ОСОБЛИВОСТІ ВИКОРИСТАННЯ ЦИФРОВИХ РІШЕНЬ ДЛЯ ЗАВДАНЬ УПРАВЛІННЯ БІОНІЧНИМ ПРОТЕЗОМ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.69.20954Ключові слова:
цифрові технології, біонічний протез, кінцівки рук, ідентифікація рухів, сервопривод, мікроконтролер, машинне навчанняАнотація
Застосування цифрових рішень для задач керування біонічним протезом, за рахунок використання можливостей глибокого машинного навчання, дозволяють вирішити задачі ідентифікації та формалізації руху окремих пальців та адекватно здійснювати процес ідентифікації рухів людської руки за рахунок зчитування даних з відеокамери та обробку отриманих даних з використанням бібліотек програмних функцій OpenCV в режимі реального часу. Такий підхід дозволяє відтворити біонічним протезом руху пальців реальної людської руки з одночасним використанням бібліотек платформ MediaPipe,та OpenCV. Ідентифікація положень пальців людської руки здійснюється за розробленою програмою, алгоритм якої складається з етапів розпізнавання лівих та правих пальців та їх розміщення в двохмірному просторі. Вихідна функція даної програми запускає роботу сервоприводів біонічного протезу. Що в свою чергу потребує реалізації такого підходу у реальних апаратних засобах, що і було представлено в зазначеній роботі. Керування біонічним протезом здійснюється за рахунок передачі вихідних даних через UART порт до мікроконтролера ATMega328, який в свою чергу через SPI інтерфейс здійснює керування сервоприводами юіонічного протезу. Проведено проектування реальної друкованої плати, що дозволила за рахунок розроблених програм здійснити імітацію рухів людської руки для відпрацювання сценаріїв її рухів для налаштування та валідації роботи сервоприводів біонічних протезів. Розроблена структурна схема запропонованої системи керування біонічним протезом верхніх кінцівок. Проведене проектування зазначеною системи та розроблена плата PCB, що дозволила провести експериментальні дослідження для відпрацювання адекватності її роботи та валідації рухів пальців біонічного протезу з реальним живим об’єктом в режимі реального часу.
Посилання
Bielov S., Zaliskyi M. Review of neural network models for 2d object detection. Science-based technologies. 2025. Vol. 68, No. 4. P. 443–452. https://doi.org/10.18372/2310-5461.68.20280.
Cheng K, Li Z, He Y, Guo Q, Lu Y, Gu S, Wu H. Potential Use of Artificial Intelligence in Infec tious Disease: Take ChatGPT as an Example. Ann Biomed Eng. 2023, Jun; 51(6). РР. 1130–1135. https://doi.org/10.1007/s10439-023-03203-3
Khanal, S. R., Paulino, D., Sampaio, J., Barroso, J., Reis, A., & Filipe, V. (2022). A Review on Com puter Vision Technology for Physical Exercise Monitoring. Algorithms, 15(12), 444. https://doi.org/ 10.3390/a15120444. О. Б. Іванець, Д. О.Навроцький, С. В. Левченко та ін., 2026 ISSN 2075-0781 (Print), ISSN 2310-5461 (Online) Наукоємні технології № 1(69), 2026 137
Boucher, E. M., Harake, N. R., Ward, H. E., Stoeckl, S. E., Vargas, J., Minkel, J., Zilca, R. (2021). Artificially intelligent chatbots in digital mental health interventions: a review. Expert Re view of Medical Devices, 18(sup1), 37–49. https://doi.org/10.1080/17434440.2021.2013200
Масюк І. В., Богомолов І. Ф. Синергія біоме дицини та штучного інтелекту: роль чат-ботів у трансформації медичної діагностики та догляду за пацієнтами. Biomedical Engineering and Tech nology Issue 13(1) 2024. https://doi.org/10.20535/ 2617-8974.2024.13.300747.
Іванець, О., Хращевський, Р., & Свєженець, В. (2025). Особливості використання СhatGPT для завдань обробки біомедичних даних. Measuring and computing devices in technological processes, (1), 302–309.https://doi.org/10.31891/2219-9365 2025-81-37
Eremenko V. S. Burichenko M. Yu., Ivanets O. B. (2020). Method of processing the results of meas urements of medical indicators. Science-intensive technologies. 47, № 3. Р. 392–398. https://doi.org/ 10.18372/2310-5461.47.14937.
Ortiz-Catalan M. Engineering and surgical ad vancements enable more cognitively integrated bi onic arms. Sci Robot. 2021. № 6(58): eabk3123. https://doi.org/10.1126/scirobotics.abk3123.
S. Bhoyar, R. Motghare, S. Daronde. A Review on Advancing Prosthetics with Artificial Intelligence: Enhancing Control, Sensory Feedback, and Adapt ability. 2025 8th International Conference on Trends in Electronics and Informatics (ICOEI). 2025, pp. 1737–1744, https://doi.org/10.1109/ ICOEI65986.2025.11013772.
D. K. Luu et al. Artificial Intelligence Enables Real-Time and Intuitive Control of Prostheses via Nerve Interface. IEEE Transactions on Biomedi cal Engineering, vol. 69, no. 10, pp. 3051–3063. https://doi.org/10.1109/TBME.2022.3160618.
K. Bhakta, J. Camargo, L. Donovan, K. Herrin and A. Young, "Machine Learning Model Compari sons of User Independent & Dependent Intent Recognition Systems for Powered Prostheses," in IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 5, no. 4, pp. 5393–5400, Oct. 2020, https://doi.org/ 10.1109/TNSRE.2024.3365201.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 О Іванець

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.
Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Авторські права
Автори, які публікують свої роботи в журналі:
-
зберігають за собою авторські права на свої публікації;
-
надають журналу право на перше опублікування статті;
-
погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;
-
мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.




