PRIMEROS PASOS EN EL CONTROL DE UN BRAZO ROBOT MEDIANTE SEÑALES EEG

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1 PRIMEROS PASOS EN EL CONTROL DE UN BRAZO ROBOT MEDIANTE SEÑALES EEG Eduardo Iáñez, José M. Azorín, Eduardo Fernández*, José M. Sabater, Ricardo Morales, Carlos Pérez Virtual Reality & Robotics Lab, *Instituto de Bioingeniería Universidad Miguel Hernández Avda. de la Universidad s/n, Edif. Torreblanca, Elche (Alicante) Resumen Resumen: En este artículo se describen las primeras aproximaciones al control de un brazo robot mediante las señales electroencefalográficas (EEG). El uso de señales EEG permitirá que personas con un alto grado de discapacidad puedan controlar un brazo robot y ayudarles a realizar tareas en su vida diaria. Actualmente se trabaja en registrar la actividad rítmica mediante dichas señales para obtener pensamientos espontáneos de la persona, con la finalidad de que, tras realizar un entrenamiento previo, pueda controlarse el brazo robot. Para poder detectar los pensamientos se registrarán las señales EEG de la persona mediante unos electrodos situados sobre el cuero cabelludo y, tras un procesamiento adecuado de las señales, se podrá detectar en qué estado se ha pensado, pudiendo utilizar esta información para mover un brazo robot. En el artículo se describen los primeros resultados obtenidos. Palabras clave: Interfaz cerebral, señales EEG, redes neuronales, FFT. 1. INTRODUCCIÓN En la actualidad existen numerosos sistemas de ayuda para personas con discapacidad destinados a conseguir una mejor movilidad de la persona afectada o facilitarles el acceso a la información. Por ejemplo, para mejorar la movilidad existen sillas de ruedas automatizadas, prótesis robóticas para las extremidades [3] o exoesqueletos [9], y en cuanto al acceso a la información, existen teclados de conceptos, navegadores de voz para invidentes como OpenBook [8] o interfaces cerebro-máquina no invasivas (BCI: Brain Computer Interface) para controlar desde el cursor en el ordenador hasta dispositivos móviles [6]. Todos estos sistemas tienen como finalidad facilitar la vida diaria a personas con discapacidad. En este artículo se describen los primeros pasos efectuados para desarrollar un sistema que permita a una persona controlar un brazo robot a partir de señales EEG. En este sistema, en primer lugar se registrarán las señales EEG de la persona cuando esta realiza ciertas tareas mentales, que en nuestro caso consistirán en pensar en movimientos motores, como por ejemplo, pensar en mover el brazo derecho, el brazo izquierdo, las piernas,... Para registrar dichas señales colocaremos unos electrodos sobre el cuero cabelludo cerca del cortex motor del cerebro. Mediante el sistema de adquisición obtendremos dichas señales en el ordenador para poder procesarlas y obtener cual es la tarea mental que está pensando la persona en ese momento. Esta información será utilizada para enviar los comandos pertinentes de movimiento al brazo robot. El artículo se estructura del siguiente modo. En primer lugar veremos el sistema de adquisición y el brazo robot en la sección 2, donde se hablará sobre los dispositivos que permitirán recoger las señales y el brazo robot que controlaremos tras realizar el procesamiento adecuado. A continuación se expone en la sección 3 el sistema de control basado en EEG describiendo el procesamiento software realizado, el sistema de decisión para controlar el robot y el entrenamiento requerido para manejar la aplicación. En la sección 4 se muestran los primeros resultados experimentales y, por último, se exponen las conclusiones en la sección SISTEMA DE ADQUISICIÓN Y BRAZO ROBOT En este apartado se describe la arquitectura hardware y software del sistema de adquisicíón y del brazo robot. El sistema de procesamiento EEG se explicará en la sección 3. Este sistema de adquisición se compone de los electrodos que recogerán las señales directamente sobre la piel de la persona, un sistema de amplificación y filtrado, y un sistema de muestreo y digitalización de la señal. A partir de este punto utilizaremos Matlab para obtener las señales en el ordenador para su almacenamiento, tratamiento offline o para trabajar con ellas directamente en tiempo real como se verá en la sección 3.2.

