Affiliation:
1. Институт интеллектуальных кибернетических систем,
Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»
Abstract
В статье представлена реализация системы управления мобильным роботом в среде ROS2 с помощью статических жестов руки, распознаваемых с помощью сигналов электромиограммы (ЭМГ). Ключевым компонентом данной системы является алгоритм преобразования сырого сигнала ЭМГ в дискретные управляющие команды. В рамках данной реализации рассмотрен принцип формирования команд управления движением мобильного робота для его перемещения в пространстве. При проектировании системы команд были учтены различные особенности жестов, такие как сложность их выполнения и распознавания, а также степень физической усталости оператора при выполнении жеста на протяжении длительного периода времени. Распознавание жестов на основе данных c двух ЭМГ-датчиков реализовано с помощью нейронной сети. Проведена интеграция разработанной системы управления с программным интерфейсом мобильного робота в среде ROS2. Представленная система показала высокую степень надежности в рамках тестирования, а также отмечено удобство ее использования испытуемыми.
Publisher
National Research Nuclear University MEPhI (Moscow Engineering Physics Institute)
Reference11 articles.
1. Gopal P., Gesta A., Mohebbi A. A Systematic Study on Electromyography-Based Hand Gesture Recognition for Assistive Robots Using Deep Learning and Machine Learning Models. Sensors, 2022. Vol. 22. No. 10, 3650. DOI: 10.3390/s22103650.
2. Voznenko T.I., Gridnev A.A., Kudryavtsev K.Y., Chepin E.V. The Decomposition Method of Multi-channel Control System Based on Extended BCI for a Robotic Wheelchair. Advances in Intelligent Systems and Computing, 2020, Vol. 948. Pp. 562–567. DOI: 10.1007/978-3-030-25719-4_73.
3. Han J.S., Song W.K., Kim J.S., Bang W.C., Lee H., Bien Z. New EMG pattern recognition based on soft computing techniques and its application to control a rehabilitation robotic arm. Proc. of 6th international conference on soft computing (IIZUKA2000), 2000. Pp. 890–897.
4. Lobov S.A., Mironov V.I., Kastal'skij I.A., Kazancev V.B. Sovmestnoe ispol'zovanie komandnogo i proporcional'nogo upravleniya vneshnimi robototekhnicheskimi ustrojstvami na osnove elektromiograficheskih signalov [Sharing command and proportional control of external robotic devices based on electromyographic signals]. Sovremennye tekhnologii v medicine, 2015. Vol. 7. No. 15. Pp. 30–38 (in Russian).
5. Reifinger S., Wallhoff F., Ablassmeier M., Poitschke, T., Rigoll, G. Static and Dynamic Hand-Gesture Recognition for Augmented Reality Applications. Human-Computer Interaction. HCI Intelligent Multimodal Interaction Environments, 2007. Vol. 4552. Pp. 728–737. DOI: 10.1007/978-3-540-73110-8_79.