A multichannel wireless sEMG sensor endowing a 0.13 μm CMOS mixed-signal SoC

This paper presents a wireless multichannel surface electromyography (sEMG) sensor which features a custom 0.13μm CMOS mixed-signal system-on-chip (SoC) analog frontend circuit. The proposed sensor includes 10 sEMG recording channels with tunable bandwidth (BW) and analog-to-digital converter (ADC) resolution. The SoC includes 10x bioamplifiers, 10x 3 rd order ΔΣ MASH 1-1-1 ADC, and 10x on-chip decimation filters (DF). This SoC provides the sEMG samples data through a serial peripheral interface (SPI) bus to a microcontroller unit (MCU) that then transfers the data to a wireless transceiver. We report sEMG waveforms acquired using a custom multichannel electrode module, and a comparison with a commercial grade system. Results show that the proposed integrated wireless SoC-based system compares well with the commercial grade sEMG recording system. The sensor has an input-referred noise of 2.5 μVrms (BW of 10-500 Hz), an input-dynamic range of 6 mVpp, a programmable sampling rate of 2 ksps, for sEMG, while consuming only 7.1 μW/Ch for the SoC (w/ ADC & DF) and 21.8 mW of power for the sensor (Transceiver, MCU, etc.). The system lies on a 1.5 × 2.0 cm 2 printed circuit board and weights <; 1 g

Tecnología asistiva para personas con discapacidad en miembros superiores: un mapeo sistemático de la literatura

El uso de la tecnología es en una herramienta fundamental en todos los ámbitos, no obstante, muchas personas con discapacidades suelen verse limitadas en el uso de ciertos dispositivos, por no contar con los medios para adquirirlos, o porque los que existen no se adaptan a sus necesidades. Para analizar esta situación se realizó un mapeo sistemático de la literatura sobre tecnología asistiva para personas con discapacidad en miembros superiores. Así que se procedió a crear y ejecutar un protocolo que establece un conjunto de preguntas a responder y el procedimiento para la búsqueda, y posteriormente la aplicación de filtros para la selección de artículos. Finalmente, se presenta un análisis que responder a las preguntas planteadas. En base a esto, se pudo concluir que la principal tendencia dentro del desarrollo de tecnología asistiva está en la producción de hardware especifico que funciona con software propio. Por otro lado, la creación de dispositivos que utilizan software ya existente es la segunda tendencia. También es destacable que es baja la cantidad de artículos que proponen el uso de hardware ya existente o de propósito general y la creación de software para estos. Por último, se pudo observar que el uso de inteligencia artificial en este campo todavía no es una tendencia.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Développement de technologies d'assistance à l'alimentation pour les personnes vivant avec des difficultés de mouvement aux membres supérieurs

