假肢手掌控制方法、装置、系统、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例提供了一种假肢手掌控制方法、装置、系统、设备及存储介质，其中，假肢手掌控制方法，获取视觉传感器采集的场景图像；基于预先训练的识别模型获取场景图像的物体识别结果；根据预设的第一对应关系，确定与物体识别结果对应的第一动作参数；在接收到指示抓取物体的第一肌电信号的情况下，响应于第一肌电信号，控制假肢手掌的驱动机构基于第一动作参数运行，以使假肢手掌抓取物体。本申请实施例能够有效简化假肢手掌的结构，并且降低抓取动作相应时长，提高物体抓取效率。提高物体抓取效率。提高物体抓取效率。

【技术实现步骤摘要】
假肢手掌控制方法、装置、系统、设备及存储介质


[0001]本申请涉及假肢
，尤其涉及一种假肢手掌控制方法、装置、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]假肢手掌是一种电子仪器、机械制造和康复工程多学科结合的产物，它在利用机械制造人体工程学的同时，也体现出电子仪器相配合所表现出的精准性和与康复工程结合得出的实用性，它是生物医学工程学科应用的一个具体方面，具有广泛的应用潜力。
[0003]实际应用中，假肢手掌会面临对不同类型物体的抓取需求，相关技术在假肢手掌上加装压力传感器，利用压力传感器信号调控假肢手掌实现使用不同手势抓取各类物品，然而加装压力传感器的假肢手掌存在结构复杂、抓取动作反应时间长等问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种假肢手掌控制方法、装置、系统、设备及存储介质，以解决相关技术中假肢手掌结构复杂、抓取动作反应时间长的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种假肢手掌控制方法，包括：
[0007]获取视觉传感器采集的场景图像；
[0008]基于预先训练的识别模型获取场景图像的物体识别结果；
[0009]根据预设的第一对应关系，确定与物体识别结果对应的第一动作参数，第一对应关系包括物体识别结果与第一动作参数之间的对应关系；
[0010]在接收到指示抓取物体的第一肌电信号的情况下，响应于第一肌电信号，控制假肢手掌的驱动机构基于第一动作参数运行，以使假肢手掌抓取物体。
[0011]第二方面，本申请实施例还提供了一种假肢手掌控制装置，包括：
[0012]第一获取模块，用于获取视觉传感器采集的场景图像；
[0013]第二获取模块，用于基于预先训练的识别模型获取场景图像的物体识别结果；
[0014]确定模块，用于根据预设的第一对应关系，确定与物体识别结果对应的第一动作参数，第一对应关系包括物体识别结果与第一动作参数之间的对应关系；
[0015]控制模块，用于在接收到指示抓取物体的第一肌电信号的情况下，响应于第一肌电信号，控制假肢手掌的驱动机构基于第一动作参数运行，以使假肢手掌抓取物体。
[0016]第三方面，本申请实施例还提供了一种假肢手掌系统，包括手掌主体、用于驱动手掌主体的驱动机构、设置于手掌主体上的视觉传感器与肌电传感器、以及上述的假肢手掌控制装置。
[0017]第四方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的方法。
[0018]第五方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介
质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
[0019]本申请实施例提供的假肢手掌控制方法，获取视觉传感器采集的场景图像；基于预先训练的识别模型获取场景图像的物体识别结果；根据预设的第一对应关系，确定与物体识别结果对应的第一动作参数；在接收到指示抓取物体的第一肌电信号的情况下，响应于第一肌电信号，控制假肢手掌的驱动机构基于第一动作参数运行，以使假肢手掌抓取物体。本申请实施例基于视觉传感器采集的场景图像以及预先训练的识别模型来获取物体识别结果，结合第一对应关系确定用于控制驱动机构运行的第一动作参数，并在接收到第一肌电信号的情况下，控制驱动机构按第一动作参数运行，相较于基于压力传感器进行假肢手掌调整的方式，本申请实施例能够有效简化假肢手掌的结构，并且降低抓取动作相应时长，提高物体抓取效率。
附图说明
[0020]图1是可以应用本申请实施例提供的假肢手掌控制方法的系统框架示例图；
[0021]图2为本申请实施例提供的假肢手掌控制方法的流程示意图；
[0022]图3为一个具体应用例中假肢手掌控制方法的流程示意图；
[0023]图4为本申请实施例提供的假肢手掌控制装置的结构示意图。
具体实施方式
