作为假体控制的热点课题 ， 肌电信号能快速直接客观反映人体运动状态 ， 有重要预测作用 ， 因此在假体控制和辅助康复机器人应用领域中异军突起 。 采访人员7月19日获悉 ， 由哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院仪器科学与技术专业电测技术及智能控制研究所孙金玮教授和他的团队成员曹天傲、刘丹、王启松、白鸥等人完成的一项课题“用于仿生机械手的可穿戴便携式实时控制手势识别系统” ， 7月3日在线发表在最新一期国际权威专业期刊《物理学杂志》上 ， 同时被收录于英国皇家物理学会期刊平台科学数据库中 。
专家评价指出 ， 这一理工医相结合的科研成果在传统假肢控制的基础上 ， 改进并建立了一种基于模式识别算法的可穿戴手势识别系统 ， 以对仿生机械手进行实时控制 ， 为方便截肢者的日常起居和人际交往提供了更加有效的辅助手段 。 刘丹为该论文的通讯作者 ， 曹天傲为第一作者 。
在人们正常生活、工作和人际交往中 ， 手的敏捷性和协调动作自然意义重大 。 而对于因外伤、疾病等遭遇截肢的人 ， 日常活动往往困难重重 ， 同时伴有难以言喻的心理创伤 。 此时 ， 佩戴假肢可以帮助他们“修复”肢体的残缺 ， 并对心理有所抚慰 。
但传统假肢只在外表上有一定美观效果 ， 并不能按照人的意图控制产生各种各样动作 。 尽管一些改进的靠机械力量驱动的假体可以做一些粗大运动 ， 却远不能达到原有功能和要求 。 当前 ， 随着科技发展和进步 ， 仿生机械手已越发接近于真正的智能人形假肢 ， 由人体表面的肌电信号控制 ， 以产生相应动作 ， 帮助伤残者完美地实现用手表达 。 同时 ， 一些工业机械手还能在特殊环境中 ， 代替人类做一些特殊操作 。 由肌电信号驱动的康复机器人同样可以辅助中风病人肢体运动 ， 使其逐渐恢复自主运动能力 。
为发展和完善上述科技手段 ， 孙金玮教授课题组反复探索 ， 建立了一种基于模式识别算法的可穿戴手势识别系统 ， 旨在对仿生机械手展开实时操控 。 在这项研究中 ， 科研团队提高了信号采集和处理每个步骤的准确性；通过分析肌电信号的机制和特征 ， 确定了需要识别的手势、肌肉区域、电极数量和放置位置 。 他们还自行开发了采集设备 ， 用于捕捉前臂肌电信号 ， 并同步去除噪声 ， 截取数据进行分段分析、特征提取与手势分类 。
在研究中 ， 孙金玮团队还进一步探究了实际产品的普及性 ， 最终整合了分立元件组成一套完整的设备 ， 并将各个算法融入其中 。 他们将采集的肌电信号经过无线局域网传输到电脑中 ， 滤除干扰后分成小窗口逐一处理 ， 提取与具体动作有关的特征 ， 识别后控制机械手做出一致动作 。 每一名志愿者重复3天实验 ， 最终发现相同实验人员动作识别率均随天数逐步提高 。
课题组创新点在于：对肌电信号进行分窗处理 ， 锁定有效动作特征 ， 在保证动作识别准确率基础上 ， 节省系统响应时间 ， 提升效率 。 同时利用先进芯片、电池等硬件 ， 做到设备小型化、低功耗与便携性 ， 增加了设备功能 ， 可存储不同实验阶段数据 。 考虑到随机差异 ， 每个实验者都接受多次实验 ， 以确保相关设备实际应用的稳定性与可靠性 。
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