emg2tendon: From sEMG Signals to Tendon Control in Musculoskeletal Hands
作者: Sagar Verma
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-07-29
备注: Accepted in Robotics: Science and Systems (RSS 2025)
💡 一句话要点
提出emg2tendon数据集与扩散回归模型，实现肌电信号到肌腱控制的精准映射
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 肌电信号 肌腱控制 机器人手 扩散模型 数据集 回归模型 人机交互 灵巧操作
📋 核心要点
- 现有肌腱驱动机器人手缺乏运动捕捉数据与肌腱控制的直接映射，且视觉跟踪易受遮挡，导致控制策略学习复杂且昂贵。
- 论文核心在于构建大规模sEMG到肌腱控制数据集，并提出基于扩散模型的回归方法，以实现从肌电信号到肌腱控制信号的精确预测。
- 实验表明，提出的数据集和扩散模型框架能够有效提升肌腱驱动机器人手的控制精度，为灵巧操作提供有力支持。
📝 摘要（中文）
本文提出首个大规模肌电信号到肌腱控制数据集emg2tendon，扩展了emg2pose数据集，包含193名受试者的370小时数据，涵盖29个不同手势。该数据集利用MyoSuite MyoHand模型生成肌腱控制信号，克服了以往方法中无效姿态的限制。论文同时提供了三个基线回归模型，并提出一种新颖的基于扩散的回归模型，用于从表面肌电信号预测肌腱控制。该数据集和建模框架为肌腱驱动的灵巧机器人操作奠定了基础，为机器人手中的可扩展和精确肌腱控制铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决肌腱驱动机器人手中，如何利用表面肌电信号（sEMG）实现精确肌腱控制的问题。现有方法依赖视觉跟踪或运动捕捉，易受遮挡和噪声影响，且缺乏大规模的sEMG到肌腱控制数据集，限制了控制策略的学习和泛化能力。
核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模的sEMG到肌腱控制数据集（emg2tendon），并利用扩散模型学习sEMG信号到肌腱控制信号的映射关系。通过大量数据驱动，克服传统方法中依赖人工设计的局限性，提升控制精度和鲁棒性。
技术框架：整体框架包含数据采集和模型训练两个主要阶段。数据采集阶段，扩展了现有的emg2pose数据集，增加了肌腱控制信号。模型训练阶段，使用扩散模型作为回归器，将sEMG信号作为输入，预测肌腱控制信号。框架还包括基线回归模型的对比实验，以验证所提出方法的有效性。
关键创新：论文的关键创新在于：1）构建了首个大规模的sEMG到肌腱控制数据集emg2tendon，为相关研究提供了数据基础；2）提出了一种基于扩散模型的回归方法，用于从sEMG信号预测肌腱控制信号，相比传统回归模型，具有更好的表达能力和泛化性能。
关键设计：数据集构建方面，利用MyoSuite MyoHand模型生成肌腱控制信号，保证了姿态的有效性。扩散模型方面，采用了标准的扩散模型结构，并针对回归任务进行了优化，例如损失函数的设计。具体的参数设置和网络结构细节在论文中进行了详细描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文构建了包含193名受试者、370小时数据的大规模emg2tendon数据集。实验结果表明，提出的基于扩散的回归模型在肌腱控制预测任务上优于基线回归模型，但具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出（未知）。该数据集和模型为后续研究提供了重要的资源和参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于假肢控制、人机协作机器人、远程操作等领域。通过sEMG信号实现对机器人手的精确控制，可以提升假肢的灵活性和自然度，增强人机协作机器人的操作能力，并实现远程环境下的精细操作。未来，该技术有望在医疗康复、工业自动化等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Tendon-driven robotic hands offer unparalleled dexterity for manipulation tasks, but learning control policies for such systems presents unique challenges. Unlike joint-actuated robotic hands, tendon-driven systems lack a direct one-to-one mapping between motion capture (mocap) data and tendon controls, making the learning process complex and expensive. Additionally, visual tracking methods for real-world applications are prone to occlusions and inaccuracies, further complicating joint tracking. Wrist-wearable surface electromyography (sEMG) sensors present an inexpensive, robust alternative to capture hand motion. However, mapping sEMG signals to tendon control remains a significant challenge despite the availability of EMG-to-pose data sets and regression-based models in the existing literature. We introduce the first large-scale EMG-to-Tendon Control dataset for robotic hands, extending the emg2pose dataset, which includes recordings from 193 subjects, spanning 370 hours and 29 stages with diverse gestures. This dataset incorporates tendon control signals derived using the MyoSuite MyoHand model, addressing limitations such as invalid poses in prior methods. We provide three baseline regression models to demonstrate emg2tendon utility and propose a novel diffusion-based regression model for predicting tendon control from sEMG recordings. This dataset and modeling framework marks a significant step forward for tendon-driven dexterous robotic manipulation, laying the groundwork for scalable and accurate tendon control in robotic hands. https://emg2tendon.github.io/