基於肌電訊號之肢體同動機械臂控制

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姓名

巫駿彥(Jyun-Yan Wu) 查詢紙本館藏

畢業系所

機械工程學系

論文名稱

基於肌電訊號之肢體同動機械臂控制
(EMG-based upper-limb motion synchronization robot arm system)

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摘要(中)

本論文主要在設計與實現一套肢體同動機械手臂系統來驗證以肌電訊號控制機械手臂的可行性，並作為穿戴式機械骨骼系統之先期研究。EMG(electromyography)訊號是肌肉在活動中收縮而產生的一種類比生理訊號，此訊號會因人體的意圖而產生不同的狀態，因此利用肌電訊號作為義肢或機械手臂的控制命令，是相當直接且自然的方法。這套系統以數位訊號處理器(TMS320F2812)實現肌電訊號的訊號處理、手部動作辨識、肌力估測方法與機械手臂運動控制(扭力控制與位置控制)，讓機械手臂可以實現受測者想要完成的動作和指令，達成機械手臂能跟隨受測者手臂動作的目的，也意味著未來應用於穿戴式機械骨骼系統時，機械手臂能幫助病人作其想要的動作，使生活更為便利，並提升其生活品質。

摘要(英)

This thesis aims to develop an EMG-based upper-limb motion synchronization robot arm system which enables an upper-limb robot arm to move synchronously with the tester. EMG is a physiological signal generated during muscle contraction. With an appending in implicating the motion intention, he EMG is very suitable to be used for robot control and prosthesis control in an intuitive and directive manner.
In this thesis, we combine four sections and realize algorithms with a digital signal processor (TMS320F2812). We use a digital signal processor (TMS320F2812) to measure the EMG signal, which imply the human subject’s intention. We feature extraction methods convert EMG signals to standard deviation (DEV) which is random variable. Then we design a system which can recognize human’s arm action ,and employ an estimator to estimate the muscle strength of the tester’s forearm. Therefore, the estimated muscle strength can be used as a torque command for robot arm system. We also use digital signal processor to realize the torque control and position control of robot arm system. So the robot arm can achieve the desired motion of the tester. In the future, this system can be transferred into an exoskeletal robot for human motion support, especially for those physically weak ones.

關鍵字(中)

★ 機械手臂
★ 肌電訊號

關鍵字(英)

★ EMG
★ robot arm

論文目次

摘要 I
ABSTRACT II
致謝 III
目錄 IV
圖目錄 VIII
表目錄 XII
一、緒論 1
1-1研究背景與動機 1
1-2研究目的 1
1-3文獻回顧 2
1-4論文架構 3
二、背景與原理 4
2-1肌電訊號之背景和原理 4
2-1-1 肌肉 4
2-1-2 骨骼肌構造 4
2-1-3 骨骼肌的收縮 5
2-1-4 肌肉的定義 7
2-1-5 肌電訊號的產生 8
2-1-6 肌電訊號的特性 9
2-1-7 肌電訊號特徵值計算 11
2-1-8 肌電訊號量測 12
2-1-9 動作分類 13
2-2手臂肌力估測方法-最小平方法 14
三、實驗硬體設備 16
3-1量測設備 16
3-1-1 EMG訊號量測 16
3-1-2 角度量測 17
3-1-3肌力量測 18
3-1-4擷取卡 19
3-1-5 人機介面 20
3-2 硬體設備 21
3-2-1 機械手臂 22
3-2-2 數位訊號處理器 23
3-2-3 D/A模組電路 23
3-2-4 A/D模組電路 25
3-2-5 編碼器模組電路 25
3-2-6 DIDO模組電路 25
3-2-7 直流馬達驅動器 26
3-2-8驅動系統建構之成果 27
四、研究方法 28
4-1 訊號處理 28
4-1-1 肌電訊號特徵值處理 29
4-1-2 角度感應器雜訊處理 30
4-1-3 肌力量測 31
4-2 肌電訊號特性分析 31
4-2-1 無負載且手臂維持固定角度不變 32
4-2-2 手臂握拳且維持固定角度不變 33
4-2-3 手臂上舉 34
4-2-4 手臂下彎 36
4-3 以最小平方法估測手臂肌力 37
4-3-1 單一最小平方法 37
4-3-2改良後之最小平方法 42
4-4運動控制系統架構簡介 48
4-1 控制器設計 49
五、結合肌電訊號之控制實驗 52
5-1系統架構 52
5-2 程式架構 53
5-3 結合肌電訊號之控制實驗結果 54
六、未來展望 59
參考文獻 60

參考文獻

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指導教授

董必正(Pi-Cheng Tung)

審核日期

2009-7-22

推文