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肌电信号在智能轮椅中应用 　　摘要：有别于基于图像的计算机视觉技术和测量人体部位运动物理量的技术，肌电信号直接反映了人体的动作意图，从中提取的相关信息可转化为控制轮椅的信号。该文叙述了肌电信号在操控智能轮椅中的主要工作，重点和发展方向。 　　关键词：智能轮椅；人机接口；肌电信号；特征提取；分类识别 　　中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044(2012)22-5442-04 　　Applications of Electromyographic Signal in Intelligent Wheelchair 　　GU Chun-rong 　　(College of Electronics and Information Engineering,Tongji university, Shanghai 201804, China) 　　Abstract: Differing from the image-based computer vision technique and the technique of measuring the physical caused by human parts motion, the electromyographic signal reflects the behavior intention of human’s body directly. The relational messages extracted from the electromyographic signal can be converted into signals for controlling the wheelchair. This paper recites the primary works, emphasis and direction in steering the wheelchair using electromyographic signal. 　　Key words: intelligent wheelchair; Man-machine interface; electromyographic signal; feature extraction; classification and identification 　　智能轮椅作为医疗护理领域的服务机器人主要用来辅助老年人和残疾人的日常生活和工作，是对他们弱化的机体功能的一种补偿。智能轮椅是将智能机器人技术应用于电动轮椅，融合机器视觉、机器人导航和定位、模式识别、多传感器融合及人机接口等，涉及机械、控制、传感器、人工智能等技术。智能轮椅主要由导航系统,运动控制系统和人机接口三部分组成。事实上，智能轮椅的智能更多地体现在轮椅与使用者之间和谐的交互上。友好的人机接口已成为实现智能轮椅主要功能的关键。 　　鉴于人机接口的重要性，世界各地的研究者对智能轮椅的人机接口进行了深入的研究。基于身体运动[1],头部运动[2]，触摸屏[3]，语音[4]，呼吸运动[5]，计算机视觉和生物电信号等的人机接口已经进入人们的视野。其中基于计算机视觉的人机接口又可以细分为基于手部姿态[6]，头部姿态[7]，眼睛凝视[8]，口形[9]，脸部方向[10]等的人机接口。由于基于单独特征的人机接口往往具有局限性，所以在实际应用中往往会采用基于多种特征组合的人机接口[8-9][11]。 　　肌电信号在实际生活中已经得到了广泛应用。肌电信号已经被研究用作残障病人义肢的控制信号；另外肌电信号中包含了丰富的人体信息，比如人体动作的力量信息和位置信息等。相对于传统的人机接口技术，肌电信号能直接反映人的动作意图，其受到的外界干扰更少，轮椅操作的可靠性、安全性和人体舒适性更高。目前针对智能轮椅中基于肌电信号的人机接口的研究主要集中在如何从肌电信号中提取相关信息并将之转换为相应的轮椅操控命令。 　　1基于肌电信号的人机接口系统的主要工作 　　人在做肢体运动时，肢体的特定关节运动由其对应的肌肉群控制，由相应肌群运动检测到的肌电信号不但能反映关节的伸屈状态和伸屈强度，还能反映动作完成过程中肢体的形状、位置和运动等信息，这就是采用肌电信号识别人体动作的生理学依据。基于肌电信号的人机接口系统的主要工作依次包括信号采集，信号调理，A/D转换，活动段检测，特征提取，分类识别，控制指令转换，D/A转换，轮椅驱动。其工作重点在于信号调理，活动段检测，特征提取和分类识别。 　　1.1肌电信号的采集 　　根据测量中所用的引导电极和安放位置的不同，肌电信号可分为针电极肌电信号NEMG (Needle EMG)和表面电极肌电信号SEMG (Surface EMG)两种