Kontrol Kursi Roda Listrik Menggunakan Pengolahan Sinyal EMG
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Kemajuan teknologi saat ini telah banyak
mempengaruhi berbagai aspek dalam kehidupan, termasuk dalam
aspek kesehatan. kursi roda elektrik merupakan jenis kursi roda yang
mampu bergerak dikarenakan adanya motor listrik juga merupakan
salah satu alat bantu yang bisa digunakan untuk menunjang mobilitas
seseorang yang mengalami kelumpuhan pada bagian kaki.Pada
umumnya kontroller pada kursi roda elektrik menggunakan joystick.
Tetapi penggunaan joystick sulit untuk orang yang telah lanjut usia
dan orang yang menderita kuadriplegia. Oleh sebab itu dilakukan
penelitian mengenai pengolahan sinyal elektromiografi (EMG)
sebagai perintah kontrol untuk kursi roda elektrik. Sinyal EMG
diakuisisi dengan menggunakan rangkaian instrumentasi EMG. Hasil
sinyal yang didapatkan dari rangkaian instrumentasi lalu diproses
oleh mikrokontroller dan dikirim ke laptop untuk memonitor sinyal
otot dan memberikan perintah kontrol pada kursi roda elektrik. Hasil
rata-rata persentase keberhasilan sistem untuk perintah kontrol maju
sebesar 89.33 %, perintah kontrol belok kiri 97.33 %, belok kanan
97.33 %, dan berhenti 100 %. Kata kunci—Elektromiografi (EMG),
Kelumpuhan, Kursi Roda Elektrik, Mikrokontroller.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
References
Sathish, K. Nithyakalyani, S. Vinurajkumar, C.
Vijayalakshmi, and J. Sivaraman, “Control of Robotic
Wheel Chair using EMG Signals for Paralysed
Persons,” Indian J. Sci. Technol., vol. 9, no. 1, Jan.
Chun Sing Louis Tsui, P. Jia, J. Q. Gan, H. Hu, and K.
Yuan, “EMG-based hands-free wheelchair control with
EOG attention shift detection,” 2007, pp. 1266–1271.
H. Ghapanchizadeh, S. A. Ahmad, and A. J. Ishak,
“Recommended surface EMG electrode position for
wrist extension and flexion,” 2015, pp. 108–112.
Jeong-Su Han, Zenn Bien Z, Dae-Jin Kim, Hyong-Euk
Lee and JongSung Kim Human-machine Interface for
Wheelchair Control with EMG and Its Evaluation
Proceedings of the 25th Annual International
Conference of the IEEE Engineering in Medicine and
Biology Society (IEEE Cat. No.03CH37439) (IEEE) pp
–5
Liou J-C, Shih T-T, Lin W-C and Huang Y-C 2015
Noninvasive ECG and EMG Electrode System for
Health Monitoring and Science Technology Application
IEEE International Conference on Consumer
Electronics - Taiwan (IEEE) pp 102–3
Phinyomark A, Limsakul C and Phukpattaranont P
A Review of Control Methods for Electric Power
Wheelchairs Based on Electromyography Signals with
Special Emphasis on Pattern Recognition IETE Tech.
Rev. 28 316
Sanchez D R, Velasquez L and Camargo L H 2013
Design of A EMG Wireless Surface EMG 6 Channels
ISSNIP Biosignals and Biorobotics Conference:
Biosignals and Robotics for Better and Safer Living
(BRC) (IEEE) pp 1–6
A. Phinyomark, C. Limsakul, and P. Phukpattaranont,
“A Review of Control Methods for Electric Power
Wheelchairs Based on Electromyography Signals with
Special Emphasis on Pattern Recognition,” IETE Tech.
Rev., vol. 28, no. 4, p. 316, 2011.
J. Wang, L. Tang, and J. E Bronlund, “Surface EMG
Signal Amplification and Filtering,” Int. J. Comput.
Appl., vol. 82, no. 1, pp. 15–22, Nov. 2013.
Fu J, Chen J, Shi Y and Li Y 2013 Design of A Low-
Cost Wireless Surface EMG Acquisition System 2013
th International IEEE/EMBS Conference on Neural
Engineering (NER) (IEEE) pp 699–702
STMicroelectronics, “RM0090 Reference manual.”
June. 2018