Детальная информация
| Название | 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 |
|---|---|
| Авторы | Линчевский Михаил Леонидович ; Ахмеров Данил Маратович |
| Организация | Engineering Technological Research Institute (ETRI) |
| Выходные сведения | Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2025 |
| Коллекция | Общая коллекция |
| Тип документа | Статья, доклад |
| Язык | Русский |
| DOI | 10.18720/SPBPU/2/id25-228 |
| Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
| Дополнительно | Новинка |
| Ключ записи | RU\SPSTU\edoc\79500 |
| Дата создания записи | 15.07.2026 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
| Группа | Анонимные пользователи |
|---|---|
| Сеть | Интернет |
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.
| Место доступа | Группа пользователей | Действие |
|---|---|---|
| Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
| Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
| Интернет | Анонимные пользователи |
|
