低成本肌电假手研究发布
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低成本肌电假手研究发布
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报道摘要
一款面向发展中国家截肢者需求的低成本肌电假手被开发出来，通过三块肌肉的 EMG 信号分类五种手势并控制假手动作。该系统采用浅层神经网络，时域与频域分类准确率分别为 94.8% 和 93.2%，因时域计算与响应更快而被采用。假手由两个伺服电机驱动、具备两个自由度，另加入腕部旋转机构（由两种手势控制）增至三个自由度，并配备力传感器与振动电机的触觉反馈系统。
摘自 arXiv cs.RO
最新进展10月12日 12:00
低成本肌电假手：用 EMG 与机器学习实现 5 种手势分类报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv cs.RO低成本肌电假手：用 EMG 与机器学习实现 5 种手势分类
一款面向发展中国家截肢者需求的低成本肌电假手被开发出来，通过三块肌肉的 EMG 信号分类五种手势并控制假手动作。该系统采用浅层神经网络，时域与频域分类准确率分别为 94.8% 和 93.2%，因时域计算与响应更快而被采用。假手由两个伺服电机驱动、具备两个自由度，另加入腕部旋转机构（由两种手势控制）增至三个自由度，并配备力传感器与振动电机的触觉反馈系统。
本事件热度走势
- 可比范围当前
- 9
- 可比范围峰值
- 910月12日 14:00
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- –
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14:0015:0016:00
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