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Frequency Feature for Proportional Myoelectric Control of Robotic Rehabilitation Therapy KCI 등재
재활로봇치료의 비례형 근전도기반 제어를 위한 주파수 특징
- 언어ENG
- URLhttps://db.koreascholar.com/Article/Detail/357188
pp.1-8
목적 : 본 연구에서는 표전 근전도 신호를 기반으로 기존의 재활로봇 알고리즘의 성능의 개선하기 위한 새로운 특징 요소를 개발 및 검증하였다.
연구방법 : 기존의 선형 재귀 모델을 기반으로 한 실시간 로봇 제어 알고리즘을 수정하여, 2개 이상의 주파수 특징을 가지는 근 전도신호에 그 특징의 수에 맞추어 주파수 영역을 다르게 한 모델을 개발하였다.
결과 : 측정된 결과 개선된 알고리즘의 모델이 기존 모델대비 높은 정확도가 나옮을 확인할 수 있었으며, 향후 이를 적용 한다면, 근전도 기반 재활로봇의 정확도가 향상될 수 있음을 확인할 수 있었다.
결론 : 본 연구에서 제안된 복수의 필터뱅크 특징을 기반으로 한 개선될 선형 재귀알고리즘이 기존 알고리즘보다 높은 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 뇌졸중 환자의 치료를 위한 재활 로봇을 제어하는데 활용된다면, 환자의 의지를 더욱 정확히 반영한 재활치료를 통하여 환자의 재활치료효과를 증진시킬 것이라 기대된다.
Objective : There have been active movements in developing exoskeletal robot system (ERS) which is electrically powered, especially for after stroke patient’s rehabilitation purposes. For the general principle of motor skill rehabilitation, the controlling algorithm for ERS should simulate actual tasks based on surface electromyogram (sEMG).
Methods : In this study, the modified linear regression model based on frequency feature was proposed, and compared to conventional method. An electro-goniometer was used to measure a degree of wrist movement, and six-channel sEMG device were employed to measure electric activates on the middle of forearm.
Results : The results show that the modified linear regression model has higher accuracy for controlling The ERS. According to the results, we assure of the possibility that the suggested model will be used for stroke robot rehabilitation.
Conclusion : Moreover, these techniques will be used as a prominent tool in making device or finding new therapy approaches in robot assisted rehabilitation for stroke survivors.
I. Introduction
II. Method
1. Participants and Experimental Setup
2. Experimental Procedures
3. Data Analysis
III. Result
IV. Discussion
V. Conclusion
References
국문초록
