Avaliação da utilização de aprendizado supervisionado para previsão de movimentos de um exoesqueleto a partir de sinais SEMG (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: TANO, VINICIUS HIDEO - EP ; SILVESTRE, VITOR CORDIOLLI - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PMR
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; ENGENHARIA MECÂNICA
- Language: Português
- Abstract: O uso de exoesqueletos é comprovadamente uma opção para empresas que buscam uma melhor condição de trabalho de seu funcionário no ambiente industrial. Neste caso, os exoesqueletos ajudam a minimizar os problemas causados por movimentos repetitivos e em posições desconfortáveis as quais os operários podem ser submetidos em uma linha de produção. Além disso, os exoesqueletos têm capacidade de auxiliar pacientes a reaprender o movimento de caminhada. Sensores sEMG são usados para adquirir os dados de movimento do sujeito. Faz-se necessário o uso de métodos de aprendizado de máquinas para o tratamento destes dados, pois modelos matemáticos dinâmicos (modelos morfológicos) são muito complexos. Dentre os métodos, para um número discreto de movimentos, classificadores como kNN e SVM podem ser utilizados. O número discreto de movimentos a serem classificados neste projeto se resume a 4 traços desenhados em um plano horizontal, que em conjunto formam um asterisco. E estes tiveram seus movimentos registrados via sensores sEMG. Com os dados obtidos, o SVM se mostrou muito custoso computacionalmente para ser treinado, enquanto o kNN mostrou uma acurácia de 82,5% e um tempo de execução do modelo treinado de 391ms. Com isso, foi possível concluir que o uso de kNN _e capaz de prever um número discreto de movimentos, porém, é aplicável em apenas alguns casos, já que o seu tempo de execução é maior do que um tempo de reação comum de um ser humano e para a implementação em um exoesqueleto deve-se considerar ainda o sistema de controle, que não será discutido neste projeto.
- Imprenta:
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ABNT
TANO, Vinicius Hideo e SILVESTRE, Vitor Cordiolli. Avaliação da utilização de aprendizado supervisionado para previsão de movimentos de um exoesqueleto a partir de sinais SEMG. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3a23ed36-572d-4bf8-bc40-559a93152767/VINICIUS%20HIDEO%20TANO%20TCC21.pdf. Acesso em: 22 mar. 2025. -
APA
Tano, V. H., & Silvestre, V. C. (2021). Avaliação da utilização de aprendizado supervisionado para previsão de movimentos de um exoesqueleto a partir de sinais SEMG (Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação). Escola Politécnica, Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3a23ed36-572d-4bf8-bc40-559a93152767/VINICIUS%20HIDEO%20TANO%20TCC21.pdf -
NLM
Tano VH, Silvestre VC. Avaliação da utilização de aprendizado supervisionado para previsão de movimentos de um exoesqueleto a partir de sinais SEMG [Internet]. 2021 ;[citado 2025 mar. 22 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3a23ed36-572d-4bf8-bc40-559a93152767/VINICIUS%20HIDEO%20TANO%20TCC21.pdf -
Vancouver
Tano VH, Silvestre VC. Avaliação da utilização de aprendizado supervisionado para previsão de movimentos de um exoesqueleto a partir de sinais SEMG [Internet]. 2021 ;[citado 2025 mar. 22 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/3a23ed36-572d-4bf8-bc40-559a93152767/VINICIUS%20HIDEO%20TANO%20TCC21.pdf
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