DLR Wheelchair Shared Control
受伤、事故、中风和其他疾病会严重降低日常生活中最简单活动的能力。这些病例中有很大一部分涉及神经肌肉疾病，导致肌肉功能严重下降。然而，即使受影响的人不再能够移动他们的四肢，残余的肌肉功能仍然存在。以前的研究表明，这种残留…
基本信息
资源简介
DLR Wheelchair Shared Control
【一句话概览】
受伤、事故、中风等疾病可严重削弱日常活动能力，其中许多涉及神经肌肉疾病导致肌肉功能下降，但残余肌肉活动仍存在，既往研究表明其足以支持基于肌电图的用户界面。本文介绍DLR的机器人轮椅EDAN，配备扭矩控制的八自由度轻质手臂和灵巧五指机器人手，通过肌电图测量、处理并利用用户肌肉活动控制轮椅和机械臂，并以共享控制增强该界面，实现高效安全的物理交互（来源 opendatalab.org.cn）。
【数据内容】
源站原始描述：受伤、事故、中风和其他疾病会严重降低日常生活中最简单活动的能力。这些病例中有很大一部分涉及神经肌肉疾病，导致肌肉功能严重下降。然而，即使受影响的人不再能够移动他们的四肢，残余的肌肉功能仍然存在。以前的研究表明，这种残留的肌肉活动足以应用基于肌电图的用户界面。在本文中，我们介绍了DLR的机器人轮椅EDAN（EMG控制的日常助手），它配备了扭矩控制的八自由度轻质手臂和灵巧的五指机器人手。使用肌电图，测量，处理和利用用户的肌肉活动来控制轮椅和机器人操纵器。这种基于EMG的界面通过共享控制功能得到增强，允许与环境进行高效和安全的物理交互。
中文译文（机器翻译，仅供快速理解，请以原文为准）：Injuries, accidents, strokes, and other diseases can severely reduce the ability to perform even the simplest activities of daily living. A large proportion of these cases involve neuromuscular disorders, resulting in a severe reduction in muscle function. However, even if the affected individuals are no longer able to move their limbs, residual muscle function remains. Previous studies have shown that this residual muscle activity is sufficient to apply an electromyography-based user interface. In this paper, we present DLR''s robotic wheelchair EDAN (EMG-controlled daily assistant), which is equipped with a torque-controlled, eight-degree-of-freedom, lightweight arm and a dexterous, five-fingered robotic hand. Using electromyography, the user''s muscle activity is measured, processed, and…
【主题与分类】
主题标签：机器人学习、肌电图、共享控制、轮椅、神经肌肉疾病。
【适用方向】
时序数据适用于疾病进展预测、生理信号监测与事件发生的时序建模。
【获取与许可】
源站页面：https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/DLR_Wheelchair_Shared_Control
下载信息
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使用方式
数据集获取
源站：https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/DLR_Wheelchair_Shared_Control
标准获取流程：
- 访问源站链接，注册/登录账号；
- 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
- 部分平台提供 SDK，例如：
- OpenDataLab:
pip install openxlab后openxlab.dataset.get(...) - ModelScope:
pip install modelscope后modelscope download - 天池: 登录后页面提供直链下载
以源站「数据下载/使用文档」页面为准。
- OpenDataLab:
数据说明
该数据集包含DLR机器人轮椅EDAN的肌电图（EMG）数据，用于控制轮椅和八自由度轻量手臂，实现共享控制。适用于神经肌肉疾病患者的辅助技术研究，数据模态为时间序列肌电信号，任务为运动意图识别与共享控制。
数据加载示例（表格/文本类）
import pandas as pd, glob, os
files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.csv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tsv"), recursive=True)
+ glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.xlsx"), recursive=True))
print("数据文件:", files)
df = pd.read_csv(files[0])
print(df.shape); print(df.columns.tolist()); print(df.head(3))
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