Deep Learning on a Microcontroller Unit in a Hand-Prosthesis Control Context
Att använda maskininlärning på en mikrokontroll för att styra handproteser Det har länge experimenterats med elektriskt drivna handproteser för att återfå funktionalitet hos patienter som undergått en amputation. Vid muskelkontraktioner, i exempelvis underarmen, genereras elektriska signaler som kan fångas upp och användas till att styra en handprotes. Här behöver vi alltså fatta ett beslut om vThis master's thesis investigates in what capacity a typical hand-prosthesis classification ANN (Artificial Neural Network) can be deployed on a microcontroller unit. A working, implemented interface is presented along with extra scripts, applications and functions for easy training and testing. Performance of different architectures as well as model-conversion tools are evaluated and compared
