Cacc駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，包括受試者進(jìn)行若干CACC工況下各個(gè)量級(jí)操控程度的等速肌力操縱動(dòng)作、采集肌電信號(hào)和方向盤、加速踏板、制動(dòng)踏板的位移和力反饋數(shù)值信息、構(gòu)造高維特征集、降維處理得到低維特征集、肌電信號(hào)分類等步驟。本發(fā)明能夠有效實(shí)現(xiàn)CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征的提取。
【專利說明】
CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001]本發(fā)明涉及肌電信號(hào)特征提取方法，具體涉及一種CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法。
[0002]背景內(nèi)容
[0003]汽車協(xié)同式自適應(yīng)巡航控制(CooperativeAdaptive Cruise Control，CACC)是實(shí)現(xiàn)汽車自主駕駛、多輛汽車隊(duì)列行駛的關(guān)鍵技術(shù)，從全面信息交互的多車協(xié)同以保證行駛安全和性能的角度出發(fā)，實(shí)施對(duì)汽車驅(qū)動(dòng)、制動(dòng)和轉(zhuǎn)向的智能控制，使多輛汽車進(jìn)行同道同向隊(duì)列行駛時(shí)保持更短的車間距，達(dá)到行駛性能的綜合最優(yōu)化。CACC可以帶來諸多方面的改善，比如:減少駕駛員操縱負(fù)擔(dān)，增強(qiáng)道路上的行駛安全性，簡(jiǎn)化交通管理與控制的復(fù)雜程度，減緩交通擁堵，并在此基礎(chǔ)上提高了汽車燃油經(jīng)濟(jì)性，減少環(huán)境污染。
[0004]目前科研人員對(duì)CACC方面的研究仍然處于相關(guān)理論和技術(shù)的研究階段，在CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取還沒有確切有效的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明旨在提供一種CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，解決CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取的問題。
[0006]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
[0007]CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，包括如下步驟:
[0008]SI受試者進(jìn)行若干CACC工況下各個(gè)量級(jí)操控程度的等速肌力操縱動(dòng)作；
[0009]S2對(duì)受試者進(jìn)行操縱動(dòng)作時(shí)的肢體肌肉群的肌電信號(hào)進(jìn)行采集，并同步采集方向盤、加速踏板、制動(dòng)踏板的位移和力反饋數(shù)值信息；
[0010]S3根據(jù)步驟S2采集得到的肌電信號(hào)采樣數(shù)據(jù)構(gòu)造高維特征集；
[0011]S4對(duì)步驟S3所采集得到的高維特征集進(jìn)行降維處理，得到低維特征集；
[0012]S5運(yùn)用模糊最小二乘支持向量機(jī)將二類支持向量機(jī)拓展到多類分類器，并采用所述多類分類器對(duì)經(jīng)過步驟S4處理所獲取的低維特征集進(jìn)行分類，分類器r用來區(qū)分第r類和其余剩下的類別，對(duì)于輸入的低維特征k，其輸出分類超平面為Hr(k) = ω rqk+Tr，判定k的分類r;其中，Hr(k)為分類超平面，k為輸入的低維特征，ω/為與所述分類超平面Hr(k)垂直的向量，q為階次，L為最優(yōu)偏置值；
[0013]由此，完成了CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)的特征提取。
[0014]需要說明的是，步驟SI中，受試者需要有熟練駕駛經(jīng)驗(yàn)，肢體健康且無損傷史，無體弱和影響運(yùn)動(dòng)功能的全身性疾病。
