ИСТИНА

Интерес к биоуправлению носимыми роботизированными устройствами растёт в последние годы. В первую очередь это связано с развитием методов обработки электроэнцефалограммы (ЭЭГ) и электромиограммы (ЭМГ), применением методов оптимального управления и методов машинного обучения. Использование информации о сигналах, задаваемых непосредственно периферической нервной системой, приводит к созданию перспективных интерфейсов для человеко-машинных систем, воспринимающих естественные побуждения человека к движению. Таким образом, появляется возможность реализации интуитивного управления мехатронными приводами, входящими в состав носимых роботизированных устройств. Это, в свою очередь, приводит к повышению эффективности управления такими устройствами и углублению интеграции роботизированных систем в жизнь человека. Во многих работах, связанных с разработкой системы управления мехатронными приводами в сложных роботизированных устройствах (экзоскелеты, функциональные протезы), которые приводится в движение отведённым электрическим потенциалом мускулов человека, говорится о формировании скорости движения привода. Однако, такие работы не учитывают динамику разгона и торможения привода наряду с динамикой процессов, проходящих в двигательных единицах мускульных групп, а именно процессов активации и деактивации мышечных волокон. Данная работа показывает особенности изменения огибающей электромиограммы в процессе реализации быстрых движений и влияние деактивации мускула на затухание амплитуды огибающей электромиограммы на примере двуглавой мышцы плеча оператора. Приводится результат применения алгоритма, компенсирующего влияние эффекта затухания амплитуды электромиограммы при расслаблении мускула на формирование сигнала управления.