Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/2304
Title: Sistema de adquisición de señales eléctricas bilógicas para detección de intención de movimiento para generar órdenes a un manipulador robótico.
Authors: Peña Rodríguez, Danna
metadata.dc.contributor.advisor: Rico García, Mateo
Dávila Durán, Guilda Viviana
metadata.dc.subject.proposal: Bioseñales
Inteligencia artificial
Robótica
Control automático
metadata.dc.subject.keyword: Artificial intelligence
Robotics
Publisher: Institución Universitaria Pascual Bravo
Abstract: El presente sistema almacena datos examinados de una población para encontrar parámetros importantes y esenciales en las dinámicas de la mano, específicamente en la intención de movimiento de la parte del cuerpo mencionada. El análisis de clasificación de datos se hace mediante el lenguaje de programación (Python) que encuentra las variaciones más especiales en los datos. Este proceso clasificatorio (SVM) permite mejorar la precisión y eficacia en la detección y procesamiento de señales EMG, lo que puede tener un impacto relevante en la producción y aplicación de prótesis y exoesqueletos robóticos. La utilización de sistemas de inteligencia artificial para el reconocimiento de patrones en señales de EMG permite una mayor exactitud y potencial aplicativo en la tecnología. El potencial impacto positivo de la tecnología en la industria y en la calidad de vida de las personas es una gran motivación para llevar a cabo un proyecto relacionado con este tema ya que al hacer una importante implementación de este podría relacionar más al ser humano, un ser en una visión bioeléctrica que se relaciona más hacia la ciencia con ventaja en mejoras aplicativas a nuevas herramientas tecnológicas.
metadata.dc.description.abstracteng: The present system stores data examined from a population to find important and essential parameters in the dynamics of the hand, specifically in the movement intention of the mentioned body part. The data classification analysis is done using the programming language (Python) that finds the most special variations in the data. This classification process (SVM) allows to improve the precision and efficiency in the detection and processing of EMG signals, which can have a relevant impact on the production and application of prostheses and robotic exoskeletons. The use of artificial intelligence systems for the recognition of patterns in EMG signals allows greater accuracy and application potential in the technology. The potential positive impact of technology on the industry and on the quality of life of people is a great motivation to carry out a project related to this topic, since by making an important implementation of this it could relate more to the human being, a Being in a bioelectric vision that is more related to science with an advantage in application improvements to new technological tools.
URI: https://repositorio.pascualbravo.edu.co/handle/pascualbravo/2304
Appears in Collections:Ingeniería Eléctrica

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Rep_IUPB_Ing_Ele_Manipulador_Robótico.pdf384,81 kBAdobe PDFView/Open


This item is protected by original copyright



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons