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Originaltitel:
Biosensor-Based Multimodal Intent Detection for Wearable Myocontrol
Übersetzter Titel:
Biosensorgestützte multimodale Absichtserkennung für tragbare Myokontrolle
Autor:
Connan, Mathilde
Jahr:
2023
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Albu-Schäffer, Alin (Prof. Dr.)
Gutachter:
Albu-Schäffer, Alin (Prof. Dr.); Castellini, Claudio (Prof., Ph.D.); Menon, Carlo (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; TEC Technik, Ingenieurwissenschaften (allgemein)
Stichworte:
Multimodal; Intent Detection; Myocontrol; Human Machine Interface; HMI; Wearable HMI; Muscle Machine Interface; MMI; Biosignals; Bio-signals; Biosensors; Bio-sensors; Gesture Intent Acquisition; Sensor Fusion; Data Fusion; Hand rehabilitation; Wrist rehabilitation; Hybrid-sensor based HMIs; On-body sensors; Amputation; Upper-limb amputation; Transradial; Prosthetics; Prosthesis; Rehabilitation; Hand rehabilitation; Assistive robotics; Assistive HMIs; Biomedical; Heal...     »
Übersetzte Stichworte:
Multimodal; Absichtserkennung; Myocontrol; Mensch-Maschine-Schnittstelle; HMI; Wearable HMI; Muskel-Maschine-Schnittstelle; MMI; Biosignale; Bio-Signale; Biosensoren; Biosensoren; Gesten-Intent-Erfassung; Sensor-Fusion; Datenfusion; Rehabilitation der Hand; Rehabilitation des Handgelenks; Hybrid-Sensor basierte HMIs; Am-Körper-Sensoren; Amputation; Amputation der oberen Gliedmaßen; Transradial; Prothesen; Prothese; Rehabilitation; Rehabilitation der Hand; Assistierende...     »
TU-Systematik:
DAT 815
Kurzfassung:
In wearable human-machine interfaces, sensors play an essential role, in particular in recognizing hand-movement intent. This thesis presents and evaluates alternative and complementary methods to the gold-standard surface electromyography, such as force-, electro-impedance- and sono-myography, as well as inertial tracking. It also introduces different pipelines involving features and machine learning methods and explores multimodal sensing by fusing different modalities to improve muscular inte...     »
Übersetzte Kurzfassung:
In tragbaren Mensch-Maschine-Schnittstellen spielen Sensoren eine wesentliche Rolle, insbesondere bei die Absichtserkennung von Handbewegungen. Diese Arbeit präsentiert und bewertet alternative und ergänzende Methoden zur Goldstandard Elektromyographie, wie Kraft-, Elektroimpedanz- und Sono-Myographie sowie Inertial-Tracking. Außerdem werden verschiedene Pipelines mit Merkmalen und maschinellen Lernmethoden vorgestellt und die multimodale Erfassung durch Fusion verschiedener Modalitäten zur Verb...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1699559
Eingereicht am:
23.02.2023
Mündliche Prüfung:
31.10.2023
Dateigröße:
42385551 bytes
Seiten:
231
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20231031-1699559-1-2
Letzte Änderung:
02.01.2024
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