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Title: Interfaz cerebro máquina portátil para accionar un brazo humanoide
Authors: Giraldo Pérez, Sebastián
Herrera Sánchez, Daniel
Adviser: Cuartas Molina, Jairo Antonio
Keywords : ICM
Brazo Humanoide
Reconocimiento de Patrones
CSP
LDA
Python
BCI
Humanoid Arm
Pattern Recognition
Issue Date: 2017
Publisher: Universidad EIA
Abstract: En Colombia las prótesis de miembro superior más usadas son aquellas cuya función es similar a la pinza. Dicha función suele ser accionada por movimientos físicos del portador, en especial de los músculos ubicados sobre el omóplato, bíceps y tríceps. Una de las posibles soluciones a este problema es utilizar los sistemas de interfaz cerebro máquina (ICM), los cuales han permitido que personas en situación de discapacidad, controlen sistemas digitales con el pensamiento (esto incluye los brazos humanoides), pero generalmente requiere una computadora con alto poder computacional para su uso. Este proyecto propone una ICM portátil que permitirá mover un brazo humanoide a través de ondas cerebrales captadas de un usuario. Por lo tanto, el proyecto genera una alternativa al control de prótesis de miembro superior, para aquellos que no pueden desarrollar movimientos para accionarlas. No obstante, la ICM no solo sería funcional para este fin, también se podría integrar con otros sistemas digitales, lo que permitiría desarrollar interfaces útiles para toda clase de usuarios, entre ellos las personas en circunstancia de movilidad reducida. Para llevar esto a cabo, lo primero que se debe hacer es identificar las características de las señales. Además, se debe implementar un sistema de adquisición de señales de electroencefalografía (EEG) portátil. Se identifican algunas posiciones en la corteza cerebral que permiten utilizar un número mínimo de electrodos para poder diferenciar entre tres clases: abrir, cerrar y no ejecutar ningún movimiento. Se implementa un protocolo de entrenamiento para poder adquirir los datos que sirven como base para la extracción de características en la señal de EEG empleando filtros y Common Spatial Pattern (CSP). Luego de esto se utiliza Linear Discriminant Analysis (LDA) con el fin de que el algoritmo sea capaz de asociar estas características a una clase determinada. Para el desarrollo del algoritmo se utiliza Python como lenguaje de programación, ya que este es un lenguaje open-source muy bien documentado y para el cual sus usuarios desarrollan librerías que pueden realizar funciones prácticas para este proyecto.
Abstract (English): The most used upper limb prosthetics in Colombia are the ones whose function is like a pincer’s. Those are usually activated by physical movements from the portrayer, especially in the muscles located over the scapula, biceps and triceps. A possible solution for this problem is to use Brain Computer Interface (BCI) systems. These have allowed handicapped people to control digital systems (including humanoid arms), but those usually require a computer with a high processing power to use them. This project proposes a portable BCI which will allow to move a humanoid arm through the brainwaves of a certain user. Therefore, this project proposes an alternative way to control upper limb prosthetics for those who cannot realize movements to activate them. However, the mentioned BCI would not only be useful for this end, but it could also be integrated with other digital system, allowing to develop useful interfaces for all kinds of users, including people with reduced mobility. To carry this out, the first thing to do is to identify the signal’s features. Besides, a portable electroencephalographic (EEG) waves system must be implemented. Some positions in the cerebral cortex were identified to be able to minimize the number of electrodes and still allow the system to differentiate between three classes: to open, to close and to not execute any movement at all. A training protocol is then implemented to acquire the data that serves as base for the feature extraction in the EEG signal, employing filters and Common Spatial Pattern (CSP). Thereafter, Linear Discriminant Analysis (LDA) is used to make the algorithm able to associate such features to a determined class. To develop this algorithm, Python is used as programming language, as this is an open source, well documented language and for which their users develop libraries that can be practical for this project.
Description: 103 páginas
URI: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/1994
Citation: Giraldo Pérez, S. y Herrera Sánchez, D. (2017) Interfaz cerebro máquina portátil para accionar un brazo humanoide (Trabajo de grado). Recuperado de: http://repository.eia.edu.co/handle/11190/1994
Autorization: openAccess
Location: BIOM/0281
Appears in Collections:Ingeniería Biomédica
Ingeniería Biomédica

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