SISTEMA AUTOMÁTICO PARA EL CONTROL DE UN BRAZO ROBÓTICO UTILIZANDO UNA BANDA DE CONTROL POR GESTOS Y TÉCNICAS DE APRENDIZAJE DE MÁQUINA

Resumen

En el campo de los sistemas automáticos, existe un área de investigación importante basada en las interfaces hombre-computadora(HCI), las cuales permiten por medio de bioseñales como EEG o EMG manipular artefactos. Asimismo, se logra evidenciar de acuerdo al estado del arte numerosas aplicaciones de este campo y diversos métodos de desarrollo. Sin embargo, se han detectado falencias en los algoritmos construidos, ya que la mayoría de sistemas HCI y específicamente en aplicaciones de brazos robóticos están enfocados en aspectos característicos, es decir, gran parte de los sistemas existentes están orientados al acceso de las variables de estado con el fin de realizar una tarea de control. En este sentido, se detecta la importancia de alternativas enfocadas a sistemas de reconocimiento, teniendo en cuenta que esto afectaría la complejidad del modelo a construir.

En el presente trabajo se propone el desarrollo de un sistema interactivo, con el propósito de implementar una comunicación humano-computadora mediante clasificación de señales EMG, siendo así un sistema automático para el control de un brazo robótico utilizando una banda de control por gestos (MYO) y técnicas de aprendizaje de máquina. Por lo tanto, se hace necesario desarrollar técnicas que logren crear un modelo predictivo donde se realice un correcto aprendizaje de máquina. Con ello, se construye un algoritmo que permite obtener un modelo basado en técnicas de aprendizaje de máquina, el cual clasifica las señales EMG identificando sus características para realizar el reconocimiento de gestos. Este modelo, es probado y entrenado inicialmente a partir de bases de datos de señales bioeléctricas almacenadas en repositorios; eventualmente se incorpora la banda de control por gestos MYO al proceso, la cual permite utilizar la actividad eléctrica del brazo de un individuo y así construir una base de datos propia; finalmente se envía la acción de control a partir del gesto reconocido y es visualizado en un brazo robótico simulado en un entorno de desarrollo integrado.