High-density Electromyography for Effective Gesture-based Control of Physically Assistive Mobile Manipulators

📄 arXiv: 2312.07745v2 📥 PDF

作者: Jehan Yang, Kent Shibata, Douglas Weber, Zackory Erickson

分类: cs.RO

发布日期: 2023-12-12 (更新: 2024-11-04)

💡 一句话要点

提出一种基于高密度肌电信号的移动机械臂手势控制方法，用于居家辅助任务。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 高密度肌电图 移动机械臂 手势识别 可穿戴设备 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有肌电控制方法存在侵入性或集成性不足的问题，难以自然地融入用户日常活动。
  2. 该论文提出了一种基于可穿戴高密度肌电图(HDEMG)的控制方案，用于移动机械臂的精确控制。
  3. 实验结果表明，该系统能够有效控制8自由度移动机械臂，完成居家辅助任务，具有实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

高密度肌电图(HDEMG)可以检测肌电活动，作为各种电子控制设备的控制输入。此外，HDEMG传感器可以内置于各种服装中，从而实现集成到用户日常活动中的非侵入式肌电接口。本文介绍了一种易于生产的HDEMG设备，该设备与移动机械臂的控制接口连接，以执行一系列家务和物理辅助任务。移动机械臂可以在整个家庭中操作，适用于家庭中的各种辅助和日常任务。我们评估了使用我们的设备进行实时肌电手势识别，以实现对8自由度移动机械臂的复杂移动和操作功能的精确控制。我们的评估涉及13名参与者进行具有挑战性的自我护理和家务活动，证明了我们的可穿戴HDEMG系统在家中控制移动机械臂的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有移动机械臂的控制方式通常依赖于传统的遥控器或操纵杆，操作复杂且不直观，难以满足需要辅助的用户的需求。肌电控制虽然具有潜力，但传统的肌电传感器数量有限，难以捕捉足够精细的肌肉活动信息，导致控制精度不足。此外，现有肌电控制设备通常较为笨重，不易集成到用户的日常生活中。

核心思路：该论文的核心思路是利用高密度肌电图(HDEMG)技术，通过在用户手臂上布置大量电极，捕捉更丰富的肌肉活动信息，从而实现对移动机械臂的精确控制。同时，将HDEMG传感器集成到可穿戴设备中，提高用户使用的舒适性和便捷性。

技术框架：该系统的整体框架包括三个主要模块：HDEMG数据采集模块、手势识别模块和移动机械臂控制模块。首先，HDEMG数据采集模块通过可穿戴设备采集用户手臂上的肌电信号。然后，手势识别模块对采集到的肌电信号进行预处理、特征提取和分类，识别用户的手势意图。最后，移动机械臂控制模块根据识别出的手势意图，控制机械臂的运动，完成相应的任务。

关键创新：该论文的关键创新在于将高密度肌电图(HDEMG)技术与可穿戴设备相结合，实现了一种非侵入式、高精度、易于使用的移动机械臂控制方案。与传统的肌电控制方法相比，该方法能够捕捉更丰富的肌肉活动信息，提高控制精度；与传统的遥控器或操纵杆控制方法相比，该方法更加直观、自然，易于学习和使用。

关键设计：HDEMG传感器阵列的排布方式、手势识别算法的选择以及移动机械臂的控制策略是该系统的关键设计要素。论文中可能涉及针对特定任务优化电极排布，采用机器学习算法进行手势识别，并设计鲁棒的控制算法以应对肌电信号的噪声和变化。具体参数设置、损失函数和网络结构等细节未知。

📊 实验亮点

该研究通过13名参与者的实验验证了所提出系统的有效性。参与者在进行具有挑战性的自我护理和家务活动时，能够利用该系统精确控制8自由度移动机械臂。具体的性能指标（如控制精度、任务完成时间等）和与基线方法的对比数据未知，但实验结果表明该系统具有实际应用潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于居家辅助、康复训练、远程医疗等领域。通过高精度的肌电控制，移动机械臂可以帮助行动不便的人群完成日常生活中的各种任务，提高他们的生活质量。此外，该技术还可以用于康复训练，帮助患者恢复肢体功能。在远程医疗领域，医生可以通过肌电控制远程操作机械臂，为患者提供诊断和治疗服务。

📄 摘要（原文）

High-density electromyography (HDEMG) can detect myoelectric activity as control inputs to a variety of electronically-controlled devices. Furthermore, HDEMG sensors may be built into a variety of clothing, allowing for a non-intrusive myoelectric interface that is integrated into a user's routine. In our work, we introduce an easily-producible HDEMG device that interfaces with the control of a mobile manipulator to perform a range of household and physically assistive tasks. Mobile manipulators can operate throughout the home and are applicable for a spectrum of assistive and daily tasks in the home. We evaluate the use of real-time myoelectric gesture recognition using our device to enable precise control over the intricate mobility and manipulation functionalities of an 8 degree-of-freedom mobile manipulator. Our evaluation, involving 13 participants engaging in challenging self-care and household activities, demonstrates the potential of our wearable HDEMG system to control a mobile manipulator in the home.