基于表面肌电非负矩阵分解算法的鸽子机器人后肢运动控制策略研究

为了深入研究鸽子机器人运动控制神经机制,分析了自由运动状态和电刺激背侧丘间核状态下,鸽子后肢伸缩腿动作的肌肉协同性及相似性。采集后肢表面肌电信号进行预处理,通过非负矩阵分解算法分别将自由运动状态和电刺激背侧丘间核运动状态下的肌肉协同分解为肌肉贡献度矩阵和肌肉激活系数矩阵;然后使用皮尔逊相关系数计算相似性。结果表明,与自由运动状态相比,电刺激背侧丘间核时分解出的肌肉贡献度值更高,肌肉激活时间更早,激活时间更长,肌肉贡献度矩阵及激活系数矩阵的相似值更大。这说明在电刺激状态下,较多的肌纤维更早产生兴奋,肌肉更快、更强收缩,神经系统对协同肌的控制作用更强,使运动行为更加协调有序,从而能快速有效地产生强烈的行为反应以应对刺激。