Control of a robotic arm using a low-cost BCI

Electromyography (EMG) measurements recently became accessible and inexpensive due to new hardware developed for general Brain Computer Interface (BCI) applications. Low-cost devices for EMG measurements, therefore, enable potential deployment of intelligent hand prosthetics for a wider range of people, for example, children in developing countries who cannot afford the required and constant replacement of actuated prosthetics. However, such inexpensive devices use passive surface electrodes and the limited processing power only allows for very basic signal processing. As a consequence, EMG signals are characterized by noise, drift, and low repeatability. This thesis investigates the use of machine learning methods, particularly classification methods, to validate the feasibility of a low-cost BCI device for controlling a robotic arm. Part of this study regards the experimental search for the location of the surface muscles of the forearm, that have to be found and measured for different movements. This thesis investigates preprocessing methods for the raw measurements with a bandpass filter and root mean square (RMS) over a time window. Finally, this thesis compares classification results with linear support vector machines, K nearest neighbors and a Gaussian classifier. In our findings, the support vector machine and the k nearest neighbor output the best results. Although low-cost electromyography devices measure less reliable signals, they are capable of classifying different hand movements. Zusammenfassung Das messen von Elektromyographie (EMG) wurde in letzter Zeit, aufgrund neuer Hardware für allgemeine Brain Computer Interface (BCI) Anwendungen, zugänglich und kostengünstig. Kostengünstige Geräte ermöglichen daher den potentiellen Einsatz von Hand Prothesen für ein breiteres Spektrum der Menschen. Zum beispiel für Kinder in Entwicklungsländern, welche sich keinen ständigen Austausch der Prothesen leisten können. Da kostengünstige Geräte passive Elektroden nutzen und eine begrenzte Rechenleistung haben, erlauben sie nur eine grundlegende Signalverarbeitung. Aus diesem Grund zeichnen sich die EMG signale durch Rauschen, Driften und einer niedrigen Wiederholbarkeit aus. Diese Thesis untersucht den Nutzen von Methoden des maschinellen Lernens. Insbesondere Methoden zum klassifizieren, um die Druchführbarkeit der Kontrolle eines Roboterarms mithilfe eines kostengünstigen BCI Gerätes zu überprüfen. Teil dieser Thesis ist die experimentelle Suche des genauen Orts von oberflächlichen Muskeln des Unterarms, welche für verschiedene Bewegungen gemessen werden müssen. Diese Arbeit untersucht einen Bandpassfilter und das Quadratische Mittel über ein Zeitfenster zum vorverarbeiten der Signale. Letzendlich werden die Ergebnisse der Klassifizierungen von dem K-Nächste-Nachbarn-Klassifizierer, der Support Vector Machine und einem Gausschen Klassifizierer miteinander verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass die Support Vector Machine und der K-Nächste-Nachbarn-Klassifizierer die besten Resultate liefern. Obwohl preiswerte Elektrographie Maschinen weniger zuverlässige Signale messen, sind sie fähig unterschiedliche Handbewegungen zu klassifizieren.