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Stable myoelectric control of a hand prosthesis using non-linear incremental learning

Gijsberts, Arjan und Bohra, Rashida und Sierra González, David und Werner, Alexander und Nowak, Markus und Caputo, Barbara und Roa, Maximo A. und Castellini, Claudio (2014) Stable myoelectric control of a hand prosthesis using non-linear incremental learning. Frontiers in Neurorobotics, 8. Frontiers Media S.A.. doi: 10.3389/fnbot.2014.00008. ISSN 1662-5218.

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Offizielle URL: http://journal.frontiersin.org/Journal/10.3389/fnbot.2014.00008/abstract

Kurzfassung

Stable myoelectric control of hand prostheses remains an open problem. The only successful human–machine interface is surface electromyography, typically allowing control of a few degrees of freedom. Machine learning techniques may have the potential to remove these limitations, but their performance is thus far inadequate: myoelectric signals change over time under the influence of various factors, deteriorating control performance. It is therefore necessary, in the standard approach, to regularly retrain a new model from scratch. We hereby propose a non-linear incremental learning method in which occasional updates with a modest amount of novel training data allow continual adaptation to the changes in the signals. In particular, Incremental Ridge Regression and an approximation of the Gaussian Kernel known as Random Fourier Features are combined to predict finger forces from myoelectric signals, both finger-by-finger and grouped in grasping patterns. We show that the approach is effective and practically applicable to this problem by first analyzing its performance while predicting single-finger forces. Surface electromyography and finger forces were collected from 10 intact subjects during four sessions spread over two different days; the results of the analysis show that small incremental updates are indeed effective to maintain a stable level of performance. Subsequently, we employed the same method on-line to teleoperate a humanoid robotic arm equipped with a state-of-the-art commercial prosthetic hand. The subject could reliably grasp, carry and release everyday-life objects, enforcing stable grasping irrespective of the signal changes, hand/arm movements and wrist pronation and supination.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/88375/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Stable myoelectric control of a hand prosthesis using non-linear incremental learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Gijsberts, ArjanIDIAP, SwitzerlandNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Bohra, RashidaDLRNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Sierra González, Daviddavid.sierragonzalez (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Werner, Alexanderalexander.werner (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nowak, Markusmarkus.nowak (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Caputo, BarbaraIDIAP, SwitzerlandNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Roa, Maximo A.maximo.roa (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1708-4223NICHT SPEZIFIZIERT
Castellini, ClaudioClaudio.Castellini (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7346-2180NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2014
Erschienen in:Frontiers in Neurorobotics
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:8
DOI:10.3389/fnbot.2014.00008
Verlag:Frontiers Media S.A.
ISSN:1662-5218
Status:veröffentlicht
Stichwörter:rehabilitation robotics, prosthetics, teleoperation, electromyography, machine learning, adaptive sistems
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Multisensorielle Weltmodellierung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Hinterlegt von: Castellini, Dr. Claudio
Hinterlegt am:11 Jun 2014 16:14
Letzte Änderung:06 Nov 2023 15:12

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