Sterowanie bioprotezą dłoni na poziomie człowiek-maszyna

Praca omawia problem sterowania decyzyjnego bioprotezą dłoni traktowany jako rozpoznawanie intencji ruchowych człowieka na drodze analizy sygnałów mioelektrycznych. Przy dużej liczbie realizowanych ruchów, która warunkuje zręczność protezy, to rozpoznawanie jest obarczone dużym błędem. Prezentowane podejście polega na łącznym wykorzystaniu takich metod jak: drzewa decyzyjne, sieci neuronowe oraz algorytmy genetyczne dla uzyskania poprawy niezawodności rozpoznawania.

---

The paper discusses the problem of decision control of hand bioprosthesis. The problem is considered as human intention recognition by means of the electromyography (EMG) signals analysis. The signal characteristics and the large number of movement classis of a dexterous hand together with the high reliability of their recognition that is demanded make the decisiom control problem all the more difficult. The presented approach consist in combining such technics as Decision Tree, Neural Networks and Genetic Algorithms to obtain the reliable recognition.