基於高密度表面肌電訊號和深度學習的人手關節位置和握力的同步控制

核心概念

高密度表面肌電訊號 (HD-sEMG) 結合深度學習模型，可以同時準確估計人手 20 個關節位置和握力，為更實用的義肢人手控制邁出重要一步。

摘要

Rahimi, F., Badamchizadeh, M. A., Sˆımpetru, R. C., Ghaemi, S., Eskofier, B. M., & Del Vecchio, A. (2024). Simultaneous Control of Human Hand Joint Positions and Grip Force via HD-EMG and Deep Learning. arXiv preprint arXiv:2410.23986v1.

本研究旨在探討利用高密度表面肌電訊號 (HD-sEMG) 和深度學習技術，同步估計人手 20 個關節位置和握力的可行性。

從以下內容提煉的關鍵洞見

Simultaneous Control of Human Hand Joint Positions and Grip Force via HD-EMG and Deep Learning

by Farn... 於 arxiv.org 11-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.23986.pdf

深入探究

如何將此深度學習模型整合到現有的義肢人手設計中，以實現更精確和直觀的控制？

將此深度學習模型整合到義肢人手設計中，需要多個步驟和技術的協同作用：

訊號獲取和處理:

在義肢人手的接受腔內整合高密度表面肌電訊號 (HD-sEMG) 感測器陣列，用於擷取使用者殘肢肌肉的電活動訊號。
使用文中提到的預處理方法，包括低通濾波和時間窗組合，對擷取到的 HD-sEMG 訊號進行處理，以提取模型所需的特征。

模型部署和推斷:

將訓練好的深度學習模型部署到義肢人手的嵌入式系統中，例如微控制器或專用處理單元。
根據預處理後的 HD-sEMG 訊號，利用部署的模型進行實時推斷，預測使用者預期的關節位置和握力。

義肢人手控制:

將模型預測的關節位置和握力轉換為義肢人手各個電機的控制訊號。
使用比例控制或其他控制策略，根據預測結果精確地驅動義肢人手的各個關節運動和握力輸出。

使用者介面和反饋:

提供使用者介面，讓使用者可以調整模型的參數，例如靈敏度和響應速度，以適應個人需求和偏好。
整合感測器，例如觸覺感測器和壓力感測器，提供感官反饋，讓使用者可以感知義肢人手的狀態和與環境的交互。

通過以上步驟，可以將深度學習模型整合到義肢人手設計中，實現更精確和直觀的控制。

該模型在處理肌肉疲勞或電極移位等現實世界挑戰方面的穩健性如何？

該模型在處理肌肉疲勞和電極移位等現實世界挑戰方面仍存在一定的局限性：

肌肉疲勞: 肌肉疲勞會導致肌電訊號的特征發生變化，進而影響模型的預測準確性。文中提到模型在不同力量水平下表現不同，這可能與肌肉疲勞有關。未來研究可以考慮整合肌肉疲勞狀態的檢測和補償機制，例如根據肌電訊號特征的變化調整模型參數，或使用多模態資訊融合技術，結合其他生理訊號 (如心率、呼吸率) 進行更準確的預測。
電極移位: 電極移位會導致擷取到的肌電訊號品質下降，甚至失效。文中提到在實時實驗中，由於電極位置的微小變化，模型的性能略有下降。為了解決這個問題，可以採用以下方法：

使用更穩定的電極固定方式，例如使用定制的接受腔或彈性綁帶。
開發電極移位檢測和校正演算法，例如根據相鄰電極訊號的相關性判斷電極是否移位，並進行相應的訊號處理。
研究更具魯棒性的深度學習模型，例如使用遷移學習技術，根據使用者佩戴義肢人手後的少量數據微調模型，使其適應電極位置的變化。
總之，該模型在處理肌肉疲勞和電極移位等現實世界挑戰方面還需要進一步的研究和改進，才能更好地應用於實際的義肢人手控制。

除了運動學和動力學之外，還有哪些其他因素（例如，感官反饋、認知因素）可以影響義肢人手的控制，以及如何將這些因素整合到未來的模型中？

除了運動學和動力學，以下因素也會影響義肢人手的控制：

感官反饋:

觸覺反饋: 讓使用者感知物體的形狀、紋理、溫度等資訊，有助於使用者精細地控制義肢人手進行抓握和操作。可以通過在義肢人手指尖整合觸覺感測器，并将感測器資訊轉換為使用者可以理解的反馈形式 (例如，震動、溫度變化) 來實現。
本体感覺反饋: 讓使用者感知義肢人手各個關節的位置和運動狀態，有助於使用者更直觀地控制義肢人手。可以通過在義肢人手關節處整合角度感測器和位置感測器，并将感測器資訊以視覺或觸覺的方式反饋給使用者。

認知因素:

使用者意圖識別: 準確識別使用者的運動意圖是實現自然、直觀控制的關鍵。可以利用腦機介面 (BCI) 技術，通過分析使用者的腦電訊號來識別使用者的運動意圖，并将識別結果用于控制義肢人手。
預測性控制: 預測使用者接下來的动作，提前調整義肢人手的狀態，可以提高控制的流畅性和自然度。可以利用深度學習技術，根據使用者的歷史運動數據和當前環境資訊，預測使用者接下來的動作，并據此調整義肢人手的控制策略。
將這些因素整合到未來的模型中，可以開發更智能、更自然的義肢人手控制系統：

多模態資訊融合: 將 HD-sEMG、腦電訊號、觸覺感測器資訊、本体感覺感測器資訊等多種資訊融合到一個模型中，可以提高模型的預測準確性和魯棒性。
深度強化學習: 利用深度強化學習技術，可以訓練義肢人手在與環境交互的過程中不斷學習和優化控制策略，使其更加適應不同的任務和環境。
通過不斷的研究和技術創新，將感官反饋、認知因素等整合到義肢人手控制系統中，可以讓義肢人手更加智能、自然，更好地服務于使用者。