2 Por último, en este apartado se hablará sobre el brazo robot que vamos a controlar. Una vez la parte software procese los datos y tome una decisión sobre el pensamiento detectado, se enviaría dicha instrucción al robot para que éste realice el movimiento correspondiente. En la figura 1 vemos un diagrama de bloques general del sistema. se limpia previamente con alcohol y se utiliza un gel conductor. Los electrodos se colocarán siguiendo el Sistema Internacional 10/20 que vemos en la figura 3. Se utilizará un gorro de gomas para que los electrodos no se muevan una vez colocados en la cabeza. Inicialmente se utilizarán 4 electrodos. Figura 3: Sistema internacional 10/ NICOLET VIKING IV D Figura 1: Diagrama de bloques general del sistema. Diferenciando hardware/software y entorno local/remoto. En la Figura 2 puede verse una imagen real del sistema donde aparece la persona con los electrodos puestos y el dispositivo Nicolet Viking IV D. Figura 2: Imagen real del entorno local ELECTRODOS Los electrodos utilizados son de cloruro de plata con un disco de 10mm de diámetro y una conexión de 2mm tipo pin-jacks. Para conseguir una mayor conductividad entre la piel y el electrodo Como sistema de amplificación y filtrado se dispone del dispositivo Nicolet Viking IV D, que a pesar de ser un dispositivo antiguo dispone de amplificadores y filtros de muy buena calidad. El dispositivo dispone de 4 amplificadores con la conexión pin-jack de 2mm (+,-,Ground) con una sensibilidad de 1 V/div hasta 10mV/div en 13 pasos y 2V pico-pico máxima escala de salida, un bajo ruido de menos de 0.7 V RMS desde 2 Hz hasta 10 KHz con entrada en cortocircuito, filtro Notch a 50 Hz y sendos filtros paso alto y paso bajo (ambos 12 db/década) seleccionables a distintas frecuencias. Los filtros que han sido seleccionados son: filtro paso-alto: 0.2 Hz y filtro paso-bajo: 30 Hz. Posteriores filtrados necesarios se realizarían por software. El dispositivo nos ofrece las señales de salida, además de por pantalla, mediante cable coaxial, uno por canal. La ganancia seleccionada para recoger las señales es de (seleccionando una en el dispositivo SNS=10µV ). Se ha creado un perfil en el dispositivo con todos estos parámetros para seleccionarlo y poder trabajar directamente con esta configuración. El dispositivo también permite medir la impedancia de los electrodos. Hay que tener en cuenta al colocarlos que la impedancia medida debe ser menor de 50KΩ, para así obtener una calidad aceptable de señal NI PCI-6023E Para adquirir la señal en el computador se utiliza una tarjeta de adquisición de National Instruments NI PCI-6023E [7]. Esta tarjeta muestreará y

3 digitalizará la señal proveniente de los amplificadores. Para conectar la salida en cable coaxial de los amplificadores a la tarjeta PCI-6023E es necesario el bloque conector BNC-2110 que dispone de 8 canales analógicos con conexión coaxial y un cable SH68-68-EP que une dicho bloque con la tarjeta ubicada en el ordenador. El modelo PCI-6023E dispone de 16 entradas analógicas, de las cuales sólo utilizaremos 4, una por cada canal, 12 bits de resolución de entrada, un rango de entrada de ±0,05 a ±10 V, una sensibilidad media de mv, y una máxima tasa de muestreo total de 200 KS/s siendo más que suficiente para nuestra aplicación, ya que muestrearemos cada canal a un máximo de 2KHz. 200iB [4] que controlaremos a distancia mediante los registros electroencefalográficos detectados por el sistema. Podemos ver en la figura 4 una imagen del robot señalando sobre ella los ejes de los que dispone y su movimiento. Puede verse que dispone de 6 grados de libertad y puede cargar en su extremo hasta 5 Kg. Para poder visualizar el movimiento del robot, hacia donde está mirando, se ha colocado una cámara en su extremo (unida directamente al eje 6), para así poder ver desde el punto de vista del robot hacia donde estamos mirando y otra externa para poder ver el movimiento de éste durante los tests DATA ACQUISITION TOOLBOX DE MATLAB La captura de los datos se realizará desde Matlab utilizando el Toolbox Data Acquisicion Tool [1], desde el cual configuraremos los parámetros de frecuencia de muestreo, rango, muestras,... y mediante una función iniciaremos, detendremos la captura o