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作品名称：基于sEMG信号人手抓取动作识别的仿生控制系统
学校名称：黑龙江科技大学
参赛队伍：圆梦队
参赛学生：王梦圆张金凯孙研
指导老师：康恺

详细说明

本产品是一种多自由度人体仿生机械手臂，属于仿生机器人技术领域。本产品适用于医疗康复治疗，可以为残疾人提供灵活度高的假肢，也可以代替工作人员进行高精度、高危工作。本产品使用STM32F103 开发板，主控制器由外部传感器接受外部信息，从控制器控制 5 个角度舵机，主控制器和从控制器控制串口通信、显示模块、储存模块、倾角监测、无线模块。

目前仿生机械手的自由度低，且多自由度的仿生机械手驱动控制系统比较复杂，一般都需要多个驱动源进行控制，因此导致仿生机械手的重量增大，成本升高，难以满足工厂设计的需要。同时，传统的机械手的关节结构多采用铰链、球铰实现手指关节的弯曲等动作，使之结构复杂，不便于维护。因此，简化关节之间的连接结构也是问题的关键。

目前市场上的假肢功能比较单一，多为单自由度或二自由度，仅能做到很少的手势动作，同时价格昂贵，没有普及，让残疾人士望而却步，据一些研究显示，至少有 50%的肢体残疾者并没有使用假肢，智能控制的假肢应用更加稀少。主要原因在于目前的假肢在外观和功能上都没有使人达到满意的程度，让试验人员在使用时感到与人手有显著的差异，达不到脑手一致，并且带有明显的延迟动作，并没有“幻肢”的这种感觉，导致残疾人士因为价格与功能两点原因，并不愿意使用。研究出新型的生理信号控制，使用方便灵活的智能假肢十分重要。我们团队研究的生理信号控制，能将假肢的灵活程度提高到新水平。例如一些残疾患者仅仅是残缺了手部，其整个手臂还有很大程度的保留，他们的手臂肌肉还可以进行收缩扩张，分布在肌肉组织中的神经还可以传导生物电信号，只是没有手部来表现出这些信号的传递。在这些生物电信号中蕴涵着许多可以分析并加以利用的信息，例如肌肉动作时产生的幅值大小、收缩时的持续时间等，通过设计的采集装置来将这些信号提取出来，再通过现代数字信号处理技术将无意义的噪声滤除，对有用信息进行区分度大的特征提取，用机器学习的方法对这些特征进行动作分类，就可以让肢体残疾患者利用手臂采集的肌电信号来控制仿生机械手，改善缺少手部的不便生活方式。