Керування роботом-маніпулятором за допомогою сигналів поверхневої електроміографії та згорткової нейронної мережі

Abstract

У роботі розглянуто систему для збору ЕМГ-сигналів, що передаються через послідовний інтерфейс до комп’ютера, де вони обробляються за допомогою нейронної мережі для розпізнавання жестів, що управляють роботизованим маніпулятором. Дані з платформи NinaPro використовуються для навчання моделі, а також застосовуються методи нормалізації для покращення якості обробки сигналів.

The paper considers a system for collecting EMG signals transmitted via a serial interface to a computer, where they are processed using a neural network for recognizing gestures that control a robotic manipulator. Data from the NinaPro platform is used to train the model, and normalization methods are also applied to improve the quality of signal processing.