Sterowanie bioprotezą dłoni na poziomie człowiek-maszyna

• Autorzy: Wołczowski A. , Suchodolski T.

Warianty tytułu

EN

Hand-bioprothesis control on the level of human-machine interface

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Praca omawia problem sterowania decyzyjnego bioprotezą dłoni traktowany jako rozpoznawanie intencji ruchowych człowieka na drodze analizy sygnałów mioelektrycznych. Przy dużej liczbie realizowanych ruchów, która warunkuje zręczność protezy, to rozpoznawanie jest obarczone dużym błędem. Prezentowane podejście polega na łącznym wykorzystaniu takich metod jak: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe oraz algorytmy genetyczne dla uzyskania poprawy niezawodności rozpoznawania.

EN

The paper discusses the problem of decision control of hand bioprosthesis. The problem is considered as human intention recognition by means of the electromyography (EMG) signals analysis. The signal characteristics and the large number of movement classis of a dexterous hand together with the high reliability of their recognition that is demanded make the decisiom control problem all the more difficult. The presented approach consist in combining such technics as Decision Tree, Neural Networks and Genetic Algorithms to obtain the reliable recognition.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; sterowanie robotem; bioproteza dłoni; sygnały mioelektryczne; EMG; sterowanie decyzyjne

EN

robotics; control of robot; hand-bioprothesis; electromyography signals; EMG; decision control

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2008
• Tom: z. 166, t. 2
• Strony: 389--398
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz., tab., rys., wykr.

Twórcy

autor

Wołczowski A.

autor

Suchodolski T.

• Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki, Politechnika Wrocławska, ul. Janiszewskiego 11/17, 50-372 Wrocław, Polska,

Bibliografia

• [1] K. Krysztoforski, A. Wołczowski, R. Będziński, K. Helt. Recognition of palm finger movements on the basis of EMG signals with application of wavelets. Gdańsk, TASK Quarterly 2004, s. 269-280.
• [2] K. Krysztoforski, A. Wołczowski. Stanowisko laboratoryjne do pomiarów sygnałów EMG. In: Postępy Robotyki. Przemysłowe i medyczne systemy robotyczne. Red. K. Tchoń. Warszawa, WKŁ 2005, s. 203-212.
• [3] M. Kurzyński, A. Wołczowski. Control of dexterous hand via recognition of EMG signal using combination of decision-tree and sequential classifier. In: Computer Recognition Systems 2. Red. M. Kurzyński, M. Woźniak. Berlin, Heidelberg, New York, Springer-Verlag 2007, s. 687-694.
• [4] A. Wołczowski, M. Kurzyński. Control of artificial hand via recognition of EMG Signals, Lecture Notes in Computer Science 3337, Berlin-Heidelberg, Springer-Verlag, 2004, s. 356-367.
• [5] A. Wołczowski, S. Myśliński. Identifying the relation between finger motion and EMG signals for bioprosthesis control, In: 12th IEEE Int. Conf. on Methods and Models in Automation and Robotics. Proceedings. Międzyzdroje 2006. s. 817-822.
• [6] Q. F. Zhao. Evolutionary design of neural network tree - integration of decision tree, neural network and GA. Proceedings. IEEE Congress on Evolutionary Computation. Seoul, 2001, s. 240-244.
• [7] J. R. Quinlan. C4.5: Programs for Machine Learning. Morgan Kaufmann, San Mateo (California), 1993.
• [8] S. Drożdża. Drzewa decyzyjne, http://aragorn.pb.bialystok.pl/~radev/ai/sosn/drozda.htm