Prótesis de brazo electromiográfico intuitivo asistido con inteligencia artificial

• Autor: Sulla Espinoza, Erasmo
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/17036
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/17036
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Robótica; EMG; Prótesis; Miembro artificial; Mano Robótica; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

En este trabajo se considera el planteamiento de una prótesis de brazo, adquiriendo los biopotenciales electromiográficos del sistema motor brazo completo de la persona humana. Tomados las señales de los tejidos musculares preprocesamos y procesamos con técnicas de clasificación de redes neuronales. Se toma muestras de 10 personas con los movimientos de apertura/cerrado de mano, pronación/supinación del antebrazo y flexión/extensión del codo, para ello se procede a realizar el estado del arte con las consideraciones que la cinemática directa del brazo incluye 7 GDL. cuyos componentes son tres GDL para el hombro, un GDL para el codo y tres GDL para la muñeca; teniendo la visión de hacerla completa y luego generalizar a una prótesis más pequeña como amputación transhumeral, antebrazo y de mano. Se procesa las señales tomadas con sensores bipolares y se trabaja con las originales (RAW) para conseguir una mayor aproximación al movimiento deseado. La adquisición de datos se realiza con sensores de músculo Myoware 2.0, acondicionamiento por el mismo módulo, en la etapa de muestreo y grabación de datos en SD se usa el Arduino UNO R3 y se integran en tiempo real al MATLAB R2023b versión académica. Se usa también la Toolbox de Robótica de Peter Corke para la simulación del sistema de 7 GDL. Además del Toolbox de Redes Neuronales.