On-Demand Myoelectric Control Using Wake Gestures to Eliminate False Activations During Activities of Daily Living

要約

筋電制御は、柔軟なハンズフリー入力モダリティの可能性として最近ますます研究の焦点となっていますが、現在の制御アプローチは現実の状況では不注意で誤作動する傾向があります。
この研究では、入力ジェスチャとして誤って解釈される無関係な筋肉の動きの数を減らすために、新しい筋電制御パラダイムであるオンデマンド筋電制御が提案、設計、評価されています。
ウェイク ジェスチャの概念を活用することで、ユーザーは専用制御モードとスリープ モードを切り替えることができ、日常生活活動 (ADL) 中の不注意によるアクティベーションを効果的に排除できました。
この研究では、さまざまな難易度の 2 つのオンラインユビキタス EMG 制御タスクを通じて、ウェイクジェスチャーの実現可能性が実証されました。
アラームを解除し、ロボットを制御します。
提案された制御スキームは、意図的な覚醒ジェスチャー誘発中に信頼性の高いモード切り替えのための十分な感度を維持しながら、ADL 中のほとんどすべての非ターゲット筋入力を適切に無視することができました (>99.9%)。
これらの結果は、広範囲のアプリケーションに対してユビキタスな筋電制御ベースのオンデマンド入力を可能にするための重要なステップとしてのウェイクジェスチャーの可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

While myoelectric control has recently become a focus of increased research as a possible flexible hands-free input modality, current control approaches are prone to inadvertent false activations in real-world conditions. In this work, a novel myoelectric control paradigm — on-demand myoelectric control — is proposed, designed, and evaluated, to reduce the number of unrelated muscle movements that are incorrectly interpreted as input gestures . By leveraging the concept of wake gestures, users were able to switch between a dedicated control mode and a sleep mode, effectively eliminating inadvertent activations during activities of daily living (ADLs). The feasibility of wake gestures was demonstrated in this work through two online ubiquitous EMG control tasks with varying difficulty levels; dismissing an alarm and controlling a robot. The proposed control scheme was able to appropriately ignore almost all non-targeted muscular inputs during ADLs (>99.9%) while maintaining sufficient sensitivity for reliable mode switching during intentional wake gesture elicitation. These results highlight the potential of wake gestures as a critical step towards enabling ubiquitous myoelectric control-based on-demand input for a wide range of applications.

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