Desarrollo de un robot móvil controlado por EMG
Autores: Bisi, Stefano; De Luca, Luca; Shrestha, Bikash; Yang, Zhijun; Gandhi, Vaibhav
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2018
Acceso abierto
Artículo científico
2018
Desarrollo de un robot móvil controlado por EMG
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Desarrollo
Sistema operativo de robots
Señales de electromiografía
Raspberry pi
Clasificador de vecino más cercano
Enfoque de evitación de colisiones
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 42
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta el desarrollo de un control de robot móvil basado en un Sistema Operativo de Robot (ROS) utilizando señales de electromiografía (EMG). La estructura del robot propuesto está diseñada específicamente para proporcionar modularidad y es controlada por una Raspberry Pi 3 que ejecuta una aplicación de ROS y un microcontrolador Teensy. Los comandos musculares EMG se envían al robot con gestos de la mano que se capturan utilizando una banda de brazo Thalmic Myo y se reconocen mediante un clasificador de Vecino Más Cercano (-NN). El rendimiento del robot se evalúa navegándolo a través de rutas específicas mientras se controla únicamente a través de las señales EMG y utilizando un enfoque de evitación de colisiones. Así, este documento tiene como objetivo ampliar la investigación sobre el tema, introduciendo un sistema de clasificación más preciso con un conjunto más amplio de gestos, con la esperanza de acercarse a una aplicación real utilizable.
Descripción
Este documento presenta el desarrollo de un control de robot móvil basado en un Sistema Operativo de Robot (ROS) utilizando señales de electromiografía (EMG). La estructura del robot propuesto está diseñada específicamente para proporcionar modularidad y es controlada por una Raspberry Pi 3 que ejecuta una aplicación de ROS y un microcontrolador Teensy. Los comandos musculares EMG se envían al robot con gestos de la mano que se capturan utilizando una banda de brazo Thalmic Myo y se reconocen mediante un clasificador de Vecino Más Cercano (-NN). El rendimiento del robot se evalúa navegándolo a través de rutas específicas mientras se controla únicamente a través de las señales EMG y utilizando un enfoque de evitación de colisiones. Así, este documento tiene como objetivo ampliar la investigación sobre el tema, introduciendo un sistema de clasificación más preciso con un conjunto más amplio de gestos, con la esperanza de acercarse a una aplicación real utilizable.