Медицинская Техника / Медицинская техника №1, 2024 / с. 7-9

Разработка системы управления кистевого протеза с тактильной обратной связью

С.Ф. Яцун, А.В. Мальчиков, А.Н. Рукавицын

Аннотация

Представлен робототехнический человеко-машинный комплекс, состоящий из бионического протеза кисти и модуля силового воздействия, позволяющего реализовать тактильную обратную связь, повышающую удобство и эффективность протеза. Представлены также структура и алгоритм работы системы управления, построенной с использованием искусственной нейронной сети и обеспечивающей управляемое движение и силовое очувствление протеза.

Вернуться к содержанию

Сведения об авторах

Сергей Федорович Яцун, д-р техн. наук, профессор, зав. кафедрой,

Андрей Васильевич Мальчиков, канд. техн. наук, доцент,

Александр Николаевич Рукавицын, канд. техн. наук, доцент, кафедра механики, мехатроники и робототехники, ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет», г. Курск,

e-mail: alruk75@mail.ru

Список литературы

1. Кореневский Н.А., Яцун С.Ф., Яцун А.С., Дмитриева В.В. Экзоскелет с биотехнической обратной связью для вертикализации пациентов // Медицинская техника. 2017. № 3. С. 48-51.

2. Filist S., Al-Kasasbeh R.T., Shatalova O. и др. Developing neural network model for predicting cardiac and cardiovascular health using bioelectrical signal processing // Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering. 2022. Vol. 25. № 8. PР. 908-921.

3. Micera S., Carpaneto J., Raspopovic S. Control of hand prostheses using peripheral information // IEEE Reviews in Biomedical Engineering. 2010. Vol. 3. PР. 48-68.

4. Kung T.A., Bueno R.A., Alkhalefah G.K. et al. Innovations in prosthetic interfaces for the upper extremity // Plastic and Reconstructive Surgery. 2013. Vol. 132. № 6. PP. 1515-1523.

5. Wijk U., Carlsson I. Forearm amputees’ views of prosthesis use and sensory feedback // Journal of Hand Therapy. 2015. Vol. 28. № 3. PP. 269-278.

6. Камалова К.Р. Современные протезы рук / Мавлютовские чтения: Сб. науч. труд. – Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. 2021. Т. 3. С. 73-79.

7. Allison G.T., Marshall R.N., Singer K.P. EMG signal amplitude normalization technique in stretch-shortening cycle movements // Journal of Electromyography and Kinesiology. 1993. Vol. 3. № 4. PР. 236-244.

8. Zecca M., Micera S., Carrozza M.C., Dario P. Control of multifunctional prosthetic hands by processing the electromyographic signal // Critical Reviews in Biomedical Engineering. 2002. Vol. 30. № 4. P. 6.

9. Atzori M., Cognolato M., Mьller H. Deep Deep learning with convolutional neural networks applied to electromyography data: A resource for the classification of movements for prosthetic hands // Frontiers in Neurorobotics. 2016. Vol. 10. P. 9.

10. Ortiz-Catalan M., Hakansson B., Branemark R. An osseointegrated human-machine gateway for long-term sensory feedback and motor control of artificial limbs // Science Ttranslational Medicine. 2014. Vol. 6. № 257. P. 257.

11. Horch K., Meek S., Taylor T.G., Hutchinson D.T. Object discrimination with an artificial hand using electrical stimulation of peripheral tactile and proprioceptive pathways with intrafascicular electrodes // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2011. Vol. 19. № 5. PP. 483-489.

12. Спиркин А.Н., Королев Н.С., Ишков А.С. и др. Бионическое управление протезом верхней конечности // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2020. Т. 2. С. 176-178.

13. Мальчиков А.В., Яцун С.Ф., Яцун А.С. Математическое моделирование копирующего управления робототехническим устройством, оснащенным линейным электроприводом с упругим звеном // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2019. № 5. С. 34-42.