113система для автоматизации процесса подготовки искового заявления об алиментах на ребенка. Разработанная система позволяет подготовить заявление и сохранить его в архив.
Библиографический список
1. Алиментация // Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона : в 86 т. (82 т. и 4 доп.). — СПб., 1890—1907.
2. Сухов О. 80% российских мужчин уклоняются от алиментов [Электронный ресурс] / RUSBAS: сетевой журнал, 2012.-https://rb.ru/article/80-rossiyskih-mujchin-uklonyayutsya-ot-alimentov/7038557.html - Режим доступа: свободный. (дата обращения 15.12.2019).
3. Вендеров, А.М. Практикум по проектированию программного обеспечения экономических информационных систем: учеб. пособие / А.М. Вендеров. - М.: Финансы и статистика, 2004. - 192 с.
4. Проектирование информационных систем: учеб. пособие / В.И. Грекул, Г.Н. Денищенко, Н.Л. Коровкина. - 2-е изд., испр. - С.: Интернет-Университет Информационных технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 300 с.
5. Диго С.М. Базы данных: проектирование и использование: учебник / С.М. Диго. - М.: Финансы и статистика, 2005.- 592 с.
РАЗРАБОТКА ЭМГ-ДАТЧИКА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИМИ УСТРОЙСТВАМИ
В.С. Шушпанников
Кубанский государственный университет ул. Ставропольская 149, 350040, г. Краснодар, Россия
Ключевые слова: нейроинтерфейсы, электромиография, робототехника, управление, датчик.
Аннотация
В статье рассмотрены практические вопросы применения электромиографии, возможности применения полученных с помощью электромиографии сигналов для управления робототехническими устройствами, а также приведена схема датчика, используемого для получения электромиографического сигнала, и его реализация по данной схеме.
Электромиография (от греч. шуя - мышца + grapho - пишу) -метод исследования функционального состояния органов движения и речи путем регистрации биопотенциалов мышц [1].
Активное применение сигналов, полученных с помощью электромиографии (ЭМГ), для управления робототехническими устройствами началось с начала двухтысячных годов. ЭМГ-сигналы использовались, например, для контроля над экзоскелетом [2]. Также и в настоящее время ведется разработка различных методов применения ЭМГ-сигналов для таких целей, как реабилитация с помощью робота-реабилитатора, управление которым осуществляется через данные сигналы [3].
Таким образом, анализ ЭМГ-сигналов является актуальным и востребованным. Проверяются варианты использования различных мышц, с которых можно получать сигналы, разрабатываются методы регистрации и анализа данных сигналов и т.д.
В данной работе приведены результаты разработки ЭМГ-датчика, предназначенного для устройства управления робототехническими системами. Одними из основных требований, предъявляемых к датчику, является максимальное шумоподавление и устойчивость к внешним электромагнитным воздействиям.
Была разработана схема датчика на основе двух операционных усилителей AD620AN, согласно технической документации на эти усилители [4]. На рисунке 1 представлена схема датчика.
При разработке датчика было использовано: двухполярное питание, реализованное с помощью двух резисторов; фильтр низких частот, сделанный с помощью резистора и трех конденсаторов, частота среза которого составляет 0,5 Гц. Использовалось 3 конденсатора для уменьшения шумов. Номиналы элементов представлены в таблице 1.
Рисунок 1. Схема датчика Таблица 1 - Номиналы элементов
Наименование элемента Номинал
Ш 2К
т 2К
10К
1М
330П
С1 0,1ц
С2 0,1ц
С3 0,1ц
С4 0,1ц
С5 0,1ц
С6 0,1ц
С7 0,1ц
Датчик, собранный по схеме выше, получает питание от Агёшпо и также через А^шпо происходит вывод получаемых сигналов на компьютер в программу BiTronicsStudio версии 4.3.3, где мы и можем наблюдать изменение напряженности мышц в реальном времени, что показано на рисунке 2.
Разработанная схема подлежит дальнейшей доработке. В
ней будут изменено питание, т. к. питание от А^шпо дает дополнительные помехи, будет исследована возможность замены задающих резисторов R3 и R5.
Рисунок 2. Вывод полученного сигнала
Библиографический список
1. Нейрофизиология. Основной курс: учебное пособие / А. А. Лебедев, В. В. Русановский, В. А. Лебедев и др. - Москва; Берлин: Директ-Медиа, 2019. - 271 с.
2. Kiguchi K. Neuro-fuzzy control of a robotic exoskeleton with EMG signals / K. Kiguchi, T. Tanaka, T. Fukuda // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. - 2004. - Vol.12. - № 4. - P. 481-490.
3. EMG-based control for three-dimensional upper limb movement assistance using a cable-based upper limb rehabilitation robot / Y. Huang, Y. Chen, J. Niu and others // Lecture notes in computer science - 2017. - Vol. 10462. - P. 273-279.
4. Analog Devices. Low Cost Low Power Instrumentation Amplifier AD620. April 3, 2020 // (Engl.). - URL: https://www.analog.com/media/en/technical-documentation/data-sheets/AD620.pdf [3 April 2020].
