Design of electric wheelchair controller based on brainwaves spectrum EEG sensor

Utama, Jana; Saputra, M D

doi:10.1088/1757-899x/407/1/012080

Cited by 13 publications

(9 citation statements)

References 4 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Menurut penelitian [2], [3] Tujuan pembuatan alat ini adalah untuk menghasilkan rancang bangun sebuah alat bantu kursi roda elektrik untuk disabilitas berbasis mikrokontroler ATmega328. Alat ini diharapkan dapat mempermudah pengguna TELEKONTRAN, VOL.…”

Section: Pendahuluanunclassified

Rancang Bangun Sepatu Roda Elektrik Berbasis Arduino

Damayanti¹,

Suryanto²

2023

Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan

View full text Add to dashboard Cite

Pada jurnal ini dibahas mengenai teknologi kendaraan berbasis tenaga listrik atau EV, di mana saat ini teknologi EV sangat berkembang pesat menuntut kemajuan teknologi yang ramah terhadap lingkungan, teknologi EV ini dipadukan dengan olahraga inline skate. Alat ini di desain khusus secara ringkas agar dapat dibawa ke mana saja. Kecepatan maksimum alat ini sekitar 13 km/jam dengan sumber tenaga listriknya menggunakan baterai yang dapat diisi ulang sehingga tidak perlu khawatir lagi mengenai bahan bakar yang menimbulkan emisi. Jenis baterai yang digunakan adalah LiPo dengan kapasitas 10400 mAh, dengan waktu charging sekitar 6 jam 18 menit. Dudukan kaki juga di desain universal sehingga dapat digunakan menggunakan sepatu berbagai jenis dan berbagai ukuran. Serta sistem gas dan rem yang melalui remote radio controller. Alat ini menggunakan komunikasi radio dalam berkomunikasi dan saling mengirim data modul radio yang digunakan ialah NRF24L01 merupakan radio modul yang dapat menerima dan mengirim data melalui gelombang radio 2.4 Ghz. Dikontrol menggunakan microprocessor Arduino Nano. Diharapkan alat ini dapat menjadi transportasi alternatif jarak dekat.

show abstract

Section: Pendahuluanunclassified

Rancang Bangun Sepatu Roda Elektrik Berbasis Arduino

Damayanti¹,

Suryanto²

2023

Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In [1] the EEG signal transferred to STM32 Microprocessor in order to specify the direction of wheelchair and trying to get as less as possible of error and as high as reliability. In [2] Neurosky Mindwave sensor beside Arduino microcontroller used to make a communication between input and output components. Beside the ultrasonic distance sensor, the HCSR-04 used to ensure the safety of wheelchair.…”

Section: Fig 1: Architecture Of Brain Controlled Wheelchair System Ad...mentioning

confidence: 99%

“…The Brain Machine Interface has a profound impact on paralysis or the life of the elderly. They can control all kinds of equipment without the need of both hands [1].With the Brain Computer Interface (BCI), people with disabilities can certainly control their own wheelchairs through brain waves of EEG (Electroencephalogram) signals [2]. Figure 1 presents the architecture of brain controlled wheelchair system.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

A Deep Learning based Optimization Model for Based Computer Interface of Wheelchair Directional Control

Zubair¹

2022

Tikrit J. Pure Sci.

View full text Add to dashboard Cite

An efficient recognition model is highly recommended while trying to analyze brain signal pattern for Motor Imagery (MI) signal. Therefore, this study aims to develop an optimized model based on a deep learning approach using Multi-Layer Perceptron (MLP) in order to help a large community of disability people by allowing them to control the wheelchair using their MI Brain signal. In this paper, dataset is used which is belong to BCI Competition dataset IV/2b and consists of two parts, each of them contains on 160 trails for a single subject. To preprocess the brain signal, Butterworth band pass filter used to remove unwanted signal (Alpha and Beta) and remain on the brain signal, then followed by feature extraction technique using Discrete Wavelet Transform (DWT). After that, Multi-Layer Perceptron (MLP) classifier based training parameters utilized to optimize the performance of the proposed system through using grid search optimization to improve performance of distinguishing between the two directional wheelchair commands. Cross-validations with ten groups were adopted to boost the modeling accuracy with dataset of all subjects (1440 trials) and the single subjects (160 trails). The results of this study showed that the efficiency of the optimized MLP model increased by 3% over the large dataset compared to the non-optimized model. It can be concluded that the optimized model can be deployed in a MI based BCI wheelchair control system to help the disability people in their daily activities.

show abstract

“…1, APRIL 2021 diagram Labview. Program Labview ini, bisa digunakan sebagai perangkat untuk simulasi maupun dihubungkan langsung dengan perangkat keras [14]. Bagian 3 berisi tentang pemaparan dan analisis data-data yang didapatkan dari hasil pengujian, dimana data-data tersebut nantinya akan dibandingkan satu dengan yang lainnya.…”

Section: Sistematika Pembahasanunclassified

Analisis Performansi Algoritma Informed Rapidly-exploring Random Tree* Dengan Metode Boundary Sampling dan Metode Goal Biasing Sampling

Kamilia¹

2021

Jurnal Ilmiah Telekomunikasi, Kendali dan Elektronika Terapan

View full text Add to dashboard Cite

Perencanaan jalur merupakan salah satu program penunjang untuk robotika atau kendaraan. Pada perencanaan jalur dibutuhkan algoritma yang tepat agar mendapatkan hasil yang optimal. Algoritma Informed Rapidly-exploring Random Tree* (Informed-RRT*) merupakan algoritma untuk perencanaan jalur yang berbasis sampling atau pengambilan sampel acak pada ruang pencarian. Pada penelitian ini akan dilakukan analisis performansi algoritma Informed-RRT* dengan metode boundary sampling dan metode goal biasing sampling. Tujuan penelitian ini yaitu membandingkan algoritma Informed-RRT* metode boundary sampling dengan Informed-RRT* metode goal biasing sampling untuk mendapatkan algoritma dengan performansi terbaik dalam melakukan perencanaan jalur. Pengujian dilakukan berbasis simulasi menggunakan software Labview. Dalam pengujian ini digunakan beberapa kasus lingkungan obstacle yang ada, yaitu lingkungan narrow, trap dan clutter. Kriteria untuk menentukan performansi yang optimal yaitu jarak jalur (path cost), waktu komputasi, dan jumlah node. Dari hasil yang didapatkan, nilai rata-rata algoritma Informed-RRT* metode boundary sampling menghasilkan waktu komputasi yang lebih cepat dan juga jumlah node yang lebih sedikit dibandingkan dengan Informed-RRT* metode goal biasing sampling, sedangkan untuk jarak jalur algoritma dengan kedua metode tersebut memiliki hasil yang hampir sama. Dapat disimpulkan bahwa algoritma Informed-RRT* metode boundary sampling memiliki performansi lebih optimal dibandingkan dengan algoritma Informed-RRT* metode goal biasing sampling. Kata kunci : Boundary Sampling, Goal Biasing Sampling, Informed-RRT*, Labview, Perencanaan jalur

show abstract

Design of electric wheelchair controller based on brainwaves spectrum EEG sensor

Cited by 13 publications

References 4 publications

Rancang Bangun Sepatu Roda Elektrik Berbasis Arduino

Rancang Bangun Sepatu Roda Elektrik Berbasis Arduino

A Deep Learning based Optimization Model for Based Computer Interface of Wheelchair Directional Control

Analisis Performansi Algoritma Informed Rapidly-exploring Random Tree* Dengan Metode Boundary Sampling dan Metode Goal Biasing Sampling

Contact Info

Product

Resources

About