APP下载

麻省理工学院新研究 绷紧肌肉就能操控无人机

2020-06-19

中国计算机报 2020年17期
关键词:肌电图电信号手势

近日,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究团队利用肌肉传感器和运动检测算法,开发出一个“行为控制机器人”系统,能通过肌肉收紧来远程遥控无人机。

目前,搭载这个系统的无人机能够对8种手势做出反应,反应正确率达到81.6%。

论文发表在计算机学术网站ACM Digital Library上,论文题目为《使用肌肉和动作传感器实现即插即用手势控制(Plug-and-Play Gesture Control Using Muscle and Motion Sensors)》。

本项研究中,研究人员尝试利用肌电信号传感器(也称肌电图传感器,EMG),将人类手部运动时的肌电信号传输给机器人。用表面肌电电极从参与者的右上臂提取肌电信号,在肱二头肌短头和肱三头肌长头上放置24mm预涂导电胶的Covidien电极。前臂上的装置包括肌电图电极和一个惯性测量设备(IMU,由一个加速度计和一个陀螺仪组成)。

在測试阶段,研究人员按照这样的顺序给出指令:转动、手臂僵直、向上、向下、右握拳及向左握拳。分类器优先按照最近0.2s内检测到的手势做出反应,其次按照根据肌电信号预测到的运动意图做出反应。

研究人员安排6名参与者做出1200次命令手势,以此评估分类器的性能和界面效率。根据统计结果,分类器对手势动作的识别准确率达到97.6%。

另外,研究人员把这个系统应用于一个Parrot Bebop 2无人机。据悉,该无人机重500g。在119分钟的飞行时间中,测试人员随机做出1535个命令手势,无人机在81.6%的情况下做出了正确反应。

猜你喜欢

肌电图电信号手势
基于联合聚类分析的单通道腹部心电信号的胎心率提取
基于Code Composer Studio3.3完成对心电信号的去噪
V字手势的由来
基于随机森林的航天器电信号多分类识别方法
肌电图在司法鉴定中的应用(续)
肌电图在司法鉴定中的应用(续)
肌电图在司法鉴定中的应用(续)
肌电图在司法鉴定中的应用(续)
基于生物电信号的驾驶疲劳检测方法