基于肌肉生理信號的操縱舒適性評價

扈 靜 錢佩倫 劉明周 張 淼 鄭 達(dá)

合肥工業(yè)大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，合肥，230009

0 引言

操縱舒適性是機(jī)電工程與人因工程交叉的前沿課題[1-2]。人機(jī)交互過程操縱舒適性是指操縱者在一定時間內(nèi)傳遞操縱指令給操縱對象并改變其運(yùn)行狀態(tài)的過程中，系統(tǒng)反映出的適應(yīng)操縱者生理與心理特征的程度進(jìn)而使操縱者能夠安全、健康、高效工作的能力[3-6]。在日常駕駛操縱過程中，與上肢操縱相比，長時間的下肢操縱更容易造成不舒適感知[7]。尤其是在等待紅綠燈和跟車緩慢行駛時，左腳踩踏在離合器踏板怠速位置，這一系列重復(fù)、單調(diào)、且持續(xù)時間較長的動作將帶來直接的負(fù)面影響，駕駛員腿部感到疲勞酸痛，長期作業(yè)易導(dǎo)致腿部肌肉不適。

但是目前對操縱舒適性的研究大多是單純從操作對象的機(jī)構(gòu)原理，直接針對操縱機(jī)構(gòu)的動力學(xué)特征制定標(biāo)準(zhǔn)參數(shù)用以對比評價操縱舒適性，即在人機(jī)交互中多從“機(jī)”的角度思考，而忽略了“人”這一重要因素[8-9]。少數(shù)從操縱者角度對舒適性進(jìn)行測評的，則以主觀評價方法制定舒適性評級標(biāo)準(zhǔn)[10-11]，一定程度上缺乏客觀性。

操縱者在人機(jī)交互過程中的肢體肌肉活動(如肌肉的發(fā)力與受力)是影響操縱舒適性和疲勞感的直接原因，而肌電信號可以在一定的程度上反映肌肉收縮功能的變化，在人機(jī)工程學(xué)研究領(lǐng)域有良好的應(yīng)用價值，可以較為客觀地表征操縱過程中操縱者肌肉的疲勞和舒適性[12-13]。本文采用肌肉生理信號表征肢體肌肉受力，用生理信號這一客觀特征參數(shù)，主客觀結(jié)合，定量描述舒適性這一主觀評價。以普通型轎車中應(yīng)用較為廣泛的離合踏板操縱為例，充分考慮“人”的因素，采集人體生理信號特征參數(shù)，對人機(jī)交互操縱過程中腿部的主要肌肉的肌電信號進(jìn)行測量，運(yùn)用正則化徑向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對離合踏板操縱舒適性進(jìn)行客觀評價。

1 選取肌肉生理信號特征參數(shù)

操縱舒適性的影響因素多與人體發(fā)力和受力有關(guān)，相應(yīng)的，所構(gòu)建的操縱舒適性評價模型也與人體局部受力特征相聯(lián)系。不同肌肉在操作過程中所受的肌肉力不同，人體所消耗的能量不同，感受到的疲勞程度和舒適性也不盡相同。人機(jī)交互操縱過程中，同步采集操縱過程中的主要受力肌肉表面肌電信號(surface electromyography, sEMG)。對sEMG的處理一般分為時域分析(如肌電積分值、均方根值RMS)和頻域分析(如平均功率頻率、中值頻率)，本文采用時域分析中的均方根值對sEMG進(jìn)行處理，均方根值的計算公式為

(1)

式中，R為肌電信號均方根值；s為表面肌電信號。

定義計算的每個記錄時間T=0.2 s，通過積分計算，可以根據(jù)一段時間的肌肉生理信號值表征肌肉舒適性和疲勞程度[14]。本文選取人機(jī)交互操縱全過程主要操縱肌肉的生理信號均方根值的最大值作為評價指標(biāo)。

2 操縱舒適性主觀評價

人機(jī)交互操縱舒適性的主觀評價是操縱者在人機(jī)交互操縱過程中，依據(jù)操縱感知強(qiáng)度對操縱舒適性進(jìn)行評價。操縱感知強(qiáng)度I包括，操縱者全身整體操縱感知強(qiáng)度I1和交互過程中與機(jī)器接觸的局部肢體感知強(qiáng)度I2。

