技术负责人：万波

技术联系人：万波 联系电话：/ 邮箱：wanbo@romani.cn

关键词：肌电信号、可穿戴交互、动作识别、肌肉负荷评估

项目概况：

（一）项目背景

本项目面向可穿戴人机交互领域中因动作多样性、个体差异及任务复杂性带来的识别准确性与系统鲁棒性不足等核心难题，依托肌电信号建模、多任务学习与跨域泛化算法开展技术攻关，旨在突破现有方法在泛化性能、实时响应能力及生理状态感知方面的技术瓶颈。项目致力于构建一套具备肌肉负荷强度评估能力、广泛适应性与高鲁棒性的智能肌电评估系统，满足智能交互系统、康复辅具、可穿戴机器人控制等典型场景中对高适应性与高感知精度的迫切需求，对推动智能交互装备升级、康复设备智能化发展及增强人机协同能力具有重要的战略价值。

（二）项目简介

本项目聚焦肌电可穿戴交互领域中手势识别鲁棒性不足与肌肉状态监测困难的问题，提出一种融合手势识别与肌肉负荷强度评估的多任务协同感知方法，实现了对用户动作意图与肌肉状态的同步建模与联合感知，显著提升了信号解码速度和跨用户泛化能力。系统在实时性与精度方面表现优越，识别准确率超98%，累计数据与识别延迟控制在111.86ms以内。项目开发完成一套集数据采集、信号可视化、模型训练、动作识别与肌肉负荷实时评估于一体的肌肉负荷评估系统，并在跨用户、跨任务、跨设备、多负载情境下完成系统验证，动作识别准确率较基线方法分别提升19%、60%、33%、17%。该系统在复杂姿态、多任务环境下均能稳定识别动作意图并准确量化肌肉负荷水平，大幅提升了系统泛化能力与用户交互体验，具备年节省训练标注成本超50%、支持大规模个体化部署的应用潜力。

（三）关键技术与创新点

项目围绕可穿戴臂环系统开发、肌电信号特征提取、协同任务建模、跨域适应性提升、计算效率优化等关键环节展开技术攻关，重点突破如下技术难点：

1、可穿戴肌电采集与处理系统设计：研制高集成度可自定义扩展的低功耗可穿戴信号采集设备，开发集数据采集、信号实时可视化、模型训练、动作实时识别、肌肉负荷实时评估等功能为一体的原型系统，实现实时手势识别准确性超98%，整体延迟控制在111.86ms，满足高实时交互要求。

2、EMG特征驱动的多任务建模技术：结合定性评估的RULA量表和定量评估的表面肌电信号提出多等级肌肉负荷量化评估方法，构建肌肉负荷多等级评估体系，实现从上肢动作到肌肉负荷强度的精确映射，提升评估准确性与效率。

3、跨域高效鲁棒的动作识别方法：融合多源域对抗学习与特征解纠缠机制，实现用户间知识迁移与个体特征隔离，从而提升跨用户识别的泛化能力。同时引入基于LIF阈值自适应的双分支残差脉冲神经网络结构（SNN），模拟生物神经动态过程，利用尖峰神经元在事件驱动下稀疏发放的特点，实现低功耗、高精度的动作识别。该方法兼顾跨域适应性与计算效率，为可穿戴肌电识别系统在真实多用户场景中的部署提供技术支撑。

本项目创新点包括：

1、首次提出融合式肌肉负荷评估与动作识别的多任务协同感知方法，有效弥补传统方法对生理状态建模能力不足的问题。

2、构建具备鲁棒性与适应性的肌电动作识别方法，突破不同用户和场景下模型性能下降的瓶颈。

3、集成开发便携可穿戴系统原型并开展实地验证，实现上肢运动意图与肌肉负荷状态的同步感知，具备广泛的推广应用潜力。

技术成果清单：

技术成熟度：

概念验证  原理样机  工程样机  中试  产业化

合作方式：

联合研发  技术入股  转让  授权（许可）  面议