Hierarchical myoelectric control of a human upper limb prosthesis

Herle, S.; Man, S.; Lazea, Gheorghe; Marcu, C.; Raica, Paula; Robotin, R.

doi:10.1109/raad.2010.5524609

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“…In threshold control, if the EMG signal level is higher than a particular value, the command will be generated to close the fingers; otherwise, the hand will be in an open state. This control scheme provides either fully open or fully close operation of the hand with fixed prehension force, making the control quite unnatural (Asghari Oskoei and Hu 2007;Herle et al 2012). On the other side, the proportional scheme provides the flexion of fingers as per the intensity of the captured EMG signal.…”

Section: Upper-level Controlmentioning

confidence: 99%

“…Proportional control is a non-pattern recognition-based control scheme that provides natural control and faster-grasping capability to the hand (Fougner et al 2012;Lenzi et al 2011). Such a control scheme relies on factors like characteristics of EMG detection unit, position of electrode on the skin and muscle fatigue for proper generation of control commands (Herle et al 2012;Hudgins et al 1993).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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A low-cost system to control prehension force of a custom-made myoelectric hand prosthesis

Prakash

Sharma

2020

Res. Biomed. Eng.

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Purpose In order to achieve stable and dexterous grasping of objects, prehension force control is quite a significant parameter for prosthetic hands. Commercially available hands such as bebionic, i-limb quantum and Michelangelo offer the precise grasping capability to perform activities of daily living (ADLs). However, the cost of such hands is too expensive for amputees residing in low-income countries. Methods This paper introduces a low-cost, simple and efficient system for controlling the prehension force of a self-designed myoelectric prosthetic hand. A hand prototype was developed employing 3D printing technology and an intrinsic actuation approach. The hand fingers were equipped with a pre-calibrated force sensor for the online estimation of the grasp force. A closed-loop proportional-derivative (PD) based position control system was designed considering actuator as plant, electromyography (EMG) as a reference and grasp force as a feedback signal. Results The results showed highly improved parameters, i.e. overshoot, offset and settling time of the proposed system than a simple open-loop system. These parameters guarantee faster closing of hand fingers and the production of accurate prehension force during finger-object interaction. Conclusion Further, the myoelectric hand with a developed control scheme was successfully tested on five different transradial amputees for performing precise and faster grasping of different shaped objects.

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Section: Upper-level Controlmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A low-cost system to control prehension force of a custom-made myoelectric hand prosthesis

Prakash

Sharma

2020

Res. Biomed. Eng.

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“…Sendo assim, diversos estudos focados em próteses inteligentes vêm sendo desenvolvidos na área da medicina para melhorar a acessibilidade e a independência das pessoas afligidas por tais traumas [3][4][5].…”

Section: Abstract: the Electromyographic Signal Allows The Electricalunclassified

“…Para próteses de membros superiores, os pesquisadores optam pela abordagem de controle a partir de sinais mioelétricos -eletromiografia (EMG), feito utilizando-se leitura de pulsos elétricos musculares, por se tratar de um método não invasivo e de fácil adaptação [5,6].…”

Section: Abstract: the Electromyographic Signal Allows The Electricalunclassified

Reconhecimento De Padrões De Movimentos Da Mão a Partir De Sinais Mioelétricos Do Antebraço Utilizando Redes Neurais Artificiais E Algoritmos Genéticos

Martins¹,

Santos²,

Barros³

et al. 2018

Anais Do v Congresso Brasileiro De Eletromiografia E Cinesiologia E X Simpósio De Engenharia Biomédica

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Resumo: O sinal eletromiográfico permite a análise da atividade elétrica da contração muscular, possuindo inúmeras aplicações na área da medicina, sendo uma delas sua utilização como mecanismo de controle de próteses mioelétricas. Atualmente, as próteses possuem uma participação importantíssima no tratamento de reabilitação de pacientes amputados, pois, não há mais a preocupação de imitar e sim de recuperar a função do membro perdido. Tendo isso em vista, este trabalho relata a aplicação de um sistema inteligente híbrido (SIH), utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Algoritmos Genéticos (AG) para reconhecimento de padrões do movimento "fechar mão", com variações na orientação do membro e intensidade de força do movimento, a partir de sinais mioelétricos. Palavras-chave: Eletromiografia, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos, Sistemas Inteligentes Híbridos. Abstract: The electromyographic signal allows the electrical activity analysis of muscular contractions, which has a large application in medical areas. An application of these signals is using as a control mechanism for the myoelectric prostheses. Nowadays, prostheses have a very important participation in the

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“…Por otro lado, debido a que las señales EMG son muy susceptibles de corrupción por efecto de campos electromagnéticos cercanos, e incluso por cambios fisiológicos del paciente, la mejora de la precisión de los algoritmos para detectar la intención de movimiento también ha sido un tema de investigación de interés hasta la fecha. En este campo, los aportes en el control de prótesis avanzadas se pueden clasificar en tres grandes grupos: 1) aportes en cuanto al hardware de adquisición y procesamiento de señales [3], 2) aportes en cuanto a combinaciones de características extraídas de las señales EMG que proporcionen vectores de características que sean discriminantes [8], [9], y 3) aportes acerca de los métodos de clasificación desde múltiples enfoques, como: redes neuronales artificiales (RNN) [10], [11], lógica difusa (FL) [12], análisis discriminante lineal (LDA) [13], máquinas de soporte vectorial (SVM) [14], k vecinos próximos (k-NN) [15].…”

Section: Introductionunclassified

Sistema de identificación de intención de movimiento para el control mioeléctrico de una prótesis de mano robótica

Quinayás-Burgos

Gaviria-López

2015

IyU

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Este artículo presenta un sistema embebido que detecta en tiempo real la intención de movimiento para el control de un prototipo de prótesis de mano robótica. El trabajo muestra que usando características temporales de cálculo simple, es posible obtener un agrupamiento de vectores de características lo suficientemente discriminante como para que se puedan usar clasificadores de patrones muy simples. Así, en este trabajo se propone un clasificador basado en la mínima distancia al centroide de los grupos que caracterizan a los movimientos a identificar, modificando el conocido algoritmo k vecinos próximos para sacar mayor provecho de la fase de entrenamiento del clasificador en la fase de clasificación y obtener respuesta en tiempo real. Se presentan resultados de clasificación de intención de movimiento obtenidos con el sistema desarrollado usando el porcentaje de éxito como medida de efectividad, al realizar pruebas sobre tres sujetos con músculos sanos. Los resultados experimentales muestran que el sistema puede ser utilizado efectivamente para el control de ejecución de cuatro primitivas motoras de un prototipo de prótesis de mano robótica.

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Hierarchical myoelectric control of a human upper limb prosthesis

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A low-cost system to control prehension force of a custom-made myoelectric hand prosthesis

A low-cost system to control prehension force of a custom-made myoelectric hand prosthesis

Reconhecimento De Padrões De Movimentos Da Mão a Partir De Sinais Mioelétricos Do Antebraço Utilizando Redes Neurais Artificiais E Algoritmos Genéticos

Sistema de identificación de intención de movimiento para el control mioeléctrico de una prótesis de mano robótica

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