Perpustakaan Digital ITB

Soft robotic gloves memberikan kesempatan bagi pasien pasca stroke untuk menjalani rehabilitasi mandiri. Penetapan teknik kontrol yang tepat dengan kebutuhan terapi rehabilitasi masih menjadi masalah utama bagi aplikasi robot untuk mencapai fungsi menyerupai gerakan manusia (anthropomorphic functions). Belakangan ini, metode elektromiografi (EMG) semakin populer dalam skema kontrol. Dengan memanfaatkan sinyal EMG dari lengan bawah sebagai input kontrol real-time untuk gerakan soft robotic gloves, pasien dapat berpartisipasi aktif dalam proses rehabilitasi, yang berpotensi mempercepat proses pemulihan. Penelitian ini bertujuan untuk merancang mekanisme kontrol elektro-pneumatik berbasis sinyal EMG untuk pergerakan soft robotic gloves. Akuisisi sinyal EMG untuk gerakan membuka dan menutup tangan berhasil dilakukan pada empat subjek menggunakan dua kanal elektroda sEMG dan penguat Bio Amp EXG pill. Pemrosesan sinyal menunjukkan efektivitas penggunaan bandpass filter pada frekuensi cut-off 30-148 Hz dan notch filter pada frekuensi 50, 100, 150, 200 Hz, keduanya berjenis Butterworth orde 4. Melalui ekstraksi fitur Mean Absolute Value (MAV), diperoleh pola yang berhasil mengklasifikasikan gerakan membuka dan menutup tangan, yang kemudian mendasari sistem kontrol Proportional-Integral-Derivative (PID) berbasis sinyal EMG. Sistem kontrol PID berhasil dirancang, memungkinkan pengendalian tekanan pada soft robotic gloves dengan setpoint 36 kPa untuk gerakan membuka tangan dan -45 kPa untuk gerakan menutup tangan. Pengujian performa menunjukkan hasil yang baik, dengan nilai ITAE 130,39 pada PID 1 dan 364,53 pada PID 2 untuk skenarion sinyal step, serta nilai RMSE 55,06 pada skenario sinyal pulsa. Secara keseluruhan, implementasi sistem kontrol ini berhasil memberikan pengendalian yang responsif dan stabil, sesuai dengan kebutuhan rehabilitasi.