 数据集包括各种下肢运动和步行阶段的详细标签.
- 相关的数据处理代码可供研究人员使用.
结论:
- SIAT-LLMD数据集是科学界的一个有价值的新资源.
- 它将推动探索用于表征下肢运动的新算法,并改进IHMSS.
- 该数据集支持生物力学,假肢学和人机交互方面的研究.
