一种基于表面肌电信号和动捕技术的机器学习方法
基本信息
| 申请号 | CN202111018661.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113805696A | 公开（公告）日 | 2021-12-17 |
| 申请公布号 | CN113805696A | 申请公布日 | 2021-12-17 |
| 分类号 | G06F3/01（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06K9/00（2006.01）I;B25J9/16（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 牛福永 | 申请（专利权）人 | 肩并肩智能技术（北京）有限公司 |
| 代理机构 | 北京中政联科专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 陈剑杰 |
| 地址 | 101500北京市密云区经济开发区兴盛南路8号开发区办公楼501室-2509（经济开发区集中办公区） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及基于手臂肌电信号的机器学习技术领域，更具体地涉及一种基于表面肌电信号和动捕技术的机器学习方法，包括步骤：S1、获取操作者手臂的肌电信号和手臂关节的运动信号；S2、对步骤S1采集的肌电信号和手臂关节的运动信号进行滤波处理；S3、把滤波后的肌电信号及手臂关节的运动信号输入支持向量机分类器，方向预测模型根据肌电信号识别出手臂运动方向，运动预测模型根据手臂关节的运动信号识别出机械臂末端运动轨迹模型；S4、通过S3中得出的机械臂末端运动轨迹模型结合手臂运动方向，计算出机械臂末端期望位置；S5、将S4计算出来的机械臂末端期望位置发送给机械臂控制器进而控制机械臂运动。该方法具有实时速度跟踪和响应快速的特点。 |
