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

Коваль, Л. Г.; Пастушенко, А. О.; Pastushenko, A. O.; Koval, L. G.

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

dc.contributor.author	Коваль, Л. Г.	uk
dc.contributor.author	Пастушенко, А. О.	uk
dc.contributor.author	Pastushenko, A. O.	en
dc.contributor.author	Koval, L. G.	en
dc.date.accessioned	2025-08-13T09:36:27Z
dc.date.available	2025-08-13T09:36:27Z
dc.date.issued	2025
dc.description.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.	uk
dc.description.abstract	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.	en
dc.identifier.citation	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.	uk
dc.identifier.isbn	978-617-8163-57-0
dc.identifier.udc	621.8:621.9
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/47884
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р.	uk
dc.relation.references	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.	en
dc.relation.references	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.	en
dc.relation.references	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.	en
dc.relation.references	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.	en
dc.relation.references	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.	en
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/25479
dc.subject	ЕМГ	en
dc.subject	браслет	uk
dc.subject	нейромережі	uk
dc.subject	маніпулятор	uk
dc.subject	жести	uk
dc.subject	bracelet	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	manipulator	en
dc.subject	gestures	en
dc.title	Керування роботом-маніпулятором за допомогою сигналів поверхневої електроміографії та згорткової нейронної мережі	uk
dc.type	Thesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 25479.pdf
Розмір:: 422,46 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 17 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)