根据注意力增强的sEMG推断,对腰部外骨的运动意图预测
Mingming Wang1, Linsen Xu1,2, Zhihuan Wang1
1School of Mechanical and Electrical Engineering, Hohai University, Changzhou 213022, China.
Biomimetics (Basel, Switzerland)
|September 26, 2025
概括
这项研究介绍了一种新的腰部外骨架,使用可变刚性气动人工肌肉来增强人类生物力学. 先进的AI模型准确地解释用户的运动,在康复和工业环境中实现无的人机器人合作.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
- 生物力学 生物力学
背景情况:
- 外骨架机器人通过机械合和辅助扭矩来增强人类的能力.
- 有效的人机协作控制需要精确的解决人类运动意图.
研究的目的:
- 引入一个腰椎辅助外骨设计,利用可变刚性气动人造肌肉 (VSPAM).
- 开发一个动态的适应机制,以实现无的人机合作控制.
- 通过多式联动和注意力机制来增强动态意图分辨率.
主要方法:
- 设计了一个带有VSPAM的腰部外骨架,用于辅助扭矩.
- 开发了气动驱动和人类意图的动态适应机制.
- 提出了一种多式联络融合架构,将VGG16和LSTM网络与自我注意和交叉注意机制集成为意图解决.
主要成果:
- 在实验验证中达到96.1%±1.2%的运动分类准确度.
- 通过交叉注意力证明了视觉和动态特征的有效融合.
- 展示了通过自我注意机制捕捉全球时空依赖的能力.
结论:
- 开发的外骨和意图分辨系统为康复机器人和工业援助提供了新的技术解决方案.
- 多模式融合架构有效地减轻了单模式感知限制.
- 自我注意力机制增强了复杂的人类运动模式的捕捉.
