Ultrasound Based Prosthetic Arm Control

要約

上肢の喪失は、仕事、交流、および日常業務を独立して行う能力を制限するため、人の生活の質に大きな影響を与える可能性があります。
義肢は義肢に使用され、手足を失った人の機能と生活の質を向上させます。
人工装具技術の大幅な進歩にもかかわらず、複雑な人工装具の拒絶率は高いままです[1]-[5]。
上肢切断者の 4 分の 1 から 3 分の 1 は、義肢の技術を理解していないために義肢を放棄しています。
筋肉の活動を監視し、義手を調整するために最も広く使用されている方法である表面筋電図法 (sEMG) には、信号対雑音比が低く、振幅分解能が低いなどの重大な欠点があります [6]-[8]。筋電制御システムとは異なります。
、電気的な筋肉の活性化を使用してエンドエフェクターの速度を計算しますが、私たちの戦略は超音波を使用して機械的な筋肉の変形を直接監視し、抽出された信号を使用してエンドエフェクターの位置を比例的に制御します。
この調査では、身体的に健康な 3 人のボランティアによって行われた 4 つの別々の手の動きを利用しました。
ROS を使用して、仮想ロボットハンドのシミュレーションを作成しました。
非常に少ないトレーニングで手のパフォーマンスに匹敵するパフォーマンスを目の当たりにした後、私たちのコントロール方法は信頼性が高く自然であると結論付けました.

要約(オリジナル)

The loss of an upper limb can have a substantial impact on a person’s quality of life since it limits a person’s ability to work, interact, and perform daily duties independently. Artificial limbs are used in prosthetics to help people who have lost limbs enhance their function and quality of life. Despite significant breakthroughs in prosthetic technology, rejection rates for complex prosthetic devices remain high[1]-[5]. A quarter to a third of upper-limb amputees abandon their prosthetics due to a lack of comprehension of the technology. The most extensively used method for monitoring muscle activity and regulating the prosthetic arm, surface electromyography (sEMG), has significant drawbacks, including a low signal-to-noise ratio and poor amplitude resolution[6]-[8].Unlike myoelectric control systems, which use electrical muscle activation to calculate end-effector velocity, our strategy employs ultrasound to directly monitor mechanical muscle deformation and then uses the extracted signals to proportionally control end-effector location. This investigation made use of four separate hand motions performed by three physically healthy volunteers. A virtual robotic hand simulation was created using ROS. After witnessing performance comparable to that of a hand with very less training, we concluded that our control method is reliable and natural.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google