Generating Human-Like Velocity-Adapted Jumping Gait from sEMG Signals for Bionic Leg’s Control
المؤلفون المشاركون
Sabourin, Cristophe
Yu, Weiwei
Ma, Weihua
Feng, Yangyang
Wang, Runxiao
Madani, Kurosh
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-18، 18ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-08-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
18
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In the case of dynamic motion such as jumping, an important fact in sEMG (surface Electromyogram) signal based control on exoskeletons, myoelectric prostheses, and rehabilitation gait is that multichannel sEMG signals contain mass data and vary greatly with time, which makes it difficult to generate compliant gait.
Inspired by the fact that muscle synergies leading to dimensionality reduction may simplify motor control and learning, this paper proposes a new approach to generate flexible gait based on muscle synergies extracted from sEMG signal.
Two questions were discussed and solved, the first one concerning whether the same set of muscle synergies can explain the different phases of hopping movement with various velocities.
The second one is about how to generate self-adapted gait with muscle synergies while alleviating model sensitivity to sEMG transient changes.
From the experimental results, the proposed method shows good performance both in accuracy and in robustness for producing velocity-adapted vertical jumping gait.
The method discussed in this paper provides a valuable reference for the sEMG-based control of bionic robot leg to generate human-like dynamic gait.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yu, Weiwei& Ma, Weihua& Feng, Yangyang& Wang, Runxiao& Madani, Kurosh& Sabourin, Cristophe. 2017. Generating Human-Like Velocity-Adapted Jumping Gait from sEMG Signals for Bionic Leg’s Control. Journal of Sensors،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187332
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yu, Weiwei…[et al.]. Generating Human-Like Velocity-Adapted Jumping Gait from sEMG Signals for Bionic Leg’s Control. Journal of Sensors No. 2017 (2017), pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187332
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yu, Weiwei& Ma, Weihua& Feng, Yangyang& Wang, Runxiao& Madani, Kurosh& Sabourin, Cristophe. Generating Human-Like Velocity-Adapted Jumping Gait from sEMG Signals for Bionic Leg’s Control. Journal of Sensors. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-18.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1187332
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1187332
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر