Resumo: Neste trabalho apresenta-se o desenvolvimento de um sistema de estimativa de movimentos de extensão do punho usando um canal de eletromiografia de superfície e uma rede neural artificial do tipo NARX. Os dados do experimento foram amostrados por um Arduino Due e a rede neural foi treinada no software Matlab® utilizando o sinal do eletromiografo como série exógena e os dados da unidade de medição inercial como alvo. A precisão da estimativa alcançada pelo sistema foi em média de 91,4 porcento (coeficiente de determinação -r²) Palavras-chave: sEMG, IMU, Rede Neural Artificial, movimento de punho, movimento de mão.
Abstract
IntroduçãoEstima-se que nos Estados Unidos dois milhões de pessoas tiveram algum tipo de amputação, sendo que são realizadas aproximadamente 185 mil novas cirurgias de retirada de membros a cada ano [1]. Entre essas amputações, um quarto são de membros superiores, destas dez porcento estão relacionadas ou a retirada total da mão, preservando a integridade dos ossos do antebraço (desarticulação de punho) ou a amputação entre a articulação do punho e a articulação do cotovelo (amputação transradial) [1]. Avanços recentes nas pesquisas de biorrobótica tem gerado próteses de mão com alto grau de liberdade, baixo peso, com alta capacidade de carga, com estrutura semelhante a mão humana e que podem devolver as pessoas amputadas grande parte da funcionalidade do membro perdido [2,3]. Grande parte das próteses de mão utilizam como set point do sistema de controle dados provenientes do processamento de sinal de eletromiografia de superfície (s-EMG). Isso ocorre devido a essa técnica ser não invasiva, de fácil utilização e refletir a intenção motora do indivíduo antes da ocorrência do movimento em si [1]. No caso da desarticulação do punho, eletrodos são colocados de modo a amostar a atividade elétrica de todos os músculos envolvidos no movimento de interesse, já para o caso da amputação transradial eletrodos são colocados no membro residual. Nos últimos anos foram desenvolvidos vários métodos para processar, identificar e relacionar sinais de s-EMG a movimentos de mão. Entretanto, as técnicas utilizadas até o presente momento não se adéquam aos recentes avanços no desenvolvimento de próteses devido a essas utilizarem métodos de classificação que restringem os movimentos de mão através uma perspectiva binária onde é analisado apenas a existência ou não de um determinado gesto como abrir ou fechar de mão, flexão ou extensão de punho, desvio radial ou desvio ulnar [5,6]. Tal processo ignora que o movimento ocorre de maneira continua no tempo, podendo assumir diversas posições angulares para cada um desses movimentos. Outros problemas comumente encontrados nas técnicas propostas são o número muito grande de canais de eletromiografia utilizados, que farão que sua implementação em próteses gerem a necessidade de hardwares que possuem maior capacidade de amostragem e processamento, e logo, hardwares de maior custo financeiro; e a utilização de janelamentos, que acabam por inserir atrasos nas estimativa...
