Exploratory Evaluation of the Force Myography (FMG) Signals Usage for Admittance Control of a Linear Actuator
Notice bibliographique
Résumé
Force Myography (FMG) is a technique involving the use of force sensors on the surface of the limb to detect the volumetric changes in the underlying musculotendinous complex. This paper investigates the feasibility of employing force-sensing resistors (FSRs) worn on the arm that measure the FMG signals for force prediction in dynamic conditions. The predicted force value can be mapped into velocity value to control a linear actuator to track hand movements. Two FMG bands were donned on the participant wrist and forearm muscle belly to measure the FMG signals during force exertion. An accurate force transducer was used for labeling the FM G signals by measuring the exerted force. Three regression algorithms including kernel ridge regression (KRR), support vector regression (SVR), and general regression neural network (G RNN), were used in this study for predicting hand force using the FMG signals. The data were collected for 200 seconds for training the regression model. Then, the trained model was used for online force prediction for 430 seconds. The testing accuracy was 0.92, 0.90 and 0.79, using KRR, SVR and GRNN, respectively. These results will be beneficial for monitoring hand force during human-robot interaction or controlling the robot movement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».