Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

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    Desarrollo de un sistema de adquisición para la evaluación del balance corporal en base a la medida del movimiento del tronco
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-01-29) Luna Jaramillo, Juan Marcos; Callupe Pérez, Rocío Liliana; Sal y Rosas Celi, Damián Eleazar
    Durante el control del balance corporal es el cerebro quién, por medio de impulsos nerviosos transmitidos hacia los músculos de la columna, activa el movimiento de una persona generando un cambio en su posición. Sin embargo, con el paso de los años, dicha respuesta frente a este tipo de control se ve mermada, produciendo retrasos al momento en que la persona puede reaccionar frente a cambios repentinos respecto de su posición de equilibrio. Dicho decaimiento en la velocidad de reacción frente a una pérdida repentina del equilibrio corporal puede generar la ocurrencia de caídas, las cuales podrían derivar en consecuencias negativas. Bajo este enfoque, el Laboratorio de Investigación en Biomecánica y Robótica Aplicada (LIBRA) en conjunto con el investigador Dr. Peter Reeves (Sumaq Life LLC) propusieron la necesidad de conocer la velocidad a la que las personas pueden responder al realizar movimientos predecibles e impredecibles que los obliguen a perder su posición de equilibrio. La presente tesis desarrolla un sistema electrónico que permite medir, en tiempo real, el ángulo del movimiento del tronco mientras la persona realiza movimientos laterales (izquierda o derecha), los cuales son propuestos por una interfaz gráfica sobre la que se llevará a cabo el test de evaluación. Asimismo, con la necesidad de replicar dicha evaluación en distintos lugares se diseñó un sistema portable, el cual incluye todo el sistema contenido dentro de un único dispositivo lo cual facilita el desarrollo de la prueba. En el desarrollo de la presente, se utilizó un sensor inercial MPU6050 cuya señal es adquirida y procesada por un Microcontrolador Arduino Nano. Para el procesamiento de dicha señal se comparó el desempeño de un filtro Complementario y un filtro Kalman, ampliamente utilizados en este tipo de información. Dicho desempeño fue medido utilizando el sistema de referencia Mikrolar R3000 Rotopod. La interfaz gráfica fue desarrollada utilizando el microcontrolador Raspberry Pi 3B, el cual recibe el dato del movimiento realizado y muestra dicha información en la pantalla, esto con la finalidad que la persona conozca su desempeño actual. Finalmente, se asignó vital importancia al análisis del tiempo de respuesta del sistema completo, así como la búsqueda de reducir dicho tiempo de respuesta tal que no influya en el desempeño de la persona evaluada. Los tiempos obtenidos al final del desarrollo de la presente fueron de aprox. 30.2ms utilizando el filtro Complementario y de aprox. 25.2ms aplicando el filtro de Kalman, con lo cual se puede evidenciar que el sistema, en ambos casos, responde de forma óptima.