对外骨架机器人sEMG的审查:运动意图识别技术和应用
Xu Zhang1,2, Yonggang Qu1,2, Gang Zhang1,2
1Shendong Coal Group Co., Ltd., CHN Energy Group, Yulin 017209, China.
Sensors (Basel, Switzerland)
|April 26, 2025
概括
外骨架机器人有助于老年人的移动和康复. 本综述探讨了表面电肌学 (sEMG) 和人工智能用于识别用户意图,旨在在辅助设备中更好地实现人机集成.
科学领域:
- 生物医学工程 生物医学工程
- 康复机器人 康复机器人
- 人与计算机的交互
背景情况:
- 全球人口老龄化增加了对辅助技术的需求.
- 外骨架机器人为肢体运动辅助和康复提供解决方案.
- 表面电肌图 (sEMG) 和意图识别对于先进的人机交互至关重要.
研究的目的:
- 审查关于上肢外骨架机器人,sEMG和意图识别的研究.
- 分析sEMG,机器学习和深度学习在外骨控制中的应用.
- 识别人类运动意图识别的关键挑战和未来方向.
主要方法:
- 文献综述和关键词聚类分析.
- 对sEMG技术和用于意图识别的AI算法进行全面讨论.
- 分析传统的机器学习和深度学习方法.
主要成果:
- 结合AI的sEMG技术对于外骨机器人控制至关重要.
- 目前的研究重点是高适应性和精度的算法.
- 深度学习方法显示出改善意图识别的前景.
结论:
- 精确的人类运动意图识别对于有效的外骨机器人控制至关重要.
- 未来的研究应该探索多信息融合 (例如,EEG,sEMG) 以提高概括性.
- 进步支持外骨架系统的人机融合体内智能.
