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申请/专利权人：浪潮工业互联网股份有限公司

摘要：本申请公开了一种基于智能假肢的控制方法、设备及介质，方法包括：智能假肢通过肌电信号采集装置采集患者残肢处的肌电信号，并对肌电信号进行处理分析，根据分析结果确定第一动作模式；通过图像采集装置采集环境图像以及人眼图像，并根据确定环境图像中的动作执行目标；通过预先训练的第一识别模型对动作执行目标进行识别处理，确定第二动作模式；通过预先训练的第二识别模型对动作执行目标进行识别处理，确定动作执行力度。对抓取目标进行精准识别，同时，针对不同的抓取目标能够控制智能假肢采取不同的抓取力度，避免了因抓取力度过高而导致的易碎物品的损坏，同时，对抓取力度进行实时调整，也避免了抓取目标的掉落。

主权项：1.一种基于智能假肢的控制方法，其特征在于，包括：智能假肢通过肌电信号采集装置采集患者残肢处的肌电信号，并对所述肌电信号进行处理分析，得到分析结果；根据所述分析结果确定第一动作模式，其中，所述第一动作模式至少包含以下一种：球状物抓取模式、柱状物抓取模式、指尖捏取模式；通过所述智能假肢上的图像采集装置采集环境图像以及人眼图像，并根据所述人眼图像确定所述环境图像中的动作执行目标；通过预先训练的第一识别模型对所述动作执行目标进行识别处理，得到第一识别结果，并根据所述第一识别结果确定第二动作模式，其中，所述第二动作模式至少包含以下一种：侧边抓取、上方抓取、底部抓取；通过预先训练的第二识别模型对所述动作执行目标进行识别处理，得到第二识别结果，并根据所述第二识别结果确定动作执行力度；通过所述智能假肢上的图像采集装置采集环境图像以及人眼图像，并根据所述人眼图像确定所述环境图像中的动作执行目标，具体包括：通过所述智能假肢上的图像采集装置采集患者的人眼图像，根据所述人眼图像得到所述患者眼球的横截面与竖截面，并将所述横截面的延伸方向作为注视方向；以所述图像采集装置的位置为原点，构建与所述竖截面平行的参考轴；根据所述注视方向以及所述参考轴，得到所述图像采集装置的目标采集方向，并控制所述图像采集装置转动至所述目标采集方向；通过所述图像采集装置，在所述目标采集方向处采集环境图像，并将与所述环境图像的中心点有重合的物品目标，作为动作执行目标；通过预先训练的第一识别模型对所述动作执行目标进行识别处理，得到第一识别结果，并根据所述第一识别结果确定第二动作模式，具体包括：将包含所述动作执行目标的环境图像输入至预先训练的第一识别模型，以通过所述第一识别模型提取所述动作执行目标的图形特征，以及环绕所述动作执行目标的接触面特征，所述接触面特征为承托或牵引所述动作执行目标的接触物体的外观特征；根据所述图形特征构建与所述动作执行目标对应的三维图像，并获取所述三维图像的外观参数；根据所述外观参数以及预存的所述智能假肢的手部参数，确定第二动作模式的选择范围，其中，所述选择范围包括：侧边抓取、上方抓取、底部抓取；根据所述接触面特征，在所述选择范围内选取最优的执行模式作为所述第二动作模式；通过预先训练的第二识别模型对所述动作执行目标进行识别处理，得到第二识别结果，并根据所述第二识别结果确定动作执行力度，具体包括：将包含所述动作执行目标的环境图像输入至预先训练的第二识别模型，以通过所述第二识别模型提取所述动作执行目标的特征参数；根据所述特征参数，在数据库中查询与所述特征参数相似度达到预设阈值的物品参数，所述物品参数至少包含以下一种：物品类型、物品重量、物品材质；对所述物品参数进行分析计算，得到所述动作执行目标的最小抓取静摩擦力，并将所述最小抓取静摩擦力作为动作执行力度；对所述物品参数进行分析计算，得到所述动作执行目标的最小抓取静摩擦力，并将所述最小抓取静摩擦力作为动作执行力度之后，所述方法还包括：根据所述最小抓取静摩擦力以及预存的力度调节档数，得到力度调整值；根据所述第一动作模式、所述第二动作模式以及所述动作执行力度，对所述动作执行目标进行尝试抓取；通过所述智能假肢手部的滑觉传感器，实时采集滑动信号，并根据所述滑动信号判断是否存在滑动；若否，则保持所述动作执行力度不变；若是，则根据所述预存的力度调节档数，以所述力度调整值对所述动作执行力度进行逐档增加调整，直至根据所述滑动信号判断不存在滑动。

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