Aprendizaje automático en los movimientos de los dedos con visualización en Opensim y diseño inalámbrico para la portabilidad en la adquisición de señales de electromiografía
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Universidad Autónoma de Baja California.
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Abstract
En este trabajo se desarrolla la identificación de 15 gestos de la mano y la visualización de los
movimientos en un simulador biomecánico, asimismo se diseña la adquisición de señales EMG a
través de un dispositivo portátil, todo esto con el fin de preparar el control de una prótesis
multifuncional de mano-dedos con señales adquiridas en antebrazo. Por lo que se conjuntaron
varios temas de investigación:
• Desarrollo de un dispositivo portátil para la adquisición de señales EMG con el uso de
microcontroladores.
• Transmisión inalámbrica multicanal a la máxima tasa de adquisición de señales EMG.
• Procesamiento de las señales EMG con aprendizaje automático para la identificación de 15
gestos de la mano.
• Visualización del movimiento de los dedos a través de un software de simulación
biomecánica como Opensim.
La experiencia con todos estos trabajos nos brinda una buena herramienta para el diseño práctico
de prótesis de mano o para el control de una interfaz hombre-maquina a través de gestos de la
mano. En especial se obtuvieron los resultados siguientes: una clasificación de 78.36% de
reconocimiento con el clasificador cuadrático, para un grupo muestral de 8 sujetos; también se
demostró que se puede obtener un reconocimiento de 96.16% cuando se usa un clasificador
personalizado con solo 4 electrodos, y usando solo el 18% de las mediciones características de los
EMG; de igual forma se estableció una transmisión inalámbrica de datos, con seis
microcontroladores trabajando simultáneamente, asegurando una captura de mil muestras por
segundo para señales EMG con una resolución de 8 bits por muestra.
Palabras clave
Electromiografía||lemb||Tesis y disertaciones académicas||Manuales