Сучасні методи декодування сигналів для керування роборукою
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper reviews modern methods for decoding movement intentions used to control robotic devices, including prostheses and exoskeletons, based on electromyographic (EMG) signals. The main approaches to recognizing movement intentions are described, including musculoskeletal models, traditional machine learning algorithms, and deep neural networks.
Опис
Ключові слова
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Коваль Л. Г., Пастушенко А. О. Сучасні методи декодування сигналів для керування роборукою // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-frtzp/all-frtzp-2025/paper/view/23404.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Inkol, K.A.; Brown, C.; McNally, W.; Jansen, C.; McPhee, J. Muscle torque generators in multibody dynamic simulations of optimal sports performance. Multibody Syst. Dyn. 2020, 50, 435-452.
- Pan, L.; Crouch, D.L.; Huang, H. Comparing EMG-based human-machine interfaces for estimating continuous, coordinated movements. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. 2019, 27, 2145-2154.
- Bi, L.; Guan, C. A review on EMG-based motor intention prediction of continuous human upper limb motion for human-robot collaboration. Biomed. Signal Process. Control 2019, 51, 113-127.
- Xiong, D.; Zhang, D.; Zhao, X.; Zhao, Y. Deep learning for EMG-based human-machine interaction: A review. IEEE/CAA J. Autom. Sin. 2021, 8, 512-533.