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Abstract

Este trabalho apresenta uma prótese mioelétrica virtual que pode ser utilizada como sistema de treinamento para futuros usuários. O sistema de controle desenvolvido também pode ser implementado em um sistema embarcado de prótese de mão desenvolvida em impressora 3D. A braçadeira Myo adquiriu os sinais eletromiográficos, caracterizados através da Raiz Quadrática Média, e uma Rede Neural Artificial indicou a intenção de movimento do usuário e o gesto de mão a ser realizado com acurácia de 97,0%. O modelo 3D foi animado com a plataforma Blender, a aplicação foi desenvolvida na plataforma Unity, utilizando a linguagem de programação C# com recepção de dados através de servidor UDP para o controle da aplicação, e o sistema de controle foi implementado em Matlab e Simulink, enviando dados através de servidor UDP.

This work presents a myoelectric virtual prosthesis that can be used as a training system for future users. The developed control system can also be implemented in an embedded system of a 3D printed prosthetic hand. The Myo armband acquired the electromyographic, those signals characterized by the Root Mean Square (RMS), and an Artificial Neural Network indicated the user's intention to move and the hand gesture to be performed, with an accuracy of 97.0 %. The 3D model was animated with the Blender platform, the application was developed in Unity platform, using C# programming language with data reception through UDP server, and the control system was implemented in Matlab and Simulink, with data dispatch through UDP server.