用于机器人控制的语音与肌电数据多模态融合
机器人学
2022-01-10 v1 人机交互
摘要
可穿戴电子设备不断发展，并日益加深人与技术的融合。这些柔性可弯曲设备形式多样，能够感知并测量人体的生理与肌肉变化，并可将此类信号用于机器控制。MYO手势臂带便是这样一种设备，它利用肌电信号捕获肌电图数据（EMG），并通过一些预定义手势将其转化为输入信号。在多模态环境中使用该设备，不仅能增加借助此类设备可完成的工作类型，还有助于提高所执行任务的精度。本文研究了通过麦克风与MYO臂带分别采集的语音与肌电信号等输入模态的融合，以控制机械臂。文中还给出了实验结果及其用于性能分析的精度。
引用
@article{arxiv.2201.02237,
title = {Multi-modal data fusion of Voice and EMG data for Robotic Control},
author = {Tauheed Khan Mohd and Jackson Carvalho and Ahmad Y Javaid},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.02237},
year = {2022}
}