Analysis Of A Low-Cost Sensor Towards An Emg-Based Robotic Exoskeleton Controller
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the evaluation of the MyoWare Electromyographic (EMG) sensor performance during a typical end-use application to help determine if it could be used for an EMG-based controller of an upper-limb robotic exoskeleton. Tests were conducted to study the signalto-noise ratio (SNR) and a series of experiments were performed to determine the sensor's capability of capturing key EMG signal features while a subject performed bicep curls. LabVIEW was used for data collection and processing, and Matlab was used for statistical analysis. The results revealed that the SNR was between 10dB and 33dB for the average peak root mean square (RMS) EMG, and between 1dB and 27dB for the average voluntary contraction (AVC) EMG whichexcept for one casewere all above the acceptable level in the field. The validation of the sensor performance showed a correlation consistent with literature between the force exerted and the RMS EMG signal under both dynamic and static loading. These initial results indicate that the MyoWare EMG sensor could be used in a more advanced robotic exoskeleton EMG-based controller beyond its current popular use as an EMG-level threshold-based ON/OFF switch.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».