recogeremos muestras del buffer, teniendo un control completamente automatizado y simple, de forma que únicamente es necesario decirle a la función la tarea que debemos realizar, dándole los datos necesarios para ello o según el caso recibir datos [out,datos]=captura(modo,entrada). Las modos que permite este programa son los siguientes: Start/stop: inicia/detiene la captura flush: elimina la información del buffer configure: configura y crea la conexión (requiere una variable con la configuración) data acquisition: lee datos del buffer (devuelve los datos leídos) delete: elimina la conexión information: da información sobre la conexión Esto permite, incluyendo las llamadas a la función dentro del flujo de nuestro programa, obtener las muestras en tiempo real para su procesamiento y toma de decisión. También permite obtener las muestras para almacenarlas y poder realizar estudios sobre los datos en modo offline. El resto del software también se ha diseñado en Matlab BRAZO ROBOT FANUC LR MATE 200iB Por último y tras todo el procesamiento software, utilizaremos el brazo robot FANUC LR Mate Figura 4: Robot FANUC LR Mate 200iB. Pueden verse marcados los ejes así como su movimiento Servidor/Cliente Para controlar el robot FANUC LR Mate 200iB se ha utilizado un software en C++ compuesto de un sistema servidor/cliente que se comunican mediante el protocolo RPC (Remote Procedure Call). El servidor se encuentra en un ordenador junto al robot y este se conecta al robot mediante red para transmitirle las instrucciones pertinentes. El cliente se ejecutará en el ordenador que utilizamos para capturar las señales EEG y una vez iniciado e indicada la IP del servidor, este se conectará y se pondrá a la espera de instrucciones. Cada vez que el cliente reciba una instrucción se la enviará al servidor mediante RPC para que éste se la comunique al robot Modos de control Para controlar el robot se utilizarán inicialmente sólo 1 de los 6 grados de libertad que tiene moviendo el robot a izquierda y derecha. Se han programado dos modos de control del robot en cuando a

4 la forma de moverse: El primero realizará los movimientos en coordenadas esféricas utilizando el eje J1 (ver figura 4), cuando se empleen 2 grados de libertad se utilizará también el eje J3, el resto de ejes se encontrarán en una posición fija. El movimiento de estos ejes se realiza a intervalos de 3 grados, siendo este parámetro variable. El segundo modo será el de moverse en coordenadas cartesianas en el eje y manteniendo el plano x/z constante. Para moverse por dicho plano de un punto a otro, la controladora del robot moverá cada eje individual del robot de forma que alcancemos la posición deseada, realizando por lo tanto una trayectoria no rectilínea entre dos puntos. Para solventar esto, se ha programado mediante software que el robot se mueva a pequeños intervalos consiguiendo una trayectoria más rectilínea. Es decir, para llegar de un punto a otro, el robot pasa por un determinado numero de puntos intermedios. Entre cada uno de estos puntos la trayectoria se puede considerar rectilínea. El movimiento por el plano se realiza a intervalos de 25 mm, siendo este parámetro variable. Por lo tanto, las tareas mentales que queremos diferenciar consistirán en pensamientos motores, tales como mover el brazo izquierdo, el derecho, o las piernas. No se descartan otras tareas mentales, se irán ampliando según avance el proyecto, añadiendo por ejemplo tareas mentales tales como operaciones aritméticas, colores, SITUACIÓN DE LOS ELECTRODOS Como se ha comentado los electrodos se situarán cerca del área motora del cerebro y siguiendo el Sistema Internacional 10/20 comentado en la sección 2.1. Las posiciones correspondientes al cortex motor (ver figuras 3 y 5 serían C3, Cz, C4, T3, T4 y otras menos próximas F3, Fz, F4, P3, Pz, P4. Puesto que sólo disponemos de 4 electrodos, se comenzará probando en las posiciones C i y en función de los resultados se irán probando otras posiciones. En ambos modos de control, por seguridad, se ha limitado por software el rango de trabajo del robot limitando su desplazamiento, de forma que si el robot llega a un extremo de este rango, este se detenga. 