Virtual electric wheelchair controlled by electromyographic signals

Silva, A. N.; Morère, Yann; Naves, Eduardo Lázaro Martins; Sa, Angela A. R. de; Soares, Alcimar Barbosa

doi:10.1109/brc.2013.6487517

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“…O sistema de controle foi desenvolvido para que o usuário pudesse controlar a cadeira de forma simplificada, com menor número de contrações possíveis e assim menor gasto energético. Desta forma, o módulo utiliza apenas um canal EMG diferente do trabalho anterior [1] que utilizou dois canais, e o sistema de seleção dos comandos da cadeira foi desenvolvido baseado no princípio de seleção indireta por varredura linear. Para trabalhos futuros, o método precisa passar por um processo de validação para saber se o sistema pode ser utilizado por mais tempo sem gerar fadiga muscular, sendo necessários testes mais longos (com duração maior que 20 minutos) que não realizados neste trabalho.…”

Section: Discussionunclassified

“…

…”

unclassified

“…Abstract: This work aims to control a virtual wheelchair through surface electromyography signals (sEMG) developed by Silva (2013) [1], being a modular version on a platform that is more flexible and up to date. In addition, this module is part of an integrated system for multimodal control of a wheelchair.…”

mentioning

confidence: 99%

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Realidade Virtual E Tecnologia Assistiva: Ambiente Seguro Para Treinamento De Cadeirantes Controlado Por Sinais Eletromiográficos

Salgado¹,

Martins²,

Borges³

et al. 2016

Simpósio De Engenharia Biomédica

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Resumo: O trabalho proposto baseia-se no projeto de controle de uma cadeira de rodas virtual por meio de sinais de eletromiografia de superfície (sEMG) desenvolvido por Silva (2013) [1], sendo uma versão modular em uma plataforma mais flexível e atualizada. Além disso, este módulo faz parte de um sistema integrado para controle multimodal de uma cadeira de rodas. O objetivo é de que o módulo seja uma ferramenta de treinamento para usuários que venham a utilizar o acionamento por sEMG numa cadeira de rodas motorizada (CRM) real de forma autônoma e segura. A metodologia usada baseia-se na utilização de Realidade Virtual (RV) para desenvolver uma Tecnologia Assistiva (TA) e, para tanto, foi utilizado um ambiente virtual desenvolvido na plataforma Unity para desenvolver a interface e o controle do sistema. A aquisição do sinal de entrada foi feita através de um sensor EMG acoplado a um microcontrolador, com o processamento e filtragem do sinal feito de forma embarcada. Palavras-chave: tecnologia assistiva, realidade virtual, sinais de eletromiografia, sistema embarcado. (2013) [1], being a modular version on a platform that is more flexible and up to date. In addition, this module is part of an integrated system for multimodal control of a wheelchair. The objective is to make the module a training tool for users who will use the sEMG to control a real electricpowered wheelchair (EPW) autonomously and safely. The method used is based on Virtual Reality (VR) to develop an Assistive Technology (AT) and, therefore, it was used a virtual environment created in Unity to develop the interface and system control. The acquisition of the input signal was made using an EMG sensor coupled to a microcontroller with embedded signal processing and filtering. Abstract: This work aims to control a virtual wheelchair through surface electromyography signals (sEMG) developed by SilvaA Organização Mundial da Saúde (OMS) divulgou um estudo em 2011 que revela que 15% da população mundial apresentam algum tipo de deficiência e que 70 milhões de pessoas precisam de cadeiras de rodas [2]. Segundo o censo do IBGE, o Brasil possui 45 milhões de deficientes e em torno de 9 milhões de pessoas possuem algum tipo de dificuldade motora. Dentro deste número, 3,7 milhões sofrem com dificuldade motora severa [3]. É esperado para os próximos anos que a incidência de deficientes aumente em função do envelhecimento das populações e o risco de deficiência na população com idade avançada.O relatório da OMS evidencia que essas pessoas apresentam as piores perspectivas de saúde, níveis mais baixos de escolaridade, participação econômica menor e taxas de pobreza mais elevada se comparado com pessoas hígidas. Essa realidade se deve ao fato das barreiras enfrentadas por eles, que incluem discriminação, ausência de serviços de reabilitação, mobilidade e infraestrutura sem acessibilidade. Para atingir perspectivas melhores e mais duradouras, novas tecnologias mais acessíveis (barata e de alta qualidade) são desenvolvidas pela motivação de tornar a vida do usuário...

