Diseño e implementación de las funciones de agarre y levante en un brazo Kinova usando señales EEG y Deep Learning - Neyra Pérez, Juan Manuel (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020)
Miles de personas en el mundo son afectadas por enfermedades causantes de parálisis tales como esclerosis lateral amiotrófica, lesiones en la médula espinal y distrofia muscular. En los últimos años, investigadores han buscado desarrollar soluciones tecnológicas para asistir a estos pacientes. En el 2012, una mujer con tetraplejia, causada por un paro cerebral, fue capaz de acercar una botella a su boca y beber de ella, utilizando señales EEG invasivas [1]. Recientemente, en el 2016, ahora mediante sensores EEG no invasivos, se realizaron pruebas en 13 sujetos sanos para mover un brazo robot en dos dimensiones [2]. Buscando colaborar en el desarrollo de robots asistenciales, el presente trabajo propone el diseño e implementación de las funciones de 'agarre' y 'levante' en el brazo robot Kinova, donde las señales de activación provendrán de señales EEG y el algoritmo de traducción estará basados en modelos de deep learning. Los modelos de deep learning mencionados serán basados en la solución propuesta por Alex Barachant y Rafael Cycon para la clasificación de señales EEG [3]. El dataset que se utilizará para el entrenamiento se toma del repositorio WAY-EEG-GAL financiado por la unión europea [4]. A pesar de que las señales EEG corresponden a movimientos físicos reales, los cuales no pueden ser realizados por los pacientes con las enfermedades antes mencionadas, este trabajo busca brindar un aporte a la literatura médica e ingenieril y al avance de las aplicaciones de interfaz cerebro-computador. Adicionalmente, se busca proponer el método para evaluar el desempeño en una prueba experimental del algoritmo referido, lo cual no se ha abordado en la literatura presente hasta el momento.
Keywords: Robots--Sistemas de control; Manipuladores (Mecanismos); Electroencefalografía; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.00