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In this paper, a prosthetic robot hand was designed and fabricated and experimental evaluation of the realization of basic gripping motions was performed. As a first step, a robot finger was designed with same structural configuration of the human hand and the movement of the finger was evaluated via kinematic analysis. Electromyogram (EMG) signals for hand motions were measured using commercial wearable EMG sensors and classification of hand motions was achieved by applying the artificial neural network (ANN) algorithm. After training and testing for three kinds of gripping motions via ANN, it was observed that high classification accuracy can be obtained. A prototype of the proposed robot hand is manufactured through 3D printing and servomotors are included for position control of fingers. It was demonstrated that effective realization of gripping motions of the proposed prosthetic robot hand can be achieved by using EMG measurement and machine learning-based classification under a real-time environment.
#Prosthetic robot hand (로봇 의수) #Surface electromyography (표면 근전도) #Hand motion recognition (손동작 인식) #Artificial neural network (인공 신경망)

목차

1. 서론
2. 로봇 의수 설계
3. 손동작 인식
4. 손동작 구현
5. 결론
REFERENCES

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
Saridis, G. N. and Gootee, T. P., “EMG Pattern Analysis and Classification for a Prosthetic Arm,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. BME-29, No. 6, pp. 403-412, 1982. google schola Matrone, G. C., Cipriani, C., Secco, E. L., Magenes, G., and Carrozza, M. C., “Principal Components Analysis Based Control of a Multi-DOF Underactuated Prosthetic Hand,” Journal of Neuroengineering and Rehabilitation, Vol. 7, No. 1, pp. 1-13, 2010. google schola Ma, J., Thakor, N. V., and Matsuno, F., “Hand and Wrist Movement Control of Myoelectric Prosthesis based on Synergy,” IEEE Transactions on Human-Machine Systems, Vol. 45, No. 1, pp. 74-83, 2014. google schola Guo, W., Sheng, X., Liu, H., and Zhu, X., “Toward an Enhanced Human-Machine Interface for Upper-Limb Prosthesis Control with Combined EMG and NIRS Signals,” IEEE Transactions on Human-Machine Systems, Vol. 47, No. 4, pp. 564-575, 2017. google schola Lee, S., Kim, M. O., Kang, T., Park, J., and Choi, Y., “Knit Band Sensor for Myoelectric Control of Surface EMG-Based Prosthetic Hand,” IEEE Sensors Journal, Vol. 18, No. 20, pp. 8578-8586, 2018. google schola

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