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Unlike robotic systems, humans excel at a variety of tasks by utilizing their intrinsic

impedance, force sensation, and tactile contact clues. By examining human strategy in arm impedance

control, we may be able to teach robotic manipulators human’s superior motor skills in contact tasks.

This paper develops a novel method for estimating and predicting the human joint impedance using the

electromyogram(EMG) signals and limb position measurements. The EMG signal is the summation of

MUAPs (motor unit action potentials). Determination of the relationship between the EMG signals and

joint stiffness is difficult, due to irregularities and uncertainties of the EMG signals. In this research, an

artificial neural network(ANN) model was developed to model the relation between the EMG and joint

stiffness. The proposed method estimates and predicts the multi joint stiffness without complex

calculation and specialized apparatus. The feasibility of the developed model was confirmed by

experiments and simulations

권호기사

권호기사 목록 테이블로 기사명, 저자명, 페이지, 원문, 기사목차 순으로 되어있습니다.
기사명 저자명 페이지 원문 목차
M-space를 이용한 자동 주차를 위한 주차 경로 생성 김달형 ;정우진 pp.1-8

인공신경망과 근전도를 이용한 인간의 관절 강성 예측 강병덕 ; 김병찬 ; 박신석 ; 김현규 pp.9-15

차량형 이동로봇의 위치 추정 정밀도 향상 기법 및 자동 주차 제어 이국태 ;정우진 ;장효환 pp.16-22

상태 분할 기법을 이용한 집사 로봇의 작업 계획 시스템 김용휘 ;이형욱 ;김헌희 ;박광현 ;변증남 pp.23-32

이동로봇의 물체인식 기반 전역적 자기위치 추정 박순용 ;박민용 ;박성기 pp.33-41

상황인식을 위한 물체간 토폴로지관계의 표현 및 추론 미나미 타카시 ;유재관 ;정낙영 pp.42-51

신 개념 이온 비행체의 설계 연구 이지홍 ;주상현 ;김대현 pp.52-57

증강현실 기반의 최소침습수술용 인터페이스의 개발 문진기 ;박신석 ;김유진 ;김진욱 pp.58-67

프레즌스 및 openAPI를 활용한 URC서비스 플랫폼 배정일 ;김동훈 ;이현주 ;연승호 pp.68-72

바퀴기반 휴머노이드 로봇 SEROPI 개발 최무성 ;신은철 ;양광웅 ;김홍석 pp.73-80

참고문헌 (13건) : 자료제공( 네이버학술정보 )

참고문헌 목록에 대한 테이블로 번호, 참고문헌, 국회도서관 소장유무로 구성되어 있습니다.
번호 참고문헌 국회도서관 소장유무
1 F. A. Mussa-Ivaldi, (1985) Neural, mechanical, and geometric factors subserving arm posture in humans, J. Neurosci 미소장
2 E. Burdet, (2000) A method for measuring endpoint stiffness during multi -joint arm movements, J. Biomechanics 미소장
3 M. Deng, (2006) A Robust real time method for estimation human multijoint arm viscoelasticity, ICIC International 미소장
4 Kearney, R. E., (1990) System identification of stretchreflex dynamics, Crit. Rev. Biomed. Eng 미소장
5 Short- and long-term changes in joint co-contraction associated with motor learning as revealed from surface EMG. 네이버 미소장
6 H.K.Kim, (2005) Strategies for control of neuroprostheses through brain-machine interfaces, 미소장
7 L. Wang, (2002) Prediction of joint moments using a neural network model of muscle activations from EMG signals, IEEE Trans. Neural Systems and Rehabilitation Eng 미소장
8 Neural networks referees in 1994 네이버 미소장
9 Functional significance of stiffness in adaptation of multijoint arm movements to stable and unstable dynamics 네이버 미소장
10 Does the nervous system use equilibrium-point control to guide single and multiple joint movements? 네이버 미소장
11 A model of force and impedance in human arm movements 네이버 미소장
12 The control of hand equilibrium trajectories in multi-joint arm movements. 네이버 미소장
13 The central nervous system stabilizes unstable dynamics by learning optimal impedance. 네이버 미소장

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