Les déficiences sensorimotrices ou troubles du mouvement sont ce qui sous-tend ou cause les incapacités aux membres supérieurs. Par exemple, la spasticité musculaire, faiblesse musculaire, pauvre contrôle moteur sélectif, spasmes musculaires ou mouvements involontaires ou tremblements sont tous des exemples de désordres sensorimoteurs/troubles du mouvement. Lorsque des personnes vivent avec de tels désordres sensorimoteurs, cela peut entrainer des incapacités aux membres supérieurs et de la difficulté à réaliser diverses tâches quotidiennes. Dans plusieurs cas, les personnes atteintes n'ont pas accès aux services d'un aide-soignant. La famille doit donc s'occuper de la personne dans le besoin ou encore la personne atteinte doit se débrouiller avec les assistances techniques disponibles sur le marché. La situation risque de se détériorer dans un futur proche considérant le vieillissement de la population où il faudra prendre soin de plus en plus de personnes en perte d'autonomie avec moins de main d'œuvre active. À la suite d'une revue de littérature, et de consultations avec des ergothérapeutes, il a été établi que les assistances techniques commercialisées ne sont pas suffisamment adéquates pour plusieurs usagers. Ce mémoire porte sur le développement d'assistances techniques mécaniques afin de venir en aide aux personnes ayant des difficultés de mouvement aux membres supérieurs. L'hypothèse est que l'utilisation des assistances développées aidera les personnes vivant avec des troubles de mouvement à s'alimenter de manière plus autonome. Et ce, tout en réduisant la charge de travail du personnel médical. Deux types d'aide à l'alimentation ont été développés : un système d'aide à l'alimentation passif pour la spasticité et un ustensile anti-tremblements. Le premier est un système utilisant des mécanismes à quatre barres et des amortisseurs afin de stabiliser l'ustensile et d'amortir les mouvements involontaires. Le deuxième est un ustensile de plus petite taille qui stabilise les tremblements en utilisant des contrepoids.Many people live with disabilities that may affect the control of their upper limbs and therefore affect their daily autonomy. These disabilities can include muscle spasticity, non selective motor control, muscle weakness and others. This can cause spasms or tremors which will inevitably affect the person when he/she tries to eat by him/herself. In many cases, people living with that kind of disabilities do not have access to the service of a caregiver. The affected person can use technical aids available commercially or the family can takecare of the person in need. The situation is likely to deteriorate in the coming years considering the aging population. It will be necessary to take care of more and more people losing their autonomy while dealing with less active medical labor. Following a literature review, and several discussions with occupational therapists, it was established that the technical aids available commercially are not sufficiently adequate formany users. This thesis focuses on the development of mechanical feeding assistances tohelp people living with upper limbs movement disorders. The hypothesis is that using the developed aids will help people living with movement disorders to eat more independently. The use of the developed mechanical aids will increase user involvement while reducing the workload of the medical staff. Two different types of feeding aid have been developed: a passive feeding system forspasticity and an anti-tremor utensil. The first is a complex system using four-bar mechanisms and dampers to stabilize the utensil and reduce the effects of involuntary movements. The prototype is fixed on a table and is controlled with a handle. The second solution developed is a smaller sized utensil that stabilizes tremors using counterweight

Pattern recognition based on HD-sEMG spatial features extraction for an efficient proportional control of a robotic arm.

To enable an efficient alternative control of an assistive robotic arm using electromyographic (EMG) signals, the control method must simultaneously provide both the direction and the velocity. However, the contraction variations of the forearm muscles, used to proportionally control the device’s velocity using a regression method, can disturb the accuracy of the classification used to estimate its direction at the same time. In this paper, the original set of spatial features takes advantage of the 2D structure of an 8 × 8 high-density surface EMG (HD-sEMG) sensor to perform a high accuracy classification while improving the robustness to the contraction variations. Based on the HD-sEMG sensor, different muscular activity images are extracted by applying different spatial filters. In order to characterize their distribution specific to each movement, instead of the EMG signals’ amplitudes, these muscular images are divided in sub-images upon which the proposed spatial features, such as the centers of the gravity coordinates and the percentages of influence, are computed. These features permits to achieve average accuracies of 97% and 96.7% to detect respectively 16 forearm movements performed by a healthy subject with prior experience with the control approach and 10 movements by ten inexperienced healthy subjects. Compared with the time-domain features, the proposed method exhibits significant higher accuracies in presence of muscular contraction variations, requires less training data and is more robust against the time of use. Furthermore, two fine real-time tasks illustrate the potential of the proposed approach to efficiently control a robotic arm

Système de détection de mouvements complexes de la main à partir des signaux EMG, pour le contrôle d'une prothèse myoélectrique

