(2023-06-14) Matheus, Ricardo H. A. ; Araki, Daniel K. S. ; Nunes, Rafael O. ; Leal, Gustavo N.
O presente trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um protótipo de prótese mioelétrica de mão desenvolvida em uma impressora 3D, cuja intensão do usuário seja detectada pela utilização de técnicas de aprendizado de máquina para o reconhecimento de padrões de sinais mioelétricos. Foram estudados os principais componentes e conceitos da solução, partindo do modelo de prótese open source, da leitura de sinais mioelétricos coletados pela Myo Armband, do processamento dos sinais através de aprendizado de máquina utilizando a ferramenta Classification Learner e do Matlab e, por fim, comunicação Wi-Fi com o Raspberry Pi Zero W, responsável pelo controle do movimento final, realizado através do acionamento dos servomotores do protótipo. Utilizando como classificador o SVM Quadrático, a acurácia média obtida nos teste,s com aquisição de dados online, foi de 90,8%, para distinguir cinco movimentos: mão aberta, preensão, pinça, extensão do indicador e extensão do polegar.