Überblick über sEMG zur Robotersteuerung: Techniken und Anwendungen

Die Oberflächen-Elektromyographie (sEMG) ist eine vielversprechende Technologie, die Muskelaktivierungssignale erfassen kann, um Roboter über neuartige Mensch-Maschine-Schnittstellen (HMIs) zu steuern. Diese Technologie wurde bereits in Szenarien wie dem Prothesendesign, der unterstützten Robotersteuerung und der Rehabilitationstrainings angewendet. Dieser Artikel bietet einen Überblick über die sEMG-basierte Robotersteuerung und behandelt zwei wichtige Aspekte: (1) die Signalverarbeitung und Klassifikationsmethoden von sEMG und (2) die auf sEMG basierenden Robotersteuerungsstrategien und -methoden. Zunächst wird die allgemeine Vorgehensweise in der Signalverarbeitung von sEMG skizziert und die gängigsten Methoden zur Datenerfassung, -vorverarbeitung und Merkmalsextraktion zusammengefasst. Darüber hinaus wurden maschinelles Lernen-basierte Mustererkennungsmethoden für die Klassifikation von sEMG-Signalen eingeführt. Anschließend werden benutzerintentbasierte Robotersteuerungsstrategien in drei Kategorien unterteilt: vollständige kontinuierliche Steuerung durch den Menschen, halbautonome kontinuierliche Steuerung und diskrete Steuerung, und deren Steuerungsmethoden sowie anwendbare Szenarien werden verglichen. Schließlich diskutiert dieser Artikel die Vor- und Nachteile sowie die zukünftigen Entwicklungsperspektiven der sEMG-basierten Robotersteuerung. Dieser Bericht bietet einen umfassenden Überblick über die sEMG-basierte Robotersteuerung, von der Signalverarbeitung und Klassifikationsmethoden bis hin zu Robotersteuerungsstrategien und -methoden, mit dem Ziel, zukünftige Forschungen zur Auswahl von Filtern, Merkmalsätzen und Mustererkennungsmethoden zu leiten und bei der Etablierung von sEMG-gesteuerten Robotersteuerungsrahmen zu unterstützen.