Les avancées technologiques en ingénierie biomédicale à travers le monde permettent le développement de systèmes automatisés et adaptés, visant à fournir aux personnes vivant avec un handicap un meilleur confort de vie. Les prothèses intelligentes basées sur l'activité myoélectrique permettent aux personnes amputées d'interagir intuitivement avec leur environnement et d'effectuer des activités de la vie quotidienne. Des électrodes placées sur la surface de la peau et une électronique embarquée dédiée recueillent les signaux musculaires et les traduisent en commandes pour piloter les actionneurs de la prothèse. Atteindre une performance accrue tout en diminuant le coût des prothèses myoélectriques est une étape importante dans l'ingénierie de réadaptation. Les mains prothétiques, actuellement disponibles à travers le monde, bénéficieraient d'un contrôle plus efficace et plus intuitif. Ce mémoire présente une approche en temps réel pour classifier les mouvements des doigts à l’aide des signaux d'électromyographie (EMG) de surface. Une plateforme multicanale d'acquisition de signaux, de notre conception, est utilisée pour enregistrer 7 canaux EMG provenant de l'avant-bras. La classification des signaux EMG est effectuée en temps réel, en utilisant une approche d'analyse discriminante linéaire. Treize mouvements de la main peuvent être identifiés avec une précision allant jusqu'à 95,8% et de 92,7% en moyenne pour 8 participants, avec une prédiction mise à jour toutes les 192 ms. L'approche a voulu être adaptée pour créer un système embarqué ouvrant de grandes opportunités pour le développement des prothèses myoélectriques légères, peu coûteuses et plus intuitives.Technological advances in biomedical engineering worldwide enable the development of automated and patient-friendly systems, aiming at providing the severely disabled a better comfort of life. Intelligent prostheses based on myoelectric activity allow amputees to intuitively interact with their environment and perform daily life activities. Electrodes placed on the surface of the skin, and dedicated embedded electronics allow to collect muscle signals and translate them into commands to drive a prosthesis actuators. Increasing performance while decreasing the cost of surface electromyography (sEMG) prostheses is an important milestone in rehabilitation engineering. The prosthetic hands that are currently available to patients worldwide would benefit from more effective and intuitive control. This memoir presents a real-time approach to classify finger motions based on sEMG signals. A multichannel signal acquisition platform of our design is used to record forearm sEMG signals from 7 channels. sEMG pattern classification is performed in real time, using a Linear Discriminant Analysis (LDA) approach. Thirteen hand motions can be successfully identified with an accuracy of up to 95.8% and of 92.7% on average for 8 participants, with an updated prediction every 192 ms. The approach wanted to be adapted to create an embedded system opening great opportunities for the development of lightweight, inexpensive and more intuitive electromyographic hand prostheses

Nonlinear Control Synthesis for Facilitation of Human-Robot Interaction

Human-robot interaction is an area of interest that is becoming increasingly important in robotics research. Nonlinear control design techniques allow researchers to guarantee stability, performance, as well as safety, especially in cases involving physical human-robot interaction (PHRI). In this dissertation, we will propose two different nonlinear controllers and detail the design of an assistive robotic system to facilitate human-robot interaction. In Chapter 2, to facilitate physical human-robot interaction, the problem of making a safe compliant contact between a human and an assistive robot is considered. Users with disabilities have a need to utilize their assistive robots for physical interaction during activities such as hair-grooming, scratching, face-sponging, etc. Specifically, we propose a hybrid force/velocity/attitude control for our physical human-robot interaction system which is based on measurements from a force/torque sensor mounted on the robot wrist. While automatically aligning the end-effector surface with the unknown environmental (human) surface, a desired commanded force is applied in the normal direction while following desired velocity commands in the tangential directions. A Lyapunov based stability analysis is provided to prove both convergence as well as passivity of the interaction to ensure both performance and safety. Simulation as well as experimental results verify the performance and robustness of the proposed hybrid force/velocity/attitude controller in the presence of dynamic uncertainties as well as safety compliance of human-robot interactions for a redundant robot manipulator. Chapter 3 presents the design, analysis, and experimental implementation of an adaptive control enabled intelligent algorithm to facilitate 1-click grasping of novel objects by a robotic gripper since one of the most common types of tasks for an assistive robot is pick and place/object retrieval tasks. But there are a variety of objects in our daily life all of which need different optimal force to grasp them. This algorithm facilitates automated grasping force adjustment. The use of object-geometry free modeling coupled with utilization of interaction force and slip velocity measurements allows for the design of an adaptive backstepping controller that is shown to be asymptotically stable via a Lyapunov-based analysis. Experiments with multiple objects using a prototype gripper with embedded sensing show that the proposed scheme is able to effectively immobilize novel objects within the gripper fingers. Furthermore, it is seen that the adaptation allows for close estimation of the minimum grasp force required for safe grasping which results in minimal deformation of the grasped object. In Chapter 4, we present the design and implementation of the motion controller and adaptive interface for the second generation of the UCF-MANUS intelligent assistive robotic manipulator system. Based on usability testing for the system, several features were implemented in the interface that could reduce the complexity of the human-robot interaction while also compensating for the deficits in different human factors, such as Working Memory, Response Inhibition, Processing Speed; , Depth Perception, Spatial Ability, Contrast Sensitivity. For the controller part, we designed several new features to provide the user has a less complex and safer interaction with the robot, such as \u27One-click mode\u27, \u27Move suggestion mode\u27 and \u27Gripper Control Assistant\u27. As for the adaptive interface design, we designed and implemented compensators such as \u27Contrast Enhancement\u27, \u27Object Proximity Velocity Reduction\u27 and \u27Orientation Indicator\u27

