dc.contributor.advisor |
Pino Quiroga, Esteban Javier; profesor guía |
es |
dc.contributor.author |
Germany Morrison, Enrique Ignacio |
es |
dc.date.accessioned |
2016-09-05T18:10:46Z |
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dc.date.accessioned |
2019-12-13T16:39:51Z |
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dc.date.available |
2016-09-05T18:10:46Z |
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dc.date.available |
2019-12-13T16:39:51Z |
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dc.date.issued |
2014 |
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dc.identifier.other |
2144993 |
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dc.identifier.uri |
http://repositorio.udec.cl/jspui/handle/11594/1947 |
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dc.description |
Memoria de título Ingeniero Civil Biomédico Universidad de Concepción 2014 |
es |
dc.description.abstract |
La prost´etica es la disciplina encargada de generar dispositivos para reemplazar partes del
cuerpo que se han perdido por accidentes traum´aticos o por problemas cong´enitos. Desde siglos
se han ido desarrollando diversos prototipos de dispositivos y con el paso del tiempo y la integraci
´on tecnol´ogica, han aumentado sus grados de destreza y capacidad para asimilar movimientos
m´as completos y naturales.
El control mioel´ectrico ha permanecido como el principal m´etodo de control a utilizar por
diversos desarrolladores a lo largo del mundo, sin embargo, no es suficiente, ya que el funcionamiento
muscular es complejo, por lo que herramientas avanzadas son utilizadas para intentar
decodificar de buena forma la intenci´on del usuario de la pr´otesis.
En este trabajo se abarca la aproximaci´on de control mioel´ectrico, adoptando un cambio de
paradigma desde el control discreto entre clases definidas, decodificadas mediante reconocimiento
de patrones, a un mecanismo de estimaci´on continua utilizando funciones de mapeo.
El sistema se compone de dos partes, primero una secci´on de hardware que realiza la adquisici
´on de datos y segundo, una secci´on software que realiza la estimaci´on de posici´on.
La parte de hardware permite de forma simult´anea registrar se˜nales de electromiograf´ıa
(EMG) y de referencia del posicionamiento de los dedos de la mano. Las se˜nales son adquiridas
mediante un electromi´ografo de 8 canales y un guante con sensores de flexi´on respectivamente.
La parte de software debe digitalizar y guardar los datos a modo de utilizarlos en an´alisis
posteriores. Utilizando MATLAB se procesaron las se˜nales y se dise˜n´o e implement´o un
modelo de redes neuronales artificiales para estimar, desde las se˜nales de EMG, las posiciones
de cada dedo de forma independiente. Las se˜nales estimadas se validaron mediante an´alisis de
correlaci´on, con respecto a las se˜nales de referencia del guante.
Los resultados avalan que este m´etodo logra de buena forma generar una relaci´on entre la
actividad muscular y la posici´on de cada dedo de forma independiente, lo que otorga mayor
libertad de movimientos y no requiere estados discretos que limitan al sistema |
es |
dc.language.iso |
spa |
es |
dc.publisher |
Universidad de Concepción. |
es |
dc.rights |
Creative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional) |
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dc.rights.uri |
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es |
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dc.subject |
Robótica en Medicina |
es |
dc.subject |
Robótica - Chile |
es |
dc.subject |
Prótesis e Implantes |
es |
dc.subject |
Manos Artificiales |
es |
dc.subject |
Electromiografía |
es |
dc.title |
Algoritmo de estimación de movimientos de los dedos de la mano a través de un arreglo de sensores de electromiografía superficial |
es |
dc.type |
Tesis |
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dc.description.facultad |
Departamento de Ingeniería Eléctrica |
es |
dc.description.departamento |
Departamento de Ingeniería Eléctrica. |
es |