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一种基于相关向量机的股四头肌收缩力量估计方法研究
作者姓名:王大庆  吴海峰  郭伟斌  高理富
作者单位:中国科学院合肥智能机械研究所
基金项目:中国科学院机器人与智能制造创新研究院课题,安徽省自然科学基金项目
摘    要:针对可穿戴设备及共融机器人中的力/力矩测量需求,提出了一种基于相关向量机的人体股四头肌收缩力量估计方法,该方法具备采集设备安装方便、鲁棒性强且宜人性好等优点。通过采集人体股四头肌主要肌肉的MMG信号,提取平均绝对值MAV、平均功率频率MPF、样本熵SampEn及2个不同通道MMG信号之间的相关系数CC2Cs四个特征,利用基于稀疏贝叶斯理论的相关向量机算法RVM构建了MMG-肌肉收缩力量模型,并验证了所提方法的有效性和准确度。结果表明,同一参与者的模型估计结果的均方根误差RMSE为8.7%MVC(最大肌肉随意收缩力),决定系数R2为0.817,该方法是一种有效、适宜应用在可穿戴设备的人体股四头肌收缩力量估计方法。

关 键 词:可穿戴机器人  肌肉收缩力量  肌动信号  相关向量机
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