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Sistema Neural para Reconhecimento de Padrões em Sinais EMGs para Controle de Braço Robótico

Evelyne L. FerreiraMaury M. Gouvêa Jr.

Pesquisas na área de Inteligência Artificial aplicadas à Engenharia Biomédica têm buscado dispositivos que possam melhorar a qualidade de vida de portadores de deficiência física. O uso de sistemas inteligentes pode permitir que o usuário controle próteses elétricas por meio de sinais emanados da contração muscular, denominados eletromiográficos (EMGs). Este artigo apresenta um sistema inteligente capaz de processar sinais EMGs e controlar movimentos básicos de um braço robótico. A classificação dos padrões de movimentos foi feita por uma rede neural artificial (RNA) do tipo Multilayer Perceptron (MLP), a partir de duas abordagens distintas. Os resultados mostraram que ambas abordagens propostas para a RNA são capazes de classificar os movimentos do braço robótico com taxas de acerto superiores 98% e, quando implementadas no braço robótico, são capazes de reconhecer os movimentos a partir dos sinais EMGs, em tempo real, com uma taxa de acerto de 80% a 100%.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/eniac/2016/043.pdf

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