3. SISTEMA ELECTROENCEFA- LOGRÁFICO (EEG) Las señales EEG que se van a considerar para poder diferenciar entre los distintos estados mentales corresponden a pensamientos espontáneos del usuario. Dentro de estos pensamientos espontáneos, existen dos categorías: potenciales lentos y actividad rítmica [5]. Se ha considerado la actividad rítmica, ya que en potenciales lentos, el tiempo requerido para detectar un estado es muy alto, del orden de entre 4 a 10 segundos, mientras que para las señales de actividad rítmica dicho tiempo es menor y permitirá una mayor interacción con el brazo robot. Situaremos los electrodos en la cabeza sobre el cuero cabelludo en las cercanías del área motora del cerebro. Se ha seleccionado esta zona, ya que como indican ciertos estudios [2], imaginar un movimiento genera el mismo proceso mental e incluso físico que realizar el movimiento, solo que el movimiento queda bloqueado. Figura 5: Partes del cerebro (en color rojo el cortex motor) SOFTWARE DESARROLLADO En este apartado se expondrá el software creado para detectar el estado en el que se está pensando a partir de los registros electroencefalográficos, así como el control del robot. En la figura 6 puede verse el diagrama de bloques más detallado del sistema de procesamiento software, donde en el bloque Tratamiento de la señal irían incluidos los algoritmos discriminadores y los clasificadores que explicaremos a continuación. En la figura 6 pueden verse tres modos que serían el almacenamiento de las señales, el procesamiento offline y el tiempo real. Para el almacenamiento de la señales se ha diseñado una interfaz en la cual, una vez selecciona-

5 Figura 6: Diagrama de bloques software. da la configuración que vamos a utilizar, como por ejemplo, el código de la persona que realizará los test, en qué posiciones del sistema internacional se situarán los electrodos, cambios en la configuración por defecto para la adquisición, que estados mentales tendremos que pensar,... a continuación se pulsará start y comenzará la aplicación que nos irá indicando qué debemos pensar y registrará las señales durante 5 segundos, realizando 5 tandas para cada estado comprendido en el test. Para el procesamiento offline se utilizarán las señales previamente almacenadas para, utilizando los algoritmos discriminadores y los clasificadores, crear un modelo específico que nos permita diferenciar entre las tareas mentales. Con este procesamiento también se pretende determinar qué parámetros de dichos algoritmos son los más óptimos y ofrecen los mejores resultados. Los modelos creados se almacenarán para su posterior uso en la aplicación de tiempo real. Para el tiempo real se irán cogiendo un número determinado de muestras y se les aplicará uno de los modelos creados durante el procesamiento offline para obtener la tarea mental que está pensando la persona en ese mismo momento y poder, a través del sistema de decisión que comentaremos en la sección 3.3, realizar el control del robot Algoritmos discriminadores La función de los algoritmos discriminadores es la de extraer las características más importantes de las señales electroencefalográficas y así facilitar la clasificación de estas. Todo el procesamiento, como se ha comentado anteriormente, se está realizando en Matlab. Para extraer las características más importantes de las señales EEG se ha comenzado a trabajar en el dominio frecuencial, ya que en función del tipo de actividad mental que se esté desarrollando se encontrarán variaciones en unas u otras bandas de frecuencia, por lo que un estudio en frecuencia permitirá encontrar diferencias entre los estados mentales. Por lo tanto calculamos la Densidad Espectral de Potencia (DEP) entre los 0 y los 32 Hz y así podremos ver las variaciones de la actividad rítmica. Para el cálculo de la densidad espectral de potencia se ha empleado inicialmente la FFT (Fast Fourier Transform). Con ello obtenemos el espectro en frecuencia y nos quedamos con el rango de frecuencia de las señales EEG entre los 1 y los 32Hz con una resolución de 1Hz, siendo este el único parámetro variable para este algoritmo. La concatenación de los espectros de los 4 canales de los que disponemos será la entrada al algoritmo clasificador teniendo 128 valores de entrada. Para reducir el número de puntos de entrada