Керування роботом-маніпулятором за допомогою сигналів поверхневої електроміографії та згорткової нейронної мережі
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
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.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Коваль Л. Г., Пастушенко А. О. Керування роботом-маніпулятором за допомогою сигналів поверхневої електроміографії та згорткової нейронної мережі // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25479.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Guo, B., Ma, Y., Yang, J., Wang, Z., & Zhang, X. (2020). Lw-CNN-Based Myoelectric Signal Recognition and Real-Time Control of Robotic Arm for Upper-Limb Rehabilitation. Computational Intelligence and Neuroscience, 2020, 8846021. https://doi.org/10.1155/2020/8846021.
- Wan, Y., Han, Z., Zhong, J., & Chen, G. (2018). Pattern recognition and bionic manipulator driving by surface electromyography signals using convolutional neural network. Advances in Mechanical Engineering, 10(10), 111. https://doi.org/10.1177/1729881418802138.
- Bao, T., Zaidi, S. A. R., Xie, S., Yang, P., & Zhang, Z. (2019). A CNN-LSTM Hybrid Framework for Wrist Kinematics Estimation Using Surface Electromyography. arXiv preprint arXiv:1912.00799. https://arxiv.org/abs/1912.00799.
- Real-time Bionic Arm Control Via CNN-based EMG Recognition. (n.d.). Hackster.io. https://www.hackster.io/emgarm/real-time-bionic-arm-control-via-cnn-based-emg-recognition-b013d3.
- Meng, Q., Yue, Y., Li, S., & Yu, H. (2022). Electromyogram-based motion compensation control for the upper limb rehabilitation robot in active training. Mechanical Sciences, 13(2), 675685. https://doi.org/10.5194/ms-13-675-2022.