The creation of unique control methods for a hand prosthesis is still a problem that has to be addressed. The best choice of a human-machine interface (HMI) that should be used to enable natural control is still a challenge. Surface electromyography (sEMG), the most popular option, has a variety of difficult-to-fix issues (electrode displacement, sweat, fatigue). The ultrasound imaging-based methodology offers a means of recognising complex muscle activity and configuration with a greater SNR and less hardware requirements as compared to sEMG. In this study, a prototype system for high frame rate ultrasound imaging for prosthetic arm control is proposed. Using the proposed framework, a virtual robotic hand simulation is developed that can mimic a human hand as illustrated in the link [10]. The proposed classification model simulating four hand gestures has a classification accuracy of more than 90%.


翻译:制作手掌假肢的独特控制方法仍是一个需要解决的问题。最佳的人机界面选择,以实现自然控制还是一个具有挑战性的问题。表面肌电图(sEMG)是最受欢迎的选择之一,但存在许多难以解决的问题(如电极移位、出汗、疲劳)。基于超声成像的方法提供了一种识别复杂肌肉活动和构型的手段,与sEMG相比具有更高的信噪比和更少的硬件要求。本研究提出了一个高帧率超声成像手臂假肢控制的原型系统。使用所提出的框架,开发出了一种可以模仿人手的虚拟机器人手模拟器,链接如[10]所示。所提出的分类模型模拟四个手势,具有超过90%的分类准确率。

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