智能人形假肢研究获新进展 - 湖南工程学院学报（社会科学版）杂志社投稿

一、稿件要求： 1、稿件内容应该是与某一计算机类具体产品紧密相关的新闻评论、购买体验、性能详析等文章。要求稿件论点中立，论述详实，能够对读者的购买起到指导作用。文章体裁不限，字数不限。 2、稿件建议采用纯文本格式(*.txt)。如果是文本文件，请注明插图位置。插图应清晰可辨，可保存为*.jpg、*.gif格式。如使用word等编辑的文本，建议不要将图片直接嵌在word文件中，而将插图另存，并注明插图位置。 3、如果用电子邮件投稿，最好压缩后发送。 4、请使用中文的标点符号。例如句号为。而不是.。 5、来稿请注明作者署名(真实姓名、笔名)、详细地址、邮编、联系电话、E-mail地址等，以便联系。 6、我们保留对稿件的增删权。 7、我们对有一稿多投、剽窃或抄袭行为者，将保留追究由此引起的法律、经济责任的权利。二、投稿方式： 1、请使用电子邮件方式投递稿件。 2、编译的稿件，请注明出处并附带原文。 3、请按稿件内容投递到相关编辑信箱三、稿件著作权： 1、投稿人保证其向我方所投之作品是其本人或与他人合作创作之成果，或对所投作品拥有合法的著作权，无第三人对其作品提出可成立之权利主张。 2、投稿人保证向我方所投之稿件，尚未在任何媒体上发表。 3、投稿人保证其作品不含有违反宪法、法律及损害社会公共利益之内容。 4、投稿人向我方所投之作品不得同时向第三方投送，即不允许一稿多投。若投稿人有违反该款约定的行为，则我方有权不向投稿人支付报酬。但我方在收到投稿人所投作品10日内未作出采用通知的除外。 5、投稿人授予我方享有作品专有使用权的方式包括但不限于：通过网络向公众传播、复制、摘编、表演、播放、展览、发行、摄制电影、电视、录像制品、录制录音制品、制作数字化制品、改编、翻译、注释、编辑，以及出版、许可其他媒体、网站及单位转载、摘编、播放、录制、翻译、注释、编辑、改编、摄制。 6、投稿人委托我方声明，未经我方许可，任何网站、媒体、组织不得转载、摘编其作品。

智能人形假肢研究获新进展

作者:

关键词:

摘要：

由哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院仪器科学与技术专业电测技术及智能控制研究所孙金玮教授和他的团队成员曹天傲、刘丹、王启松、白鸥等人完成的一项课题“用于仿生机械手的可穿戴便携式实时控制手势识别系统”在线发表在最新一期国际权威专业期刊《物理学杂志》上，同时被收录于英国皇家物理学会期刊平台科学数据库中。

专家评价指出，这一理工医相结合的科研成果在传统假肢控制的基础上，改进并建立了一种基于模式识别算法的可穿戴手势识别系统，以对仿生机械手进行实时控制，为方便截肢者的日常起居和人际交往提供了更加有效的辅助手段。刘丹为该论文的通讯作者，曹天傲为第一作者。

孙金玮教授课题组反复探索，建立了一种基于模式识别算法的可穿戴手势识别系统，旨在对仿生机械手展开实时操控。在这项研究中，科研团队提高了信号采集和处理每个步骤的准确性；通过分析肌电信号的机制和特征，确定了需要识别的手势、肌肉区域、电极数量和放置位置。他们还自行开发了采集设备，用于捕捉前臂肌电信号，并同步去除噪声，截取数据进行分段分析、特征提取与手势分类。

论文第一作者曹天傲博士说，以上可穿戴便携式实时控制手势识别系统，为今后患者康复、日常生活及人际沟通搭建了“桥梁”，减轻了因残障而导致的自卑和失落，避免歧视，进而重新塑造了肢体功能，实现了自如的动作表达，像正常人一样回归社会。同时，也为工业机械手多功能操作及辅助机器人训练动作多样性，拓展了新思路。

考虑到人手实际需要与假体的深入开发，孙金玮教授课题组计划还将进一步丰富待识别的动作并增强动作识别准确率，真正保证患者能够随心所欲进行手部动作，解决原有肢体缺失带来运动受限的棘手难题；同时应用到工业机械手、机械臂、辅助机器人、外骨骼等，使产品更加多样性和普及性。

由哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院仪器科学与技术专业电测技术及智能控制研究所孙金玮教授和他的团队成员曹天傲、刘丹、王启松、白鸥等人完成的一项课题“用于仿生机械手的可穿戴便携式实时控制手势识别系统”在线发表在最新一期国际权威专业期刊《物理学杂志》上，同时被收录于英国皇家物理学会期刊平台科学数据库中。专家评价指出，这一理工医相结合的科研成果在传统假肢控制的基础上，改进并建立了一种基于模式识别算法的可穿戴手势识别系统，以对仿生机械手进行实时控制，为方便截肢者的日常起居和人际交往提供了更加有效的辅助手段。刘丹为该论文的通讯作者，曹天傲为第一作者。孙金玮教授课题组反复探索，建立了一种基于模式识别算法的可穿戴手势识别系统，旨在对仿生机械手展开实时操控。在这项研究中，科研团队提高了信号采集和处理每个步骤的准确性；通过分析肌电信号的机制和特征，确定了需要识别的手势、肌肉区域、电极数量和放置位置。他们还自行开发了采集设备，用于捕捉前臂肌电信号，并同步去除噪声，截取数据进行分段分析、特征提取与手势分类。论文第一作者曹天傲博士说，以上可穿戴便携式实时控制手势识别系统，为今后患者康复、日常生活及人际沟通搭建了“桥梁”，减轻了因残障而导致的自卑和失落，避免歧视，进而重新塑造了肢体功能，实现了自如的动作表达，像正常人一样回归社会。同时，也为工业机械手多功能操作及辅助机器人训练动作多样性，拓展了新思路。考虑到人手实际需要与假体的深入开发，孙金玮教授课题组计划还将进一步丰富待识别的动作并增强动作识别准确率，真正保证患者能够随心所欲进行手部动作，解决原有肢体缺失带来运动受限的棘手难题；同时应用到工业机械手、机械臂、辅助机器人、外骨骼等，使产品更加多样性和普及性。

文章来源：《湖南工程学院学报（社会科学版）》网址: http://www.hngcxyxb.cn/qikandaodu/2021/0213/596.html