[0015]需要說明的是，步驟S2中，所述肢體肌肉群包括肩的前移肌和后移肌，臂的內(nèi)旋肌、外旋肌、水平屈曲肌、水平伸展肌、前屈肌和后伸肌，髖的外展肌和內(nèi)收肌;腳踝背伸肌和妬屈肌。
[0016]需要說明的是，步驟S2中，對(duì)駕駛員進(jìn)行操縱動(dòng)作時(shí)的肢體肌肉群的肌電信號(hào)進(jìn)行采集具體方法為:沿著肢體肌肉群方向在每塊肌肉上貼三點(diǎn)式差動(dòng)輸入電極，其中一個(gè)為參考地端，另外兩個(gè)為肌電的輸入端，兩電極中心的間距為2cm。
[0017]需要說明的是，步驟S3和步驟S4的具體方法如下:
[0018]S3從頻率、相位、空間、時(shí)域方面構(gòu)造高維特征集:在時(shí)域選取反映肌電信號(hào)時(shí)間特性的指標(biāo)，包括最大峰值、均方根、方差、均值、形狀因子、峭度、峰值因子，在頻域中提取短時(shí)時(shí)域窗內(nèi)的肌電α節(jié)律、β節(jié)律、δ節(jié)律和Θ節(jié)律，在空間和相位中對(duì)α節(jié)律、β節(jié)律、δ節(jié)律和Θ節(jié)律進(jìn)行量化，從而得到高維特征集；
[0019]S4采用局部切空間排列算法對(duì)步驟S3中的高維特征集進(jìn)行處理:用局部切空間G逼近標(biāo)準(zhǔn)判斷領(lǐng)域集N是否與流形ζ的局部幾何性質(zhì)匹配，將各個(gè)局部切空間排列以構(gòu)造流形的全局坐標(biāo)，從而獲得肌電信號(hào)采集數(shù)據(jù)的低維坐標(biāo)，得到肌電信號(hào)采樣數(shù)據(jù)的低維特征集。
[0020]進(jìn)一步需要說明的是，步驟S3中，采用瞬時(shí)頻率分析方法在頻域中提取短時(shí)時(shí)域窗內(nèi)的肌電α節(jié)律、節(jié)律β、δ節(jié)律和Θ節(jié)律。
[0021]進(jìn)一步需要說明的是，步驟S3中，在空間和相位中運(yùn)用空間相似度和電流源密度估計(jì)方法對(duì)α、β、δ和Θ節(jié)律進(jìn)行量化。
[0022]需要說明的是，所述CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法還包括如下步驟:
[0023]S6通過引入松散因子γ構(gòu)建懲罰函數(shù)以提高對(duì)CACC駕駛員肢體肌電信號(hào)識(shí)別和特征提取的精度。
[0024]本發(fā)明的有益效果在于:通過本發(fā)明可以獲取駕駛員肢體肌肉收縮的神經(jīng)支配特性、肢體的位置、速度和加速度等能夠預(yù)先判斷駕駛員的操縱意圖，進(jìn)而有利于調(diào)整并控制汽車轉(zhuǎn)向力、驅(qū)動(dòng)力和制動(dòng)力，進(jìn)而有利于使汽車間的安全時(shí)距更小，提高交通流量，減少油耗。
【附圖說明】
[0025]圖1為本發(fā)明的實(shí)施流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0026]以下將結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的描述，需要說明的是，本實(shí)施例以本技術(shù)方案為前提，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和具體的操作過程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不限于本實(shí)施例。
[0027]如圖1所示，CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，包括如下步驟:
[0028]SI受試者進(jìn)行若干CACC工況下各個(gè)量級(jí)操控程度的等速肌力操縱動(dòng)作，各個(gè)量級(jí)操控程度的等速肌力操縱動(dòng)作用目標(biāo)向量T= [AiA^A3，...,A1,...,A1]表示，I為受試者所進(jìn)行的等速肌力操縱動(dòng)作總數(shù)；
[0029]S2對(duì)受試者進(jìn)行操縱動(dòng)作時(shí)的肢體肌肉群的肌電信號(hào)進(jìn)行采集，并同步采集方向盤、加速踏板、制動(dòng)踏板的位移和力反饋數(shù)值信息；
[0030]S3根據(jù)步驟S2采集得到的肌電信號(hào)采樣數(shù)據(jù)構(gòu)造高維特征集；
