THIẾT KẾ SẢN PHẨM ROBOT CẲNG TAY  PHỤC VỤ THỰC HÀNH KỸ THUẬT TIN HỌC Y SINH

Trần Đức Hoàng; Lê Hoàng Hiệp

doi:10.34238/tnu-jst.4659

THIẾT KẾ SẢN PHẨM ROBOT CẲNG TAY PHỤC VỤ THỰC HÀNH KỸ THUẬT TIN HỌC Y SINH

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 14/06/21 Ngày hoàn thiện: 12/08/21 Ngày đăng: 18/08/21

Các tác giả

1. Trần Đức Hoàng , Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
2. Lê Hoàng Hiệp, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Bài báo này tập trung nghiên cứu và thiết kế một sản phẩm Robot cẳng tay sử dụng các công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực tin học y sinh với mục đích là hỗ trợ người sử dụng điều khiển các Robot trong các môi trường khó khăn, khắc nghiệt. Thiết kế sản phẩm của nghiên cứu này kế thừa và phát huy được các ưu điểm của các sản phẩm đã được thương mại hóa trên thị trường như truyền tin qua các khớp thần kinh sử dụng tín hiệu điện cơ, sử dụng công nghệ truyền thông hiện đại. Ưu điểm của sản phẩm là giá thành rẻ, dễ sử dụng và áp dụng cho nhiều đối tượng trên thực tế. Hơn nữa, sản phẩm có thể được sử dụng làm công cụ thực hành cho sinh viên các ngành tin học y sinh tại các trường đại học, trung tâm nghiên cứu nơi mà đang còn thiếu thốn trang thiết bị liên quan đến lĩnh vực này có thêm công cụ nghiên cứu, thực nghiệm chuyên sâu, nâng cao kiến thức và khả năng áp dụng lý thuyết vào thực tế được hiệu quả hơn. Kết quả nghiên cứu, thiết kế và triển khai cho thấy sản phẩm thực tế có độ chắc chắn cao, dễ lắp đặt, vận hành, bảo dưỡng và bảo trì.

Từ khóa

Khoa học máy tính; Kỹ thuật y sinh; Cẳng tay Robot; Tín hiệu điện cơ; Tin sinh học

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] A. M. Tahir, J. Iqbal, and T. Aized, “Human machine interface: robotizing the instinctive living,” International Robotics & Automation Journal, vol. 4, no. 5, pp. 308-314, 2018, doi: 10.15406/iratj.2018.04.00142.

[2] A. Ke, J. Huang, L. Chen, Z. Gao, and J. He, “An Ultra-Sensitive Modular Hybrid EMG–FMG Sensor with Floating Electrodes,” Sensors, vol. 20, no. 17, 2020, Art. no. 4775, doi: https://doi.org/10.3390/s20174775.

[3] Z. Gao, R. Tang, Q. Huang, and J. He, “A Multi-DoF Prosthetic Hand Finger Joint Controller for Wearable sEMG Sensors by Nonlinear Autoregressive Exogenous Model,” Sensors, vol. 21, 2021, Art. no. 2576, doi: https:// doi.org/10.3390/s21082576.

[4] M. Simão, N. Mendes, O. Gibaru, and P. Neto, “A Review on Electromyography Decoding and Pattern Recognition for Human-Machine Interaction,” IEEE Access, vol. 7, pp. 39564-39582, 2019.

[5] M. V. Ho, T. P. Mac, H. H. Le, and V. N. Dinh, "Designing a surveilance, measurement and control system for supplying livestock and farm labview platform – based,” TNU Journal of Science and Technology, vol. 225, no. 06, pp. 258-264, 2020.

[6] M. V. Ho, H. H. Le, T. P. Mac, and T. H. Dao, "Study to build and automatic measurement adn warning system of alcohol concentration for vehicle drivers," TNU Journal of Science and Technology, vol. 225, no. 14, pp. 165-172, 2020.

[7] H. Jian, S. Ri, T. Fukuda, and Y. A. Wang, “Disturbance Observer Based Sliding Mode Control for a Class of Underactuated Robotic System With Mismatched Uncertainties,” IEEE Trans. Autom. Contr., vol. 64, pp. 2480-2487, 2019.

[8] E. Hortal, D. Planelles, A. Costa, E. Láñez, A. Úbeda, J. M. Azorín, and E. Fernández, “SVM-based Brain–Machine Interface for controlling a robot arm through four mental tasks,” Neurocomputing, vol. 151, pp. 116-121, 2015.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.4659

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