Управление беспилотным летательным аппаратом с использованием миографического интерфейса и системы обратной связи

Управление беспилотным летательным аппаратом с использованием миографического интерфейса и системы обратной связи

Галин Ринат Романович
к.т.н., Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им В.А. Трапезникова Российской академии наук, Лаборатория №80 Киберфизических систем, с.н.с., 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0001-6429-7868

Мещеряков Роман Валерьевич
д.т.н., профессор РНА, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им В.А. Трапезникова Российской академии наук, Лаборатория №80 Киберфизических систем, г.н.с., 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0002-1129-8434

Туровский Ярослав Александрович
к.м.н., д.т.н., Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им В.А. Трапезникова Российской академии наук, Лаборатория №38 Управление по неполным данным, в.н.с., 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0002-5290-885X

Галина Сания Болаткызы
Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им В.А. Трапезникова Российской академии наук, Лаборатория №80 Киберфизических систем, с.н.с., 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0001-5242-0996

Исхакова Анастасия Олеговна
к.т.н., Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им В.А. Трапезникова Российской академии наук, Лаборатория №80 Киберфизических систем, с.н.с., 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра., ORCID: 0000-0001-8358-298X

Венец Владимир Иосифович
к.ф.-м.н., Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им В.А. Трапезникова Российской академии наук, Лаборатория №80 Киберфизических систем, с.н.с., 117997, Москва, ул. Профсоюзная, д. 65, Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Материал поступил в редакцию 11 марта 2025 года.

Аннотация
Работа посвящена исследованию систем управления БЛА на основе миографического интерфейса, который позволяет управлять аппаратом с помощью мышечных сигналов, обеспечивая интуитивное и естественное человеко-машинное взаимодействие, а также оценке психологических факторов оператора, влияющих на управление. Представлена общая схема системы управления БЛА с обратной связью. Авторами проведен эксперимент по отработке сценарных полетов БЛА с использованием миографического интерфейса и классического управления с использованием клавиатуры. При рассмотрении относительного числа ошибок было выявлено, что количество ошибок для миографического интерфейса выше по сравнению с клавиатурным интерфейсом, но зависимость связана с несвойственным и новым способом управления БЛА, работающего в дискретном режиме в отличии от клавиатурного интерфейса. Установлена обратная связь выраженности визуального канала перцепции с числом ошибок вне зависимости от типа используемого интерфейса.

Ключевые слова
Миографический интерфейс, система управления, психологические факторы, беспилотный летательный аппарат.

Благодарности
Исследование выполнено за счет гранта Российского научного фонда № 23-19-00664, https://rscf.ru/project/23-19-00664/.

EDN
HADIKO

Индекс УДК 
623.746-519:004.8

Библиографическое описание
Галин Р.Р. Управление беспилотным летательным аппаратом с использованием миографического интерфейса и системы обратной связи/ Р.Р. Галин [и др.] // Робототехника и техническая кибернетика. – Т. 13. - № 2. – Санкт-Петербург : ЦНИИ РТК. – 2025. – С. 135-142. – EDN: HADIKO.

Литература

  1. Воротников С.А. Информационные устройства робототехнических систем / С.А. Воротников. – Москва: Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, 2005. – 384 с. – EDN ZCLDWB.
  2. Ющенко А.С. Человек и робот - эргономические проблемы коллаборативной робототехники / А.С. Ющенко // Мир психологии. – 2018. – № 4(96). – С. 86-102. – EDN OVUSKB.
  3. Кандрашина Е.Ю. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Е.Ю. Кандрашина, Л.В. Литвинцева, Д.А. Поспелов. – М.: Наука, 1989. – 326 с. – Текст: непосредственный.
  4. Туровский Я.А. Некоторые физиологические аспекты перспективных интерфейсов человек-компьютер / Я.А. Туровский // XXIII съезд Физиологического общества им. И.П. Павлова с межд. участием: материалы, Воронеж, 18–22 сентября 2017 года. – Воронеж: Изд-во Истоки, 2017. – С. 1050-1052. – EDN UYFUYE.
  5. Combining electromyography and fiducial marker based tracking for intuitive telemanipulation with a robot arm hand system / A. Dwivedi [et al.] // Proceedings of the 2019 28th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), October 14–18, 2019, New Delhi, India. – Pp. 1–6. – DOI: 10.1109/RO-MAN46459.2019.8956456. – Text: electronic.
  6. An Electromyography Based Shared Control Framework for Intuitive Robotic Telemanipulation / D. Shieff [et al.] // Proceedings of the 2021 20th International Conference on Advanced Robotics (ICAR), December 6–10, 2021, Ljubljana, Slovenia. – Pp. 806–811. – DOI: 10.1109/ICAR53236.2021.9659463. – Text: electronic.
  7. Ultrasonography and electromyography based hand motion intention recognition for a trans-radial amputee: A case study / Z. Wang [et. al.] // Med. Eng. Phys. – 2020. Vol. 75. Pp. 45–48. – DOI: 10.1016/j.medengphy.2019.11.005. – Text: electronic.
  8. A CNN-SVM combined model for pattern recognition of knee motion using mechanomyography signals / H. Wu [et. al.] // Proceedings of the 2019 IEEE 3rd Information Technology, Networking, Electronic and Automation Control Conference (ITNEC), Chengdu, China. – 2019. Pp. 124–131. – DOI: 10.1109/ITNEC.2019.8729426. – Text: electronic.
  9. Gesture recognition for transhumeral prosthesis control using EMG and NIR / Nsugbe E. [et. al.] // IET Cyber-systems and Robotics. – 2020. – Pp. 122–131. – DOI: 10.1049/iet-csr.2020.0008. – Text: electronic.
  10. Dwivedi A. A Systematic Review of Sensor Fusion Methods Using Peripheral Bio-Signals for Human Intention Decoding / A. Dwivedi, H. Groll, P. Beckerle // Sensors. – 2022. – Pp. 6319. – DOI: 10.3390/s22176319. – Text: electronic.
  11. Ultrasound imaging for hand prosthesis control: A comparative study of features and classification methods / V. Ortenzi [et. al.] // Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR), August 11–14, 2015. Singapore. – Pp. 1–6. – DOI: 10.3390/s22176319. – Text: electronic.
  12. Muscle oxygen consumption, determined by NIRS, in relation to external force and EMG / M. Praagman [et. al.] // J. Biomech. – 2003. – Vol. 36. – Pp. 905–912. – DOI: 10.1016/s0021-9290(03)00081-2. – Text: electronic.
  13. Туровский Я.А. Алгоритм коррекции статистического оценивания с учетом эффекта множественных сравнений на основе группировки результатов тесов / Я.А. Туровский, С.В. Борзунов, А.А. Вахтин // Программная инженерия. – Т. 13. № 3. – 2022. – С. 148-152. – Текст: непосредственный.