Sheikah arm

• Autor(a) principal: Matheus, Ricardo H. A.
• Data de Publicação: 2023
• Outros Autores: Araki, Daniel K. S., Nunes, Rafael O., Leal, Gustavo N.
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da FEI
• Texto Completo: https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5078
• topic: myo armband; prótese mioelétrica; aprendizado de máquina; myoelectric prosthesis; machine learning

O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um protótipo de prótese mioelétrica de mão desenvolvida em uma impressora 3D, cuja intensão do usuário seja detectada pela utilização de técnicas de aprendizado de máquina para o reconhecimento de padrões de sinais mioelétricos. Foram estudados os principais componentes e conceitos da solução, partindo do modelo de prótese open source, da leitura de sinais mioelétricos coletados pela Myo Armband, do processamento dos sinais através de aprendizado de máquina utilizando a ferramenta Classification Learner e do Matlab e, por fim, comunicação Wi-Fi com o Raspberry Pi Zero W, responsável pelo controle do movimento final, realizado através do acionamento dos servomotores do protótipo. Utilizando como classificador o SVM Quadrático, a acurácia média obtida nos teste,s com aquisição de dados online, foi de 90,8%, para distinguir cinco movimentos: mão aberta, preensão, pinça, extensão do indicador e extensão do polegar.