Sistema de identificación de intención de movimiento para el control mioeléctrico de una prótesis de mano robótica

Abstract

Este artículo presenta un sistema embebido que detecta en tiempo real la intención de movimiento para el control de un prototipo de prótesis de mano robótica. El trabajo muestra que usando características temporales de cálculo simple, es posible obtener un agrupamiento de vectores de características lo suficientemente discriminante como para que se puedan usar clasificadores de patrones muy simples. Así, en este trabajo se propone un clasificador basado en la mínima distancia al centroide de los grupos que caracterizan a los movimientos a identificar, modificando el conocido algoritmo k vecinos próximos para sacar mayor provecho de la fase de entrenamiento del clasificador en la fase de clasificación y obtener respuesta en tiempo real. Se presentan resultados de clasificación de intención de movimiento obtenidos con el sistema desarrollado usando el porcentaje de éxito como medida de efectividad, al realizar pruebas sobre tres sujetos con músculos sanos. Los resultados experimentales muestran que el sistema puede ser utilizado efectivamente para el control de ejecución de cuatro primitivas motoras de un prototipo de prótesis de mano robótica.

Hierarchical Human-Inspired Control Strategies for Prosthetic Hands

“…The architecture levels are described below. The Human–Machine Interface (HMI) is devoted to measuring and interpreting the humans’ signals for identifying four types of grip postures (rest, open hand, power grip, and tripod grip) [ 120 ] and to sending this information to the next level (as well as the AIP, IPL, F5 and PMv areas in human brain, Section 5 ). The Haptic Perception (HP) level receives information from robotic hand sensors and HMI and generates information (contact and slip) to the high-level control (HLC), (FA-I and SA-II, Section 5.1 ).…”

Advances in the mental control of a robotic hand

“…The others are invasive and require surgery to place the electrodes inside the muscles. The latter option provides the best performance, as the obtained signal is cleaner and contains less noise, but implanting electrodes also represents greater costs and risks [7].…”