This paper presents a human-machine interaction based on a realtime upper limb motion prediction method using surface electromyography (sEMG). The motions were predicted using an artificial neural network algorithm and sEMG signals which are acquired from five muscles, and then a manipulator was controlled to follow after the predicted motions. Upper limb motions were restricted to 2D vertical plane with the contact condition between a user and an end-effector of manipulator. In order to demonstrate the feasibility of the proposed method, experiments using developed method and using a goniometer were performed. The results showed that the proposed real-time motion prediction method can be implemented a human-machine interaction system.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.5
no.1
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pp.20-25
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2012
Gender differences have been studied by using spectral features such as median frequency (MDF) respectively. MDF is the most commonly used as a feature to describe muscle conduction velocity. The aim of this paper is to detect gender differences from surface EMG signals during isotonic contractions of the bicep Brachii. Eight volunteers participated in surface EMG recordings placed on the biceps brachii and each recording experiment continued until their exhaustion. We used feature values and regressive slopes and compared the feature changes from the onset to the endurance time to find gender differences. The result of experiments shows that the regressive slope of these features is valid to measure gender differences.
19명의 건강한 성인 남자의 우세팔쪽 위팔두갈래근에서 피로가 생길 때까지 2.4초를 하나의 주기로 팔꿉을 반복적 등장성으로 굽히고 펴서 표면근전도 신호를 얻었다. 처리과정 A 중앙주파수(MDF )는 이 신호의 0.5초 구간을 power spectrum analy sis (PSA)로 계산하였는데 상당량의 잡음이 있었다. 중앙주파수의 잡음 양을 비교하기 위해, 동일한 표면근전도에서 3번까지 신호를 받았다 (2.4초 구간을 PSA로 계산한 처리과정 B, 13 point 로 moving averages한 처리과정 C, digital low pass filter한 처리과정 D). 그리고 나서 그 신호의 주요 주파수 성분을 뽑아내었다. 위의 중앙주파수 자료와 시간간의 회귀직선을 분석하면 초기 중앙주파수, 회귀기울기, 그리고 피로지수와 같은 모수를 얻을 수 있다. 비모수 검정의 하나인 Kendall 기법으로 네 개의 처리과정간의 모수를 비교하였다. 통계결과 잡음이 처리과정 A보다 B, C, D에서 적었고, D에서 가장 적게 나타났다. 중앙주파수를 digital low pass로 여과(filtering)함으로써 앞으로 있게 될 동적 운동 시 근피로 모니터기의 신뢰도를 높일 수 있다.
We present a method for the estimation of intramuscular electromyographic(EMG) signals from the given surface EMG signals. This method is based on representing the surface EMG signal as an autoregressive(AR) time model with a delayed intramuscular EMG signal as an input. The parameters of the time series model that transforms the intramuscular signal to the surface signal are identified. The identified model is then used in estimating the intramuscular signal from the surface signal.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.6
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pp.663-669
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2011
This paper examines methods to estimate torque and angle in shoulder flexion from surface electromyography(sEMG) signals for intuitive and delicate control of robotic assistance device. Five muscles on the upper arm, three for shoulder flexion and two for shoulder extension, were used to offer favorable sEMG recording conditions in the estimation. The methods tested were the mean absolute value (MAV) with linear regression and the artificial neural network (ANN) method. An optimal condition was sought by varying combination of muscles used and the parameters in each method. The estimation performance was evaluated using the correlation values and normalized root mean square error values. In addition, we discussed their possible use as an estimation of motion intent of a user or as a command input in a physical human-machine interaction system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.378-381
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2002
In this paper, we proposed an electromyography(EMG) based control method of a virtual robot arm as an adaptive human supporting system or remote control system, which consists of an shoulder control part, elbow control part, and wrist control part. The system uses four surface electrodes to acquire the EMG signal from operator. It is shown from the experiments that the EMG patterns during arm motions can be classified sufficiently by using SOM and LVQ. The interface system based on PC environment is constructed to 3-D graphic user interface(GUI) program. Experimental results show that proposed method obtains approximately 94 percent of success in classification.
등척성 수축에서 국소근육피로의 연구에는 표면전극을 사용한 근전도신호의 스펙트럼분석 이 효과적이다. 많은 연구결과에서 자발적 수축동안 근전도신호의 주파수 성분이 근육의 피로에 의해 낮은 쪽으로 천이 된다는 사실이 밝혀졌으며, 이를 근육피로의 지수로 사용하려는 노력이 계속되어 왔다. 본 연구에서는 실제와 유사한 형태의 주기적 작업수행시에 얻어진 근전도신호의 중간주파수 천이양상을 지속적 수축에서 얻어진 중간주파수의 천이양상과 비교하여, 주기적 작업의 피로축적은 지속적 수축에서의 피로축적과 같은 경향성을 지님을 찾아냈으며, 이 결과를 근거로 주기적 수축의 수축지속시간으로 정규화된 개념의 피로지수를 개발하였다. 이러한 피로지수는 정량적으로 제시될 수 있음은 물론, 작업설계와 허용한계의 설정등에 응용될 수 있을 것이다.
Jung, YoungJin;Park, Hae Yean;Maitra, Kinsuk;Prabakar, Nagarajan;Kim, Jong-Hoon
Therapeutic Science for Rehabilitation
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v.7
no.1
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pp.79-88
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2018
Objective : Conventional therapy approaches for stroke survivors have required considerable demands on therapist's effort and patient's expense. Thus, new robotics rehabilitation therapy technologies have been proposed but they have suffered from less than optimal control algorithms. This article presents a novel technical healthcare solution for the real-time, simultaneous and propositional myoelectric control for stroke survivors' upper limb robotic rehabilitation therapy. Methods : To implement an appropriate computational algorithm for controlling a portable rehabilitative robot, a linear regression model was employed, and a simple game experiment was conducted to identify its potential of clinical utilization. Results : The results suggest that the proposed device and computational algorithm can be used for stroke robot rehabilitation. Conclusion : Moreover, we believe that these techniques will be used as a prominent tool in making a device or finding new therapy approaches in robot-assisted rehabilitation for stroke survivors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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