al clasificador, reduciendo su complejidad y su tiempo de procesamiento, se seleccionarán aquellas bandas de frecuencias o conjuntos de ellas que tienen más información. Otro algoritmo que se ha programado para obtener la DEP ha sido el Periodograma de Welch o WOSA. Este método consiste en dividir el conjunto de muestras en subconjuntos más pequeños incluyendo un posible solape y aplicarles una ventana (por ejemplo, hanning o hamming ) y obtener el espectro de cada uno de ellos. Posteriormente se realiza un promedio de todos estos espectros obteniendo un espectro final con un varianza menor respecto al espectro obtenido de haber utilizado directamente todas las muestras. Este algoritmo tiene varios parámetros, además del número de puntos que determinará la resolución del espectro (al igual que con la FFT), se requerirá también el tamaño de la ventana o el número de ventanas y el solape que habrá entre ellas. Por defecto se tiene que el número de puntos será aquel con el que se obtenga una resolución de 1Hz (éste dependerá de la frecuencia de muestreo), un número de ventanas de 8 o el tamaño de la ventana de forma que obtengamos 8 (también irá en función de la frecuencia de muestreo) y un solape del 50%. Para obtener cuales son los valores óptimos de los parámetros en ambos algoritmos se requerirán realizar simulaciones variando dichos parámetros en determinados rangos, teniendo en cuenta que filtrados previos o los algoritmos clasificadores también tendrán parámetros a determinar, y que en función de estos podrán encontrarse varias configuraciones óptimas. La solución óptima final será aquella en la que se obtengan los mejores resultados fijando los parámetros de todos los algoritmos, discriminadores y clasificadores y de posibles filtrados previos. Se han comenzado a estudiar también otros algoritmos como la Transformada de Wavelet o el Análisis de Componentes Independientes (ICA - Independent Component Analysis).

6 Algoritmos clasificadores Una vez extraídas las características de la señal, es necesario realizar una clasificación de éstas para poder determinar en qué tarea mental se está pensando. Como clasificador se está utilizando una red neuronal de tipo perceptrón multicapa. Como se ha comentado en el apartado 3.2.1, como entrada a esta red neuronal se tendrán los espectros concatenados de los 4 canales de los que disponemos y la tarea mental a la que corresponden. Una vez especificados los parámetros de la red neuronal, ésta realizará un aprendizaje por el método de retropropagación (BP - backpropagation) calculando los pesos de las neuronas para minimizar el error de la red. La red neuronal tiene diversos parámetros: el número de neuronas (20) y capas ocultas (1), la tasa de aprendizaje (0.03), el momento (0.2), el número de iteraciones (1000), siendo los valores entre paréntesis los valores tomados por defecto. Al igual que con los algoritmos discriminadores, para obtener cuales son los valores óptimos en los parámetros se requerirá realizar simulaciones variando dichos parámetros en determinados rangos para encontrar las soluciones óptimas. La solución óptima final será aquella en la que se obtengan los mejores resultados fijando los parámetros de todos los algoritmos, discriminadores y clasificadores y de posibles filtrados previos. Las primeras simulaciones dan como resultado los valores que hemos seleccionado por defecto. La red neuronal nos ofrecerá un % de acierto, pero éste no será del todo válido, ya que habrá efectuado un modelo y lo habrá testeado con los mismos ejemplos que usó para crearlo. Por ello suele emplearse más el % de acierto en validación cruzada, el cual, hará x grupos con los datos de entrada, y usará cada uno de los grupos para testear el modelo creado por el resto de datos. Por último promediará los x resultados para ofrecer el porcentaje de acierto en validación cruzada. Éste será un porcentaje más valido, ya que al no coger todos los valores para crear el modelo, se tendrá en cuenta que el modelo creado deberá servir para datos recogidos en otro momento. Hay que tener en cuenta para el % de validación cruzada respecto al% de acierto, que este último según se van realizando iteraciones siempre disminuirá (ver figura 7), ya que la red