Diseño e implementación de un sistema de visión para la asistencia de personas con discapacidad

• Autor: Angulo Salas, Antonio Lincoln
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Consejo Nacional de Ciencia Tecnología e Innovación
• Repositorio: CONCYTEC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.concytec.gob.pe:20.500.12390/218
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12390/218
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Personas con discapacidad; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

Lo que pretende este trabajo de tesis es dar valor agregado a los métodos computacionales de procesamiento de señales y a los instrumentos robóticos móviles aplicándolos a la asistencia de personas con discapacidad. Actualmente existen diversas herramientas tecnológicas que les brindan apoyo y facilitan las labores que desempeñan. Por ejemplo, Sillas de ruedas motorizadas que suben escaleras, robots que ayudan a pasar de una cama a otra a los pacientes de los hospitales evitando así luxaciones de los enfermeros y médicos, etc. Específicamente se pretende manipular un brazo robótico mediante un sistema de visión que reconozca movimiento articulares de la cabeza y algunos gestos de la cara. Este sistema está especialmente diseñado para personas que han perdido la movilidad en las extremidades y solo puedan mover la cabeza y hacer algunas expresiones faciales. Todo esto mediante una plataforma de desarrollo que tendrá conectada una cámara que captura imágenes del rostro del usuario y a través de algoritmos de visión puedan comandar el brazo Jaco de la marca Kinova. En el proceso se diseñaron e implementaron la base de datos que sirvió para el reconocimiento de gestos y el sistema electrónico. Se establecieron también límites de seguridad para que el brazo robótico no invadiese zonas del usuario. Se hicieron los cálculos de potencia, consumo y velocidad, y también se analizaron los resultados experimentales en diferentes usuarios de los cuales obtuvimos las curvas de aprendizaje. Los resultados indicaron que el algoritmo de procesamiento tiene un 89.2% de precisión al comandar el brazo robótico y que el usuario puede controlar el brazo robótico con un retardo de 440 milisegundos. Con estos datos concluimos que es posible usar y controlar dispositivos robóticos mediante movimientos de la cabeza y expresiones faciales sirviendo de apoyo a personas con discapacidad motora de manera rápida y segura.