針對操縱舒適性的主觀測評，本文采用傳統(tǒng)的心理學(xué)量表——李克特量表，建立7點量表[15]，如圖1所示，線段右端代表了較高的舒適性水平，自左向右，操縱者的舒適性感受逐級遞增。被試者根據(jù)自己的主觀感受，對人機(jī)交互操縱舒適性按照量表語意進(jìn)行評價，并在量表相應(yīng)位置上打分。

圖1 操縱舒適性主觀評價量表Fig.1 Subjective evaluation scale of handling comfort

在人機(jī)交互操縱過程中，對操縱舒適性進(jìn)行評價，構(gòu)建操縱感知強(qiáng)度模型I，根據(jù)上述量表，相應(yīng)地得到整體操縱感知強(qiáng)度I1、局部肢體感知強(qiáng)度I2兩項評分結(jié)果。對I1、I2評分賦權(quán)：

I=ρ1I1+ρ2I2

(2)

其中,ρ1、ρ2為權(quán)重系數(shù)，ρ1+ρ2=1，權(quán)重系數(shù)通過大量實驗數(shù)據(jù)歸一化得到。

3 駕駛者操縱舒適性映射模型

首先，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，依據(jù)操縱者肌肉生理信號，用客觀參數(shù)構(gòu)建駕駛舒適性評價模型。然后，利用大量的樣本集對模型進(jìn)行不斷的訓(xùn)練、驗證及優(yōu)化，使該模型趨近最優(yōu)。在此基礎(chǔ)上，依據(jù)該模型的映射關(guān)系，從大量的樣本集中統(tǒng)計出某一類動作的操縱舒適性等級對應(yīng)的人體生理信號特征參數(shù)。

在不同的人機(jī)交互操縱過程中，利用正則化RBF網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建操縱者肌肉生理信號特征參數(shù)與操縱舒適性綜合評價結(jié)果的映射模型，如圖2所示。然后，依據(jù)人體生理信號特征參數(shù)對駕駛舒適性進(jìn)行較為定量客觀的評價。

圖2 正則化RBF網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Regularization RBF network

圖2中，X=(x1，x2，…，xN)為輸入向量；隱節(jié)點j的激活函數(shù)(基函數(shù))φj(X)(j=1，2，…，P)為Gauss函數(shù)；W為輸入權(quán)值矩陣；wjk(k=1,2,…，l)為隱層第j個節(jié)點與輸出層第k個節(jié)點間的突觸權(quán)值；Y=(y1，y2，…，yl)為網(wǎng)絡(luò)輸出；輸出層神經(jīng)元采用線性激活函數(shù)。

輸入訓(xùn)練集中的樣本Xp=(r1(t)，r1(t)，…，rm(t))，rm(t)為操縱者人機(jī)交互過程中，第m塊肌肉表面肌電信號的均方根；對應(yīng)的期望輸出dp=Ip，Ip為人機(jī)交互操縱訓(xùn)練時，操縱者舒適性主觀評分，Ip=1，2，…，7。為確定網(wǎng)絡(luò)隱層到輸出層之間的p個權(quán)值，需要將訓(xùn)練集中的樣本逐一輸入，從而得到關(guān)于未知系數(shù)wp(p=1，2，…，P)的線性方程組：

(3)

令φip=φ(Xi-Xp)，其中i，p=1，2，…，P，則式(3)可以改寫為

(4)

令Φ為P×P階矩陣，W、d分別為系數(shù)向量和期望輸出向量，則式(4)可以寫成矩陣形式：

ΦW=d

(5)

若Φ為可逆矩陣，即可求解系數(shù)向量W：

W=Φ-1d

(6)

通過人機(jī)交互實驗，對交互過程中操縱者肌肉生理信號特征參數(shù)進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)采集。根據(jù)操縱舒適性主觀評價模型，主觀評價各個樣本集對應(yīng)的舒適度等級。將樣本數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集和測試集兩個部分，訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練求解模型的系數(shù)向量W，將W代入測試集求解期望輸出dp，通過驗證模型精度，使模型達(dá)到最優(yōu)。