Développement d'un algorithme de cinématique d'interaction appliqué sur un bras robotique dans un contexte de coopération humain-robot

Ce mémoire présente le développement d’un algorithme de cinématique d’interaction dans un contexte de coopération humain-robot. Cet algorithme vise à faciliter le contrôle de bras robotiques en évitant les collisions, singularités et limites articulaires du robot lorsqu’il est contrôlé par un humain. La démarche adoptée pour l’ateinte de l’objectif est le prototypage d’un algorithme sur une structure robotique simple, la validation expérimentale de ce prototype, la généralisation de l’algorithme sur une base robotique à 6 degrés de liberté et la validation de l’algorithme final en le comparant expérimentalement avec un algorithme similaire. Premièrement, le prototype d’algorithme est développé sur un bras robotisé Jaco, de l’entreprise Kinova, duquel le poignet a été retiré. Cette architecture permet le déplacement de l’effecteur selon 3 degrés de liberté en translation. L’algorithme développé sur cette base robotique permet : — l’évitement des collisions avec les objets présents dans l’environnement de travail, — l’évitement des limitations articulaires — et l’évitement des singularités propres à l’architecture du robot. Les performances de l’algorithme sont ensuite validées lors d’expérimentations dans lesquelles il a été démontré que l’algorithme a permis une réduction d’approximativement 50% du temps de complétion d’une tâche donnée tout en réduisant l’attention que l’utilisateur doit porter sur le contrôle du robot comparativement à l’attention portée à l’accomplissement de la tâche demandée. Ensuite, des améliorations sont apportées à l’infrastructure : — une méthode de numérisation de l’environnement de travail est ajoutée, — un meilleur algorithme de détection de collisions et de mesure des distances minimales entre les membrures du robot et les obstacles présents dans l’environnement de travail est implémenté. De plus, une méthode de balayage de l’environnement de travail à l’aide d’une caméra Kinect ainsi qu’un algorithme de segmentation de nuage de points en polygones convexes sont présentés. Des tests effectués avec l’algorithme prototype ont été effectués et ont révélé que bien que des imperfections au niveau de la méthode de balayage existent, ces modifications de l’infrastructure peuvent améliorer la facilité avec laquelle l’algorithme de cinématique d’interaction peut être implémenté. Finalement, l’algorithme implémenté sur une architecture robotique à six degrés de liberté est présenté. Les modifications et les adaptations requises pour effectuer la transition avec la version initiale de l’algorithme sont précisées. Les expérimentations ont validé la performance de l’algorithme vis à vis un autre algorithme de contrôle pour l’évitement de collisions. Elles ont démontré une amélioration de 25% en terme de temps requis pour effectuer une tâche donnée comparé aux temps obtenus avec un algorithme de ressorts-amortisseurs virtuels