[0031]S4對(duì)步驟S3所采集得到的高維特征集進(jìn)行降維處理，得到低維特征集；
[0032]S5運(yùn)用模糊最小二乘支持向量機(jī)將二類支持向量機(jī)拓展到多類分類器，并采用所述多類分類器對(duì)經(jīng)過步驟S4處理所獲取的低維特征集進(jìn)行分類，分類器r用來區(qū)分第r類和其余剩下的類別，對(duì)于輸入的低維特征k，其輸出分類超平面為Hr(k) = ω rqk+Tr，判定k的分類r;其中，Hr(k)為分類超平面，k為輸入的低維特征，ω/為與所述分類超平面Hr(k)垂直的向量，q為階次，Tr為最優(yōu)偏置值；
[0033]由此，完成了CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)的特征提取。
[0034]需要說明的是，步驟SI中，受試者需要有熟練駕駛經(jīng)驗(yàn)，肢體健康且無損傷史，無體弱和影響運(yùn)動(dòng)功能的全身性疾病。
[0035]需要說明的是，步驟S2中，所述肢體肌肉群包括肩的前移肌和后移肌，臂的內(nèi)旋肌、外旋肌、水平屈曲肌、水平伸展肌、前屈肌和后伸肌，髖的外展肌和內(nèi)收肌;腳踝背伸肌和妬屈肌。
[0036]需要說明的是，步驟S2中，對(duì)駕駛員進(jìn)行操縱動(dòng)作時(shí)的肢體肌肉群的肌電信號(hào)進(jìn)行采集具體方法為:沿著肢體肌肉群方向在每塊肌肉上貼三點(diǎn)式差動(dòng)輸入電極，其中一個(gè)為參考地端，另外兩個(gè)為肌電的輸入端，兩電極中心的間距為2cm。
[0037]需要說明的是，步驟S3和步驟S4的具體方法如下:
[0038]S3從頻率、相位、空間、時(shí)域方面構(gòu)造高維特征集:在時(shí)域選取反映肌電信號(hào)時(shí)間特性的指標(biāo)，包括最大峰值、均方根、方差、均值、形狀因子、峭度、峰值因子，在頻域中提取短時(shí)時(shí)域窗內(nèi)的肌電α節(jié)律、β節(jié)律、δ節(jié)律和Θ節(jié)律，在空間和相位中對(duì)α節(jié)律、β節(jié)律、δ節(jié)律和Θ節(jié)律進(jìn)行量化，從而得到高維特征集；
[0039]S4采用局部切空間排列算法對(duì)步驟S3中的高維特征集進(jìn)行處理:用局部切空間G逼近標(biāo)準(zhǔn)判斷領(lǐng)域集N是否與流形ζ的局部幾何性質(zhì)匹配，將各個(gè)局部切空間排列以構(gòu)造流形的全局坐標(biāo)，從而獲得肌電信號(hào)采集數(shù)據(jù)的低維坐標(biāo)，得到肌電信號(hào)采樣數(shù)據(jù)的低維特征集。
[0040]進(jìn)一步需要說明的是，步驟S3中，采用瞬時(shí)頻率分析方法在頻域中提取短時(shí)時(shí)域窗內(nèi)的肌電α節(jié)律、節(jié)律β、δ節(jié)律和Θ節(jié)律。
[0041]進(jìn)一步需要說明的是，步驟S3中，在空間和相位中運(yùn)用空間相似度和電流源密度估計(jì)方法對(duì)α、β、δ和Θ節(jié)律進(jìn)行量化。
[0042]需要說明的是，所述CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法還包括如下步驟:
[0043]S6通過引入松散因子γ構(gòu)建懲罰函數(shù)以提高對(duì)CACC駕駛員肢體肌電信號(hào)識(shí)別和特征提取的精度。
[0044]對(duì)于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，可以根據(jù)以上的技術(shù)方案和構(gòu)思，作出各種相應(yīng)的改變和變形，而所有的這些改變和變形都應(yīng)該包括在本發(fā)明權(quán)利要求的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，其特征在于，包括如下步驟: SI受試者進(jìn)行若干CACC工況下各個(gè)量級(jí)操控程度的等速肌力操縱動(dòng)作； S2對(duì)受試者進(jìn)行操縱動(dòng)作時(shí)的肢體肌肉群的肌電信號(hào)進(jìn)行采集，并同步采集方向盤、加速踏板、制動(dòng)踏板的位移和力反饋數(shù)值信息； S3根據(jù)步驟S2采集得到的肌電信號(hào)采樣數(shù)據(jù)構(gòu)造高維特征集； S4對(duì)步驟S3所采集得到的高維特征集進(jìn)行降維處理，得到低維特征集； S5運(yùn)用模糊最小二乘支持向量機(jī)將二類支持向量機(jī)拓展到多類分類器，并采用所述多類分類器對(duì)經(jīng)過步驟S4處理所獲取的低維特征集進(jìn)行分類，分類器r用來區(qū)分第r類和其余剩下的類別，對(duì)于輸入的低維特征k，其輸出分類超平面為Hr(k)=corqk+Tr，判定k的分類r;其中，Hr(k)為分類超平面，k為輸入的低維特征，為與所述分類超平面Hr(k)垂直的向量，q為階次，Tr為最優(yōu)偏置值； 由此，完成了 CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)的特征提取。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，其特征在于，步驟SI中，受試者需要有熟練駕駛經(jīng)驗(yàn)，肢體健康且無損傷史，無體弱和影響運(yùn)動(dòng)功能的全身性疾病。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，其特征在于，步驟S2中，所述肢體肌肉群包括肩的前移肌和后移肌，臂的內(nèi)旋肌、外旋肌、水平屈曲肌、水平伸展肌、前屈肌和后伸肌，髖的外展肌和內(nèi)收肌;腳踝背伸肌和跖屈肌。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，其特征在于，步驟S2中，對(duì)駕駛員進(jìn)行操縱動(dòng)作時(shí)的肢體肌肉群的肌電信號(hào)進(jìn)行采集具體方法為:沿著肢體肌肉群方向在每塊肌肉上貼三點(diǎn)式差動(dòng)輸入電極，其中一個(gè)為參考地端，另外兩個(gè)為肌電的輸入端，兩電極中心的間距為2cm。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，其特征在于，步驟S3和步驟S4的具體方法如下: S3從頻率、相位、空間、時(shí)域方面構(gòu)造高維特征集:在時(shí)域選取反映肌電信號(hào)時(shí)間特性的指標(biāo)，包括最大峰值、均方根、方差、均值、形狀因子、峭度、峰值因子，在頻域中提取短時(shí)時(shí)域窗內(nèi)的肌電*:1節(jié)律、β節(jié)律、δ節(jié)律和Θ節(jié)律，在空間和相位中對(duì)α節(jié)律、β節(jié)律、δ節(jié)律和Θ節(jié)律進(jìn)行量化，從而得到高維特征集； S4采用局部切空間排列算法對(duì)步驟S3中的高維特征集進(jìn)行處理:用局部切空間G逼近標(biāo)準(zhǔn)判斷領(lǐng)域集N是否與流形ζ的局部幾何性質(zhì)匹配，將各個(gè)局部切空間排列以構(gòu)造流形的全局坐標(biāo)，從而獲得肌電信號(hào)采集數(shù)據(jù)的低維坐標(biāo)，得到肌電信號(hào)采樣數(shù)據(jù)的低維特征集。6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，其特征在于，步驟S3中，采用瞬時(shí)頻率分析方法在頻域中提取短時(shí)時(shí)域窗內(nèi)的肌電α節(jié)律、節(jié)律β、δ節(jié)律和Θ節(jié)律。7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，其特征在于，步驟S3中，在空間和相位中運(yùn)用空間相似度和電流源密度估計(jì)方法對(duì)α、β、δ和Θ節(jié)律進(jìn)行量化。8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的CACC駕駛員肢體等速多通道肌電信號(hào)特征提取方法，其特征在于，還包括如下步驟: S6通過引入松散因子γ構(gòu)建懲罰函數(shù)以提高對(duì)CACC駕駛員肢體肌電信號(hào)識(shí)別和特征提取的精度。
【文檔編號(hào)】A61B5/0488GK106073776SQ201610766866
【公開日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年8月29日
【發(fā)明人】張晉東, 賈曉燕, 李想, 張冠華, 欒婧, 尹雪龍, 黃聚, 吳興剛, 許彥平, 朱琳瑤
【申請(qǐng)人】吉林大學(xué)