[0024]为使本申请要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。在下面的描述中，提供诸如具体的配置和组件的特定细节仅仅是为了帮助全面理解本申请的实施例。因此，本领域技术人员应该清楚，可以对这里描述的实施例进行各种改变和修改而不脱离本申请的范围和精神。另外，为了清楚和简洁，省略了对已知功能和构造的描述。
[0025]除非另作定义，本申请中使用的技术术语或者科学术语应当为本申请所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本申请中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。
[0026]本申请实施例提供了一种假肢手掌控制方法、装置、系统、设备及存储介质，以下对可以实现假肢手掌控制方法的假肢手掌的一种可行系统框架进行说明。
[0027]如图1所示，该假肢手掌的系统框架可以包括手掌主体110、驱动机构120、传感器130以及处理器140。
[0028]手掌主体110可以仿形人体手掌的机械结构，比如，手掌主体110可以包括多个手指结构以及连接各个手指结构的掌心结构，当然，手掌主体110也可以根据需要设计成其他形状。手掌主体110的材料此处不作限制，比如，可以是钢材、高分子材料等。
[0029]驱动机构120可以用于对手掌主体进行驱动，例如通过电机来控制各个手指结构的屈伸运动等，当然，在一些可行的实施方式中，驱动机构120也可以采用气压或者液压的驱动方式。
[0030]传感器130可以包括视觉传感器，例如彩色图像摄像头，在一些可行的实施方式中，视觉传感器也可以是可获取深度信息的结构，例如TOF相机、双目相机或者激光雷达等。
视觉传感器可以设置在手掌主体上，比如，设置在掌心的左下方或者其他位置，在手掌主体运动的过程中，视觉传感器可以实时地采集手掌主体所处场景的图像，以便于进一步对手掌主体周边的可抓取物体进行检测。传感器130也可以包括用于采集肌电信号的肌电传感器，以便根据肌电信号识别用户的动作意图等。当然，在其他一些可能的实施方式中，传感器130还可以包括例如位移传感器等其他类型的传感器，其中，位移传感器可以对手掌主体或驱动机构的一些部件的动作到位情况进行检测。
[0031]处理器140则可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、微处理器(Microcontroller Unit，MCU)、神经网络处理器(Neural Network Processor，KPU)或者图形处理器(Graphics Processing Unit，GPU)等，此处不作具体限定。处理器140的数量可以是一个或者多个，即可以采用整体式结构也可以采用分布式结构，可根据实际处理任务类型的需要进行搭配。处理器140可以电连接驱动机构120本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种假肢手掌控制方法，其特征在于，包括：获取视觉传感器采集的场景图像；基于预先训练的识别模型获取所述场景图像的物体识别结果；根据预设的第一对应关系，确定与所述物体识别结果对应的第一动作参数，所述第一对应关系包括所述物体识别结果与所述第一动作参数之间的对应关系；在接收到指示抓取物体的第一肌电信号的情况下，响应于所述第一肌电信号，控制所述假肢手掌的驱动机构基于所述第一动作参数运行，以使所述假肢手掌抓取物体。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于所述第一肌电信号，控制所述假肢手掌的驱动机构基于所述第一动作参数运行，包括：确定与所述第一肌电信号对应的第二动作参数；控制所述假肢手掌的驱动机构基于所述第一动作参数与所述第二动作参数运行。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在接收到指示抓取物体的第一肌电信号的情况下，暂停基于预先训练的识别模型获取所述场景图像的物体识别结果。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述暂停基于预先训练的识别模型获取所述场景图像的物体识别结果之后，所述方法还包括：在接收到指示释放物体的第二肌电信号的情况下，响应于所述第二肌电信息，开启基于预先训练的识别模型获取所述场景图像的物体识别结果。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述物体识别结果包括物体类型和所述物体类型的识别可信度；根据预设的第一对应关系，确定与所述物体的信息对应的第一动作参数，包括：在连续的N张所述场景图像的物体识别结果指示为同一物体类型，且识别可信度均大于可信度阈值的情况下，根据所述第一对应关系，确定与所述物体类...

【专利技术属性】
技术研发人员：李华，屈嘉豪，李垚，曾浩，杜晓霞，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：