# Encord lanceert EMG-1, de grootste open dataset met spiersignalen voor robottraining

> De nieuwe dataset koppelt meer dan 300 uur aan EMG-metingen van de onderarm aan video vanuit het perspectief van de drager. De foutmarge bij het volgen van vingertoppen daalt met 25%.

Oossa · 2026-10-20 · https://oossa.com/nl/encord-launches-emg-1-the-biggest-open-dataset-of-muscle-signals-for-robot-train

Encord heeft EMG-1 uitgebracht, een opensourceverzameling van meer dan 300 uur aan gesynchroniseerde spiermetingen (EMG) en video vanuit het perspectief van de drager. De dataset is ongeveer 30 keer groter dan vergelijkbare openbare datasets. Uit tests bleek dat EMG toevoegen aan video de foutmarge bij het volgen van vingertoppen met 25% verlaagde en het aantal fouten tijdens korte onderbrekingen van het zicht met 35% verminderde. Onderzoekers kunnen de gegevens downloaden via encord.com/data-labs.

## De feiten

- Meer dan 300 uur aan EMG- en video-opnamen
- Uitgebracht op 2026-10-20

## Waarom het ertoe doet

Roboticateams kunnen de handpositie nauwkeuriger volgen wanneer die aan het zicht wordt onttrokken. Dat maakt industriële robots betrouwbaarder bij het uitvoeren van handelingen.

## Bronnen en referenties

1. [ENCORD RELEASES EMG-1, THE LARGEST OPEN DATASET LINKING MUSCLE SIGNALS TO ROBOTIC AI DEVELOPMENT](https://www.prnewswire.com/news-releases/encord-releases-emg-1-the-largest-open-dataset-linking-muscle-signals-to-robotic-ai-development-302914344.html) – PR Newswire RSS, 2026-10-20

Laatst bijgewerkt: 2026-10-20