Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát triển hệ thống điều khiển bán tự động không cần tay cho xe lăn điện sử dụng điện cơ bề mặt của các cơ mặt
Tóm tắt
Mục tiêu của nghiên cứu Giao diện Người-Máy (hay gọi là Giao diện Người-Robot) là cung cấp cho con người một kênh giao tiếp mới cho phép chuyển đổi trạng thái ý định của con người thông qua máy tính thành việc thực hiện các hành động cụ thể. Bài báo này trình bày một hệ thống điều khiển không cần tay mới cho xe lăn điện, dựa trên các tín hiệu sinh học như tín hiệu điện cơ bề mặt. Các tín hiệu sinh học được ghi nhận từ các cơ mặt, sau đó được truyền qua bộ khuếch đại và bộ lọc thông cao. Các lệnh điều khiển chuyển động (Đi tới, Rẽ trái, Rẽ phải, Đi tới bên phải, Đi tới bên trái và Dừng) được phân loại theo quy tắc đơn giản, và những lệnh này được sử dụng để điều khiển xe lăn điện. Tuy nhiên, việc thực hiện điều khiển an toàn và điều khiển chính xác chỉ bằng tín hiệu sinh học là rất khó khăn. Thêm vào đó, chúng tôi giới thiệu hệ thống điều khiển bán tự động sử dụng máy quét laser. Trong bài báo này, chúng tôi báo cáo giới thiệu hệ thống đề xuất của mình và các kết quả thí nghiệm của chúng tôi.
Từ khóa
#Giao diện Người-Máy #xe lăn điện #điều khiển không cần tay #tín hiệu điện cơ bề mặt #hệ thống điều khiển bán tự độngTài liệu tham khảo
Tomohiro K, Tadashi M, Tohru K, Tsugutake S (2006) Practical usage of surface electromyogram, Biomechanism Library
Tamura H, Okumura D, Tanno K (2007) Study of motion recognition without FFT from Surface-EMG. J Ieice D J90-D(9):2652–2655 (Japanese)
Okumura D, Tamura H, Tanno K (2007) Proposal of the motion recognition system corresponding Surface-EMG changes. In: Proceedings of forum on information technology (FIT2007), (CD-ROM) (Japanese), pp G-022
Tamure H, Gotoh T, Okumura D, Tanaka H, Tanno K (2009) A study on the s-EMG pattern recognition using neural network. Int J Innov Comput Inf Control 5(12B):4877–4884
Assareh A, Konjkav S, Fallah A, Firoozabadi SMP (2005) A new approach for navigating automatic wheelchairs using EMG signals feature extraction and classification with an adaptive controller. In: Proceedings of the 12th international conference on biomedical engineering, Singapore
Tamura H, Manabe T, Tanno K, Fuse Y (2010) The electric wheelchair control system using surface-electromygram of facial muscles. In: Proceedings of World Automation Congress 2010, IFMIP 240, CDROM, pp 1–6
Tamura H, Manabe T, Goto T, Yamashita Y, Tanno K (2010) A study of the electric wheelchair hands-free safety control system using the surface-electromygram of facial muscles. In: Lecture notes in computer science, 6425/international conference on intelligent robotics and applications (ICIRA) (2), pp 97–104
Firoozabadi SMP, Asghari Oskoei M, Hu H (2008) A Human–Computer interface based on forehead multi-channel bio-signals to control a virtual wheelchair. In: Proceedings of the 14th Iranian conference on biomedical engineering (ICBME), Shahed University, Iran, pp 272–277
Jia P, Hu HH, Lu T, Yuan K (2007) Head gesture recognition for hands-free control of an intelligent wheelchair, industrial robot. Int J 34(1):60–68
Manabe T, Tamura H, Tanno K (2009) The control experiments of the electric wheelchair using s-EMG of facial muscles. In: Proceedings of forum on information technology (FIT2009), (CD-ROM) (Japanese), pp K-008