第15卷第2期 智能系统学报 Vol.15 No.2 2020年3月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Mar.2020 D0:10.11992/tis.202001013 网络出版地址：http:/kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20200319.1521.002.html 利用肌电信号求解关节力矩的研究及应用综述 姜峰，尹逊锋2，衣淳植，杨炽夫2 (1.哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院，黑龙江哈尔滨150001；2.哈尔滨工业大学机电工程学院，黑龙 江哈尔滨150001) 摘要：表面肌电信号(surface electromyography,sEMG)是人体的易于检测的神经信号，其富含大量人体运动信 息。利用肌电信号作为输入信号，结合相关生物学模型分析肌电信号同肌肉力和对应关节力矩之间的关系，对 于深入理解分析人体动力学具有重要意义。本文详细归纳总结了利用肌电信号求解人体关节力矩方法的研究 成果，同时介绍神经肌肉骨骼模型的计算及优化过程，给出部分模型生理参数为之后的研究提供参照，并给出 现阶段该方法在人体关节力矩求解中的应用。通过分析该求解过程中所面临的一些问题，总结出该方法的发 展展望，为之后的研究提供参考。 关键词：表面肌电信号：神经激活：信号处理：肌肉激活：肌肉骨骼模型：关节力矩：关节动力学：参数辨识 中图分类号：TP391.4文献标志码：A文章编号：1673-4785(2020)02-0193-11 中文引用格式：姜峰，尹逊锋，衣淳植，等.利用肌电信号求解关节力矩的研究及应用综述J儿.智能系统学报，2020,15(2)： 193-203. 英文引用格式：JIANG Feng.,YIN Xunfeng,YI Chunzhi,,etal.A review of the research and application of calculating joint torque by electromyography signalsJ.CAAI transactions on intelligent systems,2020,15(2):193-203. A review of the research and application of calculating joint torque by electromyography signals JIANG Feng,YIN Xunfeng',YI Chunzhi,YANG Chifu2 (1.College of Computer Science and Technology,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China;2.School of Mechatronics Engineering.Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China) Abstract:Surface electromyography is a neuronal signal of the human body that is easily detected.It extensively provides information about human motion.For a deeper understanding of human body dynamics,the use of elec- tromyographic signals and biological models to examine the relationship between myoelectric signals and muscle forces or corresponding joint torques,is of great importance.This paper summarizes:the research results of solving human joint torque using electromyography signals;introduces the process of measuring and optimizing the neuromusculoskeletal model;gives some model physiological parameters to provide reference for future research;and provides application of the method in solving human joint torque in the current stage.Some of the problems encountered in the solution process are then evaluated,and the development prospect of the method is summarized,providing a reference for future research. Keywords:surface electromyography;neural activation;signal processing;muscle activation;musculoskeletal model; joint moment;joint dynamics,parameter identification 由于人体运动学信息在教学、医疗)、运动 两种：l)采取人体表面肌电信号(surface ectrom- 康复B、人体外骨骼5刀等领域的广泛应用，人体 yography)结和人体肌肉骨骼模型求解相应的关 关节力矩的求解方法一直受到学者的广泛关注。 节力矩⑧；2)运用惯性测量元件测量人体运动学 目前对于关节力矩的求解方法根据原理主要分为 信息，通过构建人体逆动力学模型来解算关节力 收稿日期：2020-01-08.网络出版日期：2020-03-20 矩。在人体逆动力学模型方面，哈尔滨工业大学 基金项目：国家重点研发计划项目(2018YFC0806800,2018YFC 0832105). 的郭伟等将单腿支撑相的人体建立为刚体模 通信作者：尹逊锋.E-mail:mr yinxf@hit.edu.cn 型，通过光学动捕系统测量人体运动学信息，对DOI: 10.11992/tis.202001013 网络出版地址: http://kns.cnki.net/kcms/detail/23.1538.TP.20200319.1521.002.html 利用肌电信号求解关节力矩的研究及应用综述 姜峰1 ，尹逊锋2 ，衣淳植2 ，杨炽夫2 （1. 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院，黑龙江 哈尔滨 150001; 2. 哈尔滨工业大学 机电工程学院，黑龙 江 哈尔滨 150001） 摘 要：表面肌电信号 (surface electromyography, sEMG) 是人体的易于检测的神经信号，其富含大量人体运动信 息。利用肌电信号作为输入信号，结合相关生物学模型分析肌电信号同肌肉力和对应关节力矩之间的关系，对 于深入理解分析人体动力学具有重要意义。本文详细归纳总结了利用肌电信号求解人体关节力矩方法的研究 成果，同时介绍神经肌肉骨骼模型的计算及优化过程，给出部分模型生理参数为之后的研究提供参照，并给出 现阶段该方法在人体关节力矩求解中的应用。通过分析该求解过程中所面临的一些问题，总结出该方法的发 展展望，为之后的研究提供参考。 关键词：表面肌电信号；神经激活；信号处理；肌肉激活；肌肉骨骼模型；关节力矩；关节动力学；参数辨识 中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1673−4785(2020)02−0193−11 中文引用格式：姜峰, 尹逊锋, 衣淳植, 等. 利用肌电信号求解关节力矩的研究及应用综述 [J]. 智能系统学报, 2020, 15(2): 193–203. 英文引用格式：JIANG Feng, YIN Xunfeng, YI Chunzhi, et al. A review of the research and application of calculating joint torque by electromyography signals[J]. CAAI transactions on intelligent systems, 2020, 15(2): 193–203. A review of the research and application of calculating joint torque by electromyography signals JIANG Feng1 ，YIN Xunfeng2 ，YI Chunzhi2 ，YANG Chifu2 (1. College of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China; 2. School of Mechatronics Engineering, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) Abstract: Surface electromyography is a neuronal signal of the human body that is easily detected. It extensively provides information about human motion. For a deeper understanding of human body dynamics, the use of elec￾tromyographic signals and biological models to examine the relationship between myoelectric signals and muscle forces or corresponding joint torques, is of great importance. This paper summarizes:the research results of solving human joint torque using electromyography signals; introduces the process of measuring and optimizing the neuromusculoskeletal model;gives some model physiological parameters to provide reference for future research; and provides application of the method in solving human joint torque in the current stage. Some of the problems encountered in the solution process are then evaluated, and the development prospect of the method is summarized, providing a reference for future research. Keywords: surface electromyography; neural activation; signal processing; muscle activation; musculoskeletal model; joint moment; joint dynamics; parameter identification 由于人体运动学信息在教学[1] 、医疗[2] 、运动 康复[3-4] 、人体外骨骼[5-7] 等领域的广泛应用，人体 关节力矩的求解方法一直受到学者的广泛关注。 目前对于关节力矩的求解方法根据原理主要分为 两种：1) 采取人体表面肌电信号 (surface ectrom￾yography) 结和人体肌肉骨骼模型求解相应的关 节力矩[8-9] ；2) 运用惯性测量元件测量人体运动学 信息，通过构建人体逆动力学模型来解算关节力 矩。在人体逆动力学模型方面，哈尔滨工业大学 的郭伟等[10] 将单腿支撑相的人体建立为刚体模 型，通过光学动捕系统测量人体运动学信息，对 收稿日期：2020−01−08. 网络出版日期：2020−03−20. 基金项目：国家重点研发计划项目 (2018YFC0806800, 2018YFC 0832105). 通信作者：尹逊锋. E-mail：mr_yinxf@hit.edu.cn. 第 15 卷第 2 期 智 能 系 统 学 报 Vol.15 No.2 2020 年 3 月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Mar. 2020