se adaptará cada vez mejor a los valores de entrada. Pero en cambio, en el % de acierto de validación cruzada, existirá un mínimo, ya que llegará un momento en el que si se hacen excesivas iteraciones, la red comenzará a aprender demasiado adaptándose a los valores con los que se crea el modelo, por lo que, al testear con los valores restantes, el modelo no sabrá clasificarlos correctamente. Por lo tanto, el número de iteraciones será tambien un parámetro a optimizar. Figura 7: En rojo% de acierto y en azul% de acierto de validación cruzada. Se ha comenzado a estudiar también el uso de redes neuronales autoorganizativas SOM (Self Organizing Maps) y LVQ (Learning Vector Quantization) SISTEMA DE DECISIÓN PARA EL CONTROL DEL ROBOT Para tomar una decisión final sobre la tarea mental en que ha pensado la persona a partir del resultado obtenido del clasificador, que nos indicará a qué estado corresponde, debemos decidir si el valor obtenido es suficientemente alto como para tomarlo como un acierto, o en su defecto descartarlo (lo cuál no se considerará un error, pero tampoco un acierto). El objetivo es conseguir un porcentaje de error mínimo, pero también un porcentaje de acierto elevado, ya que si no fallamos en el reconocimiento, pero descartamos la mayoría de los valores, el sistema no sería válido. Una vez obtenido un acierto y para evitar los posibles errores, se utilizarán una barras, similares a las de la figura 8, que el usuario deberá llenar pensando durante un determinado tiempo en el mismo estado. En cada intervalo de tiempo en el cual el usuario piense en dicho estado, la barra se incrementará, mientras que si piensa en otro estado, ésta descenderá rápidamente. Con esto conseguimos corroborar que efectivamente se está pensando en un estado determinado y que no ha sido un error puntual. Cuando se alcance un determinado nivel en la barra, entonces se efectuará la acción asociada a dicho pensamiento. Para que el robot realice un movimiento más continuo en vez de moverse en pequeños intervalos deberemos, una

7 tema por primera vez se seguiría el siguiente procedimiento: Se registran las señales de la persona empleando el software diseñado para almacenar las señales. A continuación se utilizan dichas señales para entrenar la red neuronal empleando los algoritmos con los parámetros obtenidos durante el estudio realizado anteriormente. Figura 8: Barras de progreso para un sistema de 3 estados, reposo, izquierda y derecha. vez superado el umbral, continuar pensando en el mismo estado para mantenernos por encima del umbral. La cantidad de intervalos necesarios para llegar al umbral en la barra y el tiempo que se tarde dependerá tanto de los algoritmos utilizados, como del entrenamiento de la persona. Cuanto menor sea el error conseguido en el sistema y se disponga de mayor entrenamiento, se requerirá menos tiempo para ejecutar una acción ENTRENAMIENTO Y PRUEBAS EXPERIMENTALES En este apartado se comentará el protocolo a seguir tanto para determinar qué algoritmos y qué configuraciones son los que mejor funcionan globalmente, como qué tendrá que hacer un usuario nuevo que vaya a comenzar a utilizar el sistema. Para obtener el modelo que mejores resultados ofrezca en función de los parámetros de los algoritmos se ha realizado el siguiente proceso: Para realizar las pruebas experimentales se han registrado las señales de varias personas empleando el software diseñado para almacenar las señales. A continuación se ha realizado un procesamiento offline de todas las señales probando diferentes configuraciones de los parámetros de cada algoritmo así como varios algoritmos, con el fin de obtener qué algoritmo y con qué parámetros presenta los mejores resultados. Por último se seleccionará el algoritmo que mejores resultados proporcione. Para una persona nueva que vaya a utilizar el sis- Por último se utilizará dicho modelo ya entrenado para la persona para probar el sistema en tiempo real. Se pretende mejorar el sistema de forma que la persona inicialmente tenga que hacer sólo un mínimo de tests iniciales y que con ellos se entrene la red neuronal. A continuación se seguirían recogiendo datos, pero esta vez se usaría ya el modelo obtenido para que el usuario pueda tener una