[en] CONTROL OF A ROBOTIC HAND USING SURFACE ELECTROMYOGRAPHIC SIGNALS
[pt] Esta dissertação propõe um sistema de controle de uma mão robótica utilizando sinais eletromiográficos de superfície (sEMG). Os sinais sEMG são coletados de três diferentes grupos musculares do antebraço superior: músculo palmar longo, músculo extensor dos dedos, e músculo extensor radial longo...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-RIO) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell) |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:MAXWELL.puc-rio.br:29330 |
| Acceso en línea: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29330&idi=1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=29330&idi=2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.29330 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | [pt] REDE NEURAL [pt] MAO ROBOTICA [pt] ELETROMIOGRAFIA DE SUPERFICIE [pt] TRANSFORMADA WAVELET [pt] CLASSIFICACAO DE PADRAO [en] NEURAL NETWORKS [en] WAVELET TRANSFORM [en] PATTERN CLASSIFICATION |
| Sumario: | [pt] Esta dissertação propõe um sistema de controle de uma mão robótica utilizando sinais eletromiográficos de superfície (sEMG). Os sinais sEMG são coletados de três diferentes grupos musculares do antebraço superior: músculo palmar longo, músculo extensor dos dedos, e músculo extensor radial longo do carpo. O objetivo dessa pesquisa é o desenvolvimento de um protótipo de uma prótese robótica para pessoas que apresentam amputação da mão, controlado por uma interface eletromiográfica baseada em inteligência computacional. Este trabalho abrange os seguintes tópicos: posicionamento dos eletrodos para capturar os sinais sEMG, projeto de um sistema de eletromiografia como interface muscular, método de pré processamento de sinais, uso de técnicas de inteligência computacional para a interpretação dos sinais sEMG, projeto da mão robótica, e método de controle utilizado para controlar as posições dos dedos e o controle da força da mão. Nesta dissertação é utilizada a transformada wavelet como método de extração de características nos sinais eletromiográficos, e uma rede neural multicamada como método de classificação de padrões. O modelo proposto apresentou resultados satisfatórios, conseguindo 90,5 por cento de classificação correta dos padrões para o reconhecimento de 6 posturas diferentes da mão, 94,3 por cento para 5 posturas, e 96,25 por cento para 4 posturas. |
|---|