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http://hdl.handle.net/2183/23672 Evaluación de un esquema de control mioeléctrico bidimensional para prótesis robóticas
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Authors
Sánchez-Pérez, Ángela
Torres, José M.
Jara, Carlos A.
Pomares, Jorge
García, Gabriel J.
Úbeda, Andrés
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Journal Title
Bibliographic citation
Sánchez-Pérez, A., Torres, J.M., Jara, C.A., Pomares, J., García, G.J., Úbeda, A. (2019). Evaluación de un esquema de control mioeléctrico bidimensional para prótesis robóticas. En XL Jornadas de Automática: libro de actas, Ferrol, 4-6 de septiembre de 2019 (pp. 107-112). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497169.107. DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497169
Type of academic work
Academic degree
Abstract
[Resumen] En este artículo se presenta un esquema de control mioeléctrico bidimensional orientado al control de la orientación de prótesis robóticas. Tras preprocesar la señal EMG (rectificado y suavizado) obtenida a partir de cuatro canales, se han aplicado cuatro clasificadores distintos con el fin de discriminar entre movimientos de flexión, extensión, abducción y aducción de muñeca. Once participantes han evaluado el esquema y los resultados obtenidos muestran una gran robustez superando el 70% de acierto en todos los casos y alcanzando, en muchos casos, el 80%. Además, los resultados obtenidos sugieren que no hay diferencias entre género y estado físico de los participantes.
[Abstract] In this paper, we present a bidimensional myoelectric control scheme oriented to the control of the orientation of a robotic hand prosthesis. After preprocessing the EMG signal (rectification and linear envelope) obtained from four channels, four different classifiers have been applied to discriminate between flexion, extension, adduction and abduction wrist movements. Eleven participants evaluated the control scheme showing results over a 70% accuracy, most of them surpassing an 80%. Moreover, the obtained results suggest that there are no differences in gender or physical condition.
[Abstract] In this paper, we present a bidimensional myoelectric control scheme oriented to the control of the orientation of a robotic hand prosthesis. After preprocessing the EMG signal (rectification and linear envelope) obtained from four channels, four different classifiers have been applied to discriminate between flexion, extension, adduction and abduction wrist movements. Eleven participants evaluated the control scheme showing results over a 70% accuracy, most of them surpassing an 80%. Moreover, the obtained results suggest that there are no differences in gender or physical condition.
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