【摘 要】
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人体具有出色的运动能力和灵巧的力操作技能。在例如使用螺丝刀等操作任务中,人体在控制肢体运动的同时还灵活调整施加给环境的交互力。如何在人与环境之间同时存在运动和力交互的过程中（即约束运动）获取人体的多模态自然运动意图是一项富有挑战性的工作。本文围绕约束运动中基于表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）同步解耦运动和力意图开展研究,通过肌电接口将人体的力操作技能传递给
【基金项目】
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国家自然科学基金重大研究计划项目:面向动态环境下肌骨骼系统功能性运动的人机自然交互方法研究（91748113）
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人体具有出色的运动能力和灵巧的力操作技能。在例如使用螺丝刀等操作任务中,人体在控制肢体运动的同时还灵活调整施加给环境的交互力。如何在人与环境之间同时存在运动和力交互的过程中（即约束运动）获取人体的多模态自然运动意图是一项富有挑战性的工作。本文围绕约束运动中基于表面肌电信号（surface electromyography,sEMG）同步解耦运动和力意图开展研究,通过肌电接口将人体的力操作技能传递给机器人,最终用于遥操作控制。主要工作如下:（1）构建非理想条件下基于sEMG信号的人体力位同步估计方法。上肢位姿的改变会导致肌肉的激活模式发生明显变化,肌电估计的精度将显著下降。考虑非理想条件下位姿因素对于肌电估计的不利影响,基于分层聚类的肌电分解方法将sEMG信号分解为运动单元动作电位（Motor unit action potential,MUAP）,使用长短时记忆网络构建了MUAP特征值与关节角度、交互力之间的映射模型,同时模型在训练阶段学习更多位姿的数据,实现了从sEMG信号中同步解耦人体的运动和力意图。关节角度估计的均方根误差（root mean square error,RMSE）为（14.71±3.60）°;交互力估计的RMSE=（5.07±1.29）N。在上肢的大部分活动范围内均表现出很高的估计精度。（2）提出一种能在环境参数未知的人机交互场景中,控制机器人进行精确力跟踪的控制方法。力控制框架包括两个控制回路,内环的导纳控制通过设置阻抗参数调节机器人与环境交互时的响应特性;外环是使用反馈线性化技术的力跟踪控制器,控制机器人末端在接触过程中跟随期望的力轨迹。通过Gazebo仿真验证了力跟踪控制方法的可行性。在三种不同刚度的物体表面进行接触力跟踪实验的RMSE为（0.897±0.255）N,验证了该控制器在实际应用中具有很高的控制精度,鲁棒性良好。（3）设计了一种基于肌电接口的力位同步遥操作系统。采集操作员在操作过程中的sEMG信号并实时解码,并控制机器人跟随估计关节角度和估计力,使得操作员可以通过手臂的自然运动控制机器人末端的运动和力。操作员每次仅需10s即可控制机器人完成操作任务,且当任务发生改变时不需要重新编程,验证了本研究所提出肌电接口的可行性和优越性。
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