Système mécatronique d'aide à l'alimentation pour les personnes vivant avec des troubles de mouvement aux membres supérieurs

Plusieurs personnes vivent avec des incapacités qui affectent le contrôle du mouvement des membres supérieurs. Ces troubles de mouvement peuvent être présents sous forme de contractions involontaires, de mouvements spasmodiques ou de tremblements. Ceux-ci limitent ces personnes dans la réalisation de plusieurs tâches de la vie quotidienne. Des aides techniques peuvent alors servir à faciliter les déplacements, à compenser un manque de tonus musculaire ou à permettre la manipulation d'objets. Plus particulièrement, des aides techniques sont conçues pour les personnes vivant avec des troubles de mouvement aux membres supérieurs pour leur permettre de s'alimenter de manière autonome. Par contre, plusieurs facteurs limitent l'utilisation des aides techniques actuelles, tels que leur prix élevé ou leur complexité d'utilisation. L'objectif de ce mémoire est le développement d'une nouvelle aide à l'alimentation pour les personnes vivant avec des incoordinations motrices au niveau des membres supérieurs. L'hypothèse est que l'utilisation de l'aide à l'alimentation développée permettra d'améliorer la capacité des personnes avec des troubles de mouvement à s'alimenter de manière autonome. Cette assistance augmenterait l'implication de l'utilisateur lors des repas tout en réduisant la charge de travail des aidants ou préposés. Deux systèmes ont été développés : une version passive et une version active. La version passive consiste en un assemblage de barres qui maintiennent l'orientation de l'ustensile constante et amorti mécaniquement les mouvements brusques involontaires. Une version active a ensuite été développée, où des actionneurs remplacent les amortisseurs mécaniques, afn d'offrir une assistance plus intelligente.Many people are living with neurological disorders such as cerebral palsy, stroke, muscular dystrophy or dystonia, that affect the control of upper limb movement. These motor disorders can be involuntary contractions, spasmodic movement or tremors. These disorders limit in the accomplishment of several tasks of daily life. Technical aids can then be used to facilitate movement, to compensate for a lack of muscle tone or to allow the manipulation of objects. In particular, assistive devices are designed for people with upper limb movement disorders to eat autonomously. Several factors limit the use of current assistive devices, such as their high price or high complexity. The aim of this thesis is the development of a new eating aid for people with upper limbs motor disorders. The hypothesis is that the use of the eating assistance developed will improve the ability of people with movement disorders to eat autonomously. This assistance would increase user involvement while reducing the workload of the caregiver. Two assistive prototypes have been developed : a passive version and an active version. The passive version consists of a bar assembly that maintains the constant orientation of the utensil and mechanically dampens involuntary movements. An active version was then developed, where actuators replace the mechanical dampers, in order to offer a more intellignent assistance

A multimodal adaptive wireless control interface for people with upper-body disabilities

This paper presents a new multimodal control interface for people living with upper-body disabilities based on a wearable wireless sensor network. The proposed body-machine interface is modular and can be easily adapted to the residual functional capacities (RFCs) of different users. A custom data fusion algorithm has been developed for emulating a joystick control using head motion measured with a lightweight wireless inertial sensor enclosed in a headset. The wearable network can include up to six modular sensor nodes which can be used simultaneously to read different RFCs including gesture and muscular activity, and translate them into commands. Sensor data fusion is performed inside the sensor nodes in order to free the wireless link and the base station, and decrease power consumption. Requirements of such an interface are established for people using powered-wheelchairs, and a proof of concept system is implemented and used to control an assistive robotic arm. It is shown that the performance of the system compares well to conventional control systems like the joystick controller, while being potentially more suitable for the severely disabled