日前，由东北大学4名研一学生组成的研究团队成功研发“基于肌电信号控制的自主学习智能机械腿”。
目前，简单的支撑和行走功能，已经不能满足假肢使用者的需求。除了美观、舒适的要求，机械腿产品还需要具有必要的灵活性，以适应不同的步速和步态的需求，为使用者带来“说走就走”的行走体验。东北大学学生开发的智能机械腿采用六杆机构对膝关节进行模拟，使膝关节具有自锁等与真实关节相对应的特性，通过提取与分析股四头肌收缩时所产生的生物电信号等人类生理信号特征，以控制该下肢假肢膝关节，使其随着受试者的意愿自然地改变下肢的运动速度，以协调配合健肢的动作。
据悉，研究团队运用反馈型神经网络算法对所采集的肌电信号进行模式识别，使假肢具有自学习性，能够更适合患者自身的生理条件。
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