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Section: Discussionunclassified

“…

…”

unclassified

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Realidade Virtual E Tecnologia Assistiva: Ambiente Seguro Para Treinamento De Cadeirantes Controlado Por Sinais Eletromiográficos

Salgado¹,

Martins²,

Borges³

et al. 2016

Simpósio De Engenharia Biomédica

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“…Another sEMG control solution is presented in (Silva et al, 2013). The solution uses a single channel to control a wheelchair inside a virtual environment.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

Control of assistive mobile robots via sEMG signals

Amaya¹,

Souza

Olivi

et al. 2013

Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics

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An individual's motor ability, such as walking, can be easily compromised by a wide range of factors, such as traumatic spinal cord injury, cerebral vascular accidents, limb amputations, multiple sclerosis, etc. Some technologies can be applied to assist these individuals improving their mobility and quality of life. Such technologies are often referred to as assistive technologies and one fitting this scenario is mobile robotics. This paper proposes a lightweight sEMG (surface Electromyography) control based approach aimed for assistive systems where all signal processing and robot's control is embedded on a Android based cellphone. The system also provides a simple collision avoidance based on the velocity control upon obstacle detection.

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“…strength of muscle contraction [1,2]. In the recent past myoelectric signals were extensively used for prosthetics [3][4][5][6], wheel chairs [7,8], exoskeleton robotics [9,10], silent speech recognition [11] and rehabilitation applications [9,12].…”

mentioning

confidence: 99%

Dependence Independence Measure for Posterior and Anterior EMG Sensors Used in Simple and Complex Finger Flexion Movements: Evaluation Using SDICA

Naik

Baker

Nguyen

2015

IEEE J. Biomed. Health Inform.

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Identification of simple and complex finger flexion movements using surface electromyography (sEMG) and a muscle activation strategy is necessary to control human-computer interfaces such as prosthesis and orthoses. In order to identify these movements, sEMG sensors are placed on both anterior and posterior muscle compartments of the forearm. In general, the accuracy of myoelectric classification depends on several factors, which include number of sensors, features extraction methods, and classification algorithms. Myoelectric classification using a minimum number of sensors and optimal electrode configuration is always a challenging task. Sometimes, using several sensors including high density electrodes will not guarantee high classification accuracy. In this research, we investigated the dependence and independence nature of anterior and posterior muscles during simple and complex finger flexion movements. The outcome of this research shows that posterior parts of the hand muscles are dependent and hence responsible for most of simple finger flexion. On the other hand, this study shows that anterior muscles are responsible for most complex finger flexion. This also indicates that simple finger flexion can be identified using sEMG sensors connected only on anterior muscles (making posterior placement either independent or redundant), and vice versa is true for complex actions which can be easily identified using sEMG sensors on posterior muscles. The result of this study is beneficial for optimal electrode configuration and design of prosthetics and other related devices using a minimum number of sensors.

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Virtual electric wheelchair controlled by electromyographic signals

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Realidade Virtual E Tecnologia Assistiva: Ambiente Seguro Para Treinamento De Cadeirantes Controlado Por Sinais Eletromiográficos

Realidade Virtual E Tecnologia Assistiva: Ambiente Seguro Para Treinamento De Cadeirantes Controlado Por Sinais Eletromiográficos

Control of assistive mobile robots via sEMG signals

Dependence Independence Measure for Posterior and Anterior EMG Sensors Used in Simple and Complex Finger Flexion Movements: Evaluation Using SDICA

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