表面肌電意圖識別技術是人機融合智能技術發展的重要支撐技術，在智能假肢、康復機器人等領域具有重要應用價值，然而，該技術在實際應用中常受到電極偏移、個體性差異、肌肉疲勞、肢體姿態或其他綜合性干擾等多種因素的影響，難以推廣使用，如何克服上述因素的影響是目前急需解決的關鍵問題。
*沈陽自動化研究所醫療康復機器人團隊在深入分析的基礎上，提出了非理想肌電的概念，建立了非理想肌電分析的框架體系，在構建肌電數據集、探索深度學習和遷移學習方法，以及肌電分解技術研究等方面，對未來的關鍵技術進行了展望，相關文章被《自動化學報》中文版錄用。針對電極偏移這一難點問題，科研人員提出了一種自適應矯正方法，可估計出環形傳感器偏移的角度，將動作估計精度提高了35.72%，相關研究成果發表在ieee j. biomed. health inform上。
此外，科研人員融合深度學習的特征提取能力和模型泛化能力，對動作分類、角度估計、力估計、多模態信息融合、個體性差異以及魯棒性等問題結合深度學習方法進行了系統性總結，分析了目前主要的問題及相應的解決方案，并展望了未來研究方向，相關研究成果發表在ieee/caa j. autom. sinica上。
與人共融是機器人技術發展的重要特征，將人的智能與機器人的智能相融合推動了與人共融機器人的發展。*以來，課題組致力于人機融合智能領域的理論研究和應用實踐，是國內早利用表面肌電進行人體連續運動意圖估計的團隊之一，*提出基于運動單元分解的運動意圖識別方法，開發了手部康復系統、踝關節康復系統、上/下肢外骨骼康復機器人等系統并結合患者開展臨床試驗，相關研究成果先后發表在ieee trans. ind. electron, ieee trans. neural syst. rehabil. eng上。
上述研究工作得到自然科學基金委員會、中科院和機器人學重點實驗室的支持。
原標題：沈陽自動化所在人機融合智能領域研究中獲進展

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