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Título: Operación remota y control adaptativo de un manipulador virtual de 3 grados de libertad usando 2 brazaletes MYO y reconocimiento de gestos de la mano
Autor: Oña Ñacata, Alex Fabricio
Vimos Tixi, Victor Hugo
Palabras clave: PROCESAMIENTO DE DATOS
COMUNICACIONES INALÁMBRICAS
Fecha de publicación: 27-mar-2019
Editorial: Quito, 2019.
Citación: Oña Ñacata, A. F. & Vimos Tixi, V. H. (2019). Operación remota y control adaptativo de un manipulador virtual de 3 grados de libertad usando 2 brazaletes MYO y reconocimiento de gestos de la mano. 144 hojas. Quito : EPN.
Resumen: A system to drive a virtual manipulator with 3 degrees of freedom in a simulated computational environment is developed in this work. The control interface uses 2 MYO bracelets from the Thalmic Labs manufacturer. The MYO bracelet gives the activity of the skeletal muscles (EMG) and data from the inertial measurement unit (IMU). Regarding to the trajectory control, two controllers have been considered: the CTC model (Calculated Torque Control) to eliminate the nonlinearities of the system when the parameters are well known. The other control used is AIC (Adaptive Inertia Control) that provides greater robustness adapting to mass changes in the final effector robot. EMG signals have been processed and it has been possible to classify 6 gestures which are used to control the virtual arm. The system is tested with 20 people who do not belong to the database of training people. The results obtained show an accuracy of 91.6% in the gesture recognition system with a time classification less than 30ms. The overall result taking into account the assessment of the 20 users, shows that the total system in terms of usability has an acceptance of 82.91%, while in functionality the system has an acceptance of 64.79%.
Descripción: Se desarrolla un sistema para operar remotamente un manipulador virtual de 3 grados de libertad en un entorno computacional simulado. Como interfaz de control se emplea 2 brazaletes MYO del fabricante Thalmic Labs, constituido por sensores electromiográfícos y una unidad de medida inercial. Las señales EMG son usadas para el reconocimiento de gestos de la mano permitiendo interactuar con el robot. Los datos de orientación son utilizados para el control del movimiento del robot. Para el control de trayectoria, se considera dos controladores: uno basado en el modelo CPC (Control por Par Calculado) buscando eliminar las no linealidades del sistema cuando los parámetros son conocidos, el otro control usado es el CIA (Control de Inercia Adaptativa) que brinda mayor robustez adaptándose a los cambios en la masa del extremo del robot que ocurre cuando el manipulador sujeta un objeto diferente. Usando algoritmos de machine learning se clasifica 6 patrones que son usados en el control del brazo. Las pruebas de operación son realizadas con 20 usuarios y los resultados muestran que el sistema total en términos de usabilidad tiene un porcentaje de 82.91% de aceptación; mientras que en términos de funcionalidad el sistema total tiene un promedio de 64.79%.
URI: http://bibdigital.epn.edu.ec/handle/15000/20155
Tipo: masterThesis
Aparece en las colecciones:Tesis Maestría en Mecatrónica y Robótica (FIM)

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