realimentación visual de como funciona el sistema. Con ello el aprendizaje será más rápido. El sistema además seguiría entrenando con cada nueva adquisición de señales. Cuando veamos que el sistema tiene un porcentaje de fallos aceptable, se pasaría a utilizar el sistema de forma voluntaria en tiempo real. 4. PRIMEROS RESULTADOS Para obtener los primeros resultados se ha seguido el procedimiento explicado en la sección 3.4 y los tareas mentales ha consistido en pensar en mover el brazo a derecha e izquierda. Los electrodos se han situado en las posiciones del sistema internacional C3, C4, F3 y F4 y la frecuencia de muestreo ha sido de 512 Hz. Se ha utilizado la FFT como algoritmo discriminador y la red neuronal perceptrón multicapa como clasificador. Tras un estudio de los parámetros de estos algoritmos, estos se han fijado a los valores por defecto especificados en y Estos valores son: una resolución de 1Hz para la FFT y 20 neuronas en 1 capa oculta, una tasa de aprendizaje de 0.03, un momento 0.2 y 1000 iteraciones para la red neuronal. Los resultados obtenidos pueden verse en la tabla 1, estos resultados iniciales no tienen porcentajes de acierto muy elevados, pero son válidos para una primera aproximación. En la tabla 1 se observa que cuantas menos muestras utilizamos para detectar un estado mayor información por segundo se consigue, pero los resultados son más bajos, se tiene menos información con la que tomar la decisión. Por ello el resultado

8 Muestras Tiempo Porcentaje (seg.) de acierto (%) 64 1/ / / Cuadro 1: Primeros resultados sistema EEG. más alto se obtiene cogiendo más tiempo de señal. En la figura 9 se observan los espectros de una simulación, se observa en cada color un estado, y aunque a simple vista es difícil verlo, hay ciertas diferencias entre uno y otro estado, es función de la red neuronal tomar estos datos para crear un modelo que permita diferenciarlos. Asimismo se pretenden desarrollar completamente otros algoritmos discriminadores en los que se ha empezado a trabajar como son la Transformada de Wavelet y el Análisis de Componentes Independientes (ICA) con el fin de mejorar los resultados obtenidos. También se completará la implementación de otro tipo de redes neuronales con las que se ha comenzado a trabajar, como las Redes neuronales autoorganizativas SOM y LVQ. Referencias [1] Data Acquisition Toolbox. mathworks.com/products/daq/ [2] Decety, J. Lindgren, M. (1991). Sensation of effort and duration of mentaly executed actions. Scand. J. Psychol. 32, [3] Jeong, Y., Lee, D., Kim, K and Park, J. (2000). A wearable robotic arm with high force-reflection capability. IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication, Osaka, Japan. [4] LR Mate 200iB (Características) robots/detail.asp?id=74 [5] Millán J.R., Ferrez P.W., Buttfield A. (2005). Non Invasive Brain-Machine Interfaces - Final Report. IDIAP Research Institute - ESA Figura 9: Espectros de simulación. En rojo un estado y en azul otro. 5. CONCLUSIONES En este artículo se han descrito los primeros pasos para el desarrollo de un sistema que permitirá a personas con alto grado de discapacidad controlar un brazo robot mediante señales electroencefalográficas. Se ha mostrado como capturar las señales y los algoritmos con los que se está trabajando para procesar las señales y poder determinar qué tarea mental se está ejecutando, y con ello poder enviar los pertinentes comandos al robot para que éste realice el movimiento deseado. Como futuro trabajo se plantea como objetivo mejorar ciertos aspectos tales como reducir el porcentaje de error y detectar un mayor número de estados (pudiendo así utilizar más grados de libertad en el brazo robot). También se investigará como reducir el tiempo de detección, lo que implicaría mayor información por segundo (ancho de banda mayor). [6] Millán, J.R., Renkensb, F., Mouriñoc, J. and Gerstnerb W. (2004). Brain-actuated interaction. Artificial Intelligence, volume 159, pages [7] NI PCI-6023E. cds/view/p/lang/es/nid/10967 [8] OpenBook. freedomscientific.com/fs_products/ software_open.asp. [9] Sankai, Y. (2006). Leading edge of cybernics: robot suit HAL. SICE-ICASE International Joint Conference, pages: 1-2.

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