Details
| Title | Системный подход к проектированию адаптивной системы управления бионическим протезом кисти руки = A systematic approach to the design of an adaptive control system for a bionic prosthetic hand // Современные подходы в системном инжиниринге и цифровом моделировании сложных производственных систем: сборник трудов Всероссийской научно-практической конференции, 27–28 февраля 2025 года |
|---|---|
| Creators | Линчевский Михаил Леонидович ; Ахмеров Данил Маратович |
| Organization | Engineering Technological Research Institute (ETRI) |
| Imprint | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Collection | Общая коллекция |
| Document type | Article, report |
| Language | Russian |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-228 |
| Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Additionally | New arrival |
| Record key | RU\SPSTU\edoc\79500 |
| Record create date | 7/15/2026 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
| Group | Anonymous |
|---|---|
| Network | Internet |
Бионические протезы кисти, представляющие собой высокотехнологичные устройства для восстановления функциональности руки, до сих пор не полностью удовлетворяют потребностям пользователей. В статье предложена архитектура системы управления бионическим протезом кисти, основанная на машинном обучении для обработки ЭМГ-сигналов и элементами математического моделирования движений кисти человека. Система включает этапы очистки данных, классификации и персонализированного обучения, что обеспечивает точность и адаптивность анализа. В комплексе с оптимизацией параметров управления моторами встраиваемой системой, подход обеспечивает высокую точность и плавность движений, близких к естественным. Научная новизна заключается в разработке адаптивного подхода, который интегрирует машинное обучение и математические методы для повышения эффективности управления.
Bionic prosthetic hands, which are high-tech devices for restoring the functionality of the hand, still do not fully meet the needs of users. The article proposes the architecture of a bionic prosthetic hand control system based on machine learning for processing EMG signals and elements of mathematical modeling of human hand movements. The system includes stages of data purification, classification and personalized learning, which ensures the accuracy and adaptability of the analysis. Combined with the optimization of motor control parameters by the embedded system, the approach ensures high accuracy and smoothness of movements close to natural ones. The scientific novelty lies in the development of an adaptive approach that integrates machine learning and mathematical methods to improve management efficiency.
| Network | User group | Action |
|---|---|---|
| ILC SPbPU Local Network | All |
|
| Internet | Authorized users SPbPU |
|
| Internet | Anonymous |
|
