基于支持向量机的人手姿态肌电模式识别与力检测

针对多自由度假手的肌电控制难题进行了人手多种姿态的模式分类以及握力检测的研究。基于支持向量机(SVM)算法,首先从6通道表面肌肤电信号中提取模式信息,对人手18种姿态进行了分类,然后验证了在3种抓取模式下从肌电信号中回归人手握力的方法的性能。实验结果表明,使用支持向量机能有效地识别出入手所处的姿态模式及施力的大小。结合肌电的模式识别以及握力回归算法,可以实现多自由度假手的随动及力控制,因此可大大提升假手控制的灵活性及功能性。