4 實例分析

實驗車輛為42款不同品牌不同型號的轎車，表面肌電信號數(shù)據(jù)通過全無線GPS表面肌電測試儀Trigno Mobile采集。該實驗有10人參與，參與者全為男性，年齡在22～40歲之間，平均年齡為32.7歲，駕齡均在2年以上，且均沒有影響操縱功能的疾病，也沒有任何疼痛或心理因素等可能影響操縱舒適性的情況。在聽到開始的口令后，勻速將踏板踩到極限位置，停頓后勻速返回初始位置并停頓，重復(fù)以上動作3次。

踏板操縱動作主要涉及到腿部肌肉，然而腿部肌肉眾多，且不同肌肉在踏板操縱過程中的活動性相差較大?，F(xiàn)有研究結(jié)果表明，在踏板操縱過程中，主要涉及到的腿部肌肉為大腿的股直肌(RF)、股內(nèi)側(cè)肌(VM)、股外側(cè)肌(VL)，小腿的半腱半膜肌(SM)、腓腸肌內(nèi)側(cè)(GM)和腓腸肌外側(cè)(GL)。因此，本文將主要肌肉研究對象集中于這6塊腿部肌肉。

通過正則化RBF網(wǎng)絡(luò)對實驗測得的操縱者肌肉生理信號特征參數(shù)和主觀舒適度評分構(gòu)成的樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練。由于篇幅所限，省略具體評價過程，表1、表2所示為實驗獲得的不同的汽車踏板操縱過程中基于肌肉生理肌電信號的綜合舒適度評價值。以表1作為操縱舒適性建模訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以表2作為離合踏板操縱舒適性實驗數(shù)據(jù)。

以肌肉生理信號參數(shù)特征值為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量；以人機(jī)交互過程中，汽車踏板主觀操縱舒適性評價值作為輸出變量。訓(xùn)練樣本過程中，設(shè)定最大訓(xùn)練誤差為0.001，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)率為0.4，訓(xùn)練次數(shù)為30。為了檢驗正則化徑向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練得到的系統(tǒng)性能的好壞，通過MATLAB編程得到系統(tǒng)評價與主觀評價的比較結(jié)果與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差，如圖3、圖4所示。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試結(jié)果見表3。

建模精度為

(10)

式中，Ip為測試數(shù)據(jù)中第p個人機(jī)交互過程汽車踏板操縱舒適性實測值；dp為測試數(shù)據(jù)中第p個由所建模型獲得的人機(jī)交互過程汽車踏板操縱舒適性預(yù)測值。

本文將各數(shù)據(jù)預(yù)測精度的平均值作為模型建模精度。由于正則化RBF網(wǎng)絡(luò)模型的精度取決于建模訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，因此訓(xùn)練數(shù)據(jù)的正確性和覆蓋的范圍對模型精度產(chǎn)生直接的影響。

表1 舒適性評價建模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)

表2 舒適性評價測試的實驗數(shù)據(jù)

5 結(jié)語

從操縱者人機(jī)交互過程中肌肉生理信號角度出發(fā)，運(yùn)用主觀評價和正則化RBF網(wǎng)絡(luò)建立了操縱舒適性評價方法，將主觀評價和正則化RBF網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合起來，應(yīng)用到典型人機(jī)交互過程汽車踏板操縱舒適性評價中。通過正則化RBF網(wǎng)絡(luò)對提取的肌肉生理信號特征參數(shù)和相應(yīng)的主觀評價參數(shù)構(gòu)成的樣本量進(jìn)行學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，建立了人機(jī)交互過程汽車踏板操縱舒適性評價系統(tǒng)，克服了主觀評價的隨意性。基于正則化RBF網(wǎng)絡(luò)建立了肌肉生理信號特征參數(shù)與操縱舒適性主觀評價之間的映射模型，經(jīng)測試，該模型能夠較為準(zhǔn)確地測評人機(jī)交互過程踏板操縱舒適性。

圖3 舒適性評價神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本訓(xùn)練誤差Fig.3 Error figure of training samples using comfort evaluation neural network

圖4 操縱舒適性評價神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果Fig.4 Output graph using comfort evaluation neural network

序號實際值預(yù)測值絕對誤差相對誤差15．385．230．070．01326．396．650．350．05235．455．690．290．05146．676．380．220．03456．025．850．150．02666．566．880．380．05576．045．910．190．03286．486．450．050．00796．096．420．320．050106．326．060．240．039116．125．930．270．046126．296．460．160．025

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