基于 Shimmer3 EMG 的五指机械手控制系统设计与实现

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Scivaro_科采通

发布于 2025-06-24 15:44:41

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作者：科采通标签：Shimmer3、肌电控制、MATLAB、Arduino、机器人手、EMG

一、项目背景

肌电图（EMG）作为一种能够反映人体肌肉活动的生理信号，广泛应用于假肢控制、人机交互、康复工程等领域。本文以 Shimmer3 EMG 模块 为基础，搭建一个完整的系统，使机械手能够模仿用户的手指动作。系统整体使用 MATLAB 进行信号处理与识别，通过 Arduino 控制五个伺服电机驱动机械手五指，实现自然的肌电控制。

二、系统构成

模块	说明
Shimmer3 EMG	肌电采集传感器，支持蓝牙/USB 数据传输，采样率高达 1024Hz
MATLAB	用于信号读取、带通滤波、特征提取（如 RMS）、模式识别与指令生成
Arduino UNO	接收 MATLAB 发出的串口指令，驱动对应伺服电机动作
5指机械手	每个舵机控制一根手指的屈伸动作，实现肌电驱动手势控制

💡 本文以单通道 EMG 作为示范，便于初学者理解，但可拓展至多通道或更复杂的模式识别。

三、Shimmer3 数据采集配置

在 MATLAB 中读取 Shimmer3 蓝牙串口数据，可使用 serialport 函数：

matlab复制编辑shimmerPort = serialport("COM3", 115200);  % COM3 是 Shimmer3 蓝牙端口
flush(shimmerPort);                        % 清除缓冲区

推荐使用 Shimmer 官方的 LogAndStream 固件，将 EMG 数据作为 ASCII 或二进制流发送至上位机。

四、MATLAB 信号处理与指令逻辑

以下为简化版主控程序流程：

matlab复制编辑% 初始化串口
shimmerPort = serialport("COM3", 115200);
arduinoPort = serialport("COM4", 9600); % 连接 Arduino

% 信号采样与滤波
windowSize = 200;
fs = 1000;
[b, a] = butter(4, [20 450]/(fs/2), 'bandpass');

while true
    data = read(shimmerPort, windowSize, "double");
    emg = filter(b, a, data);
    
    % 特征提取：均方根（RMS）
    feature = rms(emg);

    % 简单分类逻辑
    if feature > 0.35
        write(arduinoPort, "F1", "string");  % 触发食指动作
    elseif feature > 0.25
        write(arduinoPort, "F2", "string");  % 触发中指动作
    else
        write(arduinoPort, "R0", "string");  % 复位
    end

    pause(0.05); % 控制频率
end

可根据用户的肌电幅值个性化设定阈值，或使用机器学习模型实现更智能识别。

五、Arduino 端代码

Arduino 接收串口指令，控制对应伺服电机动作：

cpp复制编辑#include <Servo.h>

Servo finger1, finger2;

void setup() {
  Serial.begin(9600);
  finger1.attach(3); // 舵机端口
  finger2.attach(5);
}

void loop() {
  if (Serial.available()) {
    String cmd = Serial.readStringUntil('\n');

    if (cmd == "F1") {
      finger1.write(90); // 食指握拳
    } else if (cmd == "F2") {
      finger2.write(90); // 中指握拳
    } else if (cmd == "R0") {
      finger1.write(0);
      finger2.write(0);
    }
  }
}