Desarrollo de Interfaces para Personas con Discapacidad Basadas en Señales EMG y EEG

Tamaño: px
Comenzar la demostración a partir de la página:

Download "Desarrollo de Interfaces para Personas con Discapacidad Basadas en Señales EMG y EEG"

Transcripción

1 Desarrollo de Interfaces para Personas con Discapacidad Basadas en Señales EMG y EEG André Ferreira, Wanderley Cardoso Celeste, Teodiano Freire Bastos-Filho, Mário Sarcinelli-Filho Departamento de Engenharia Elétrica Universidade Federal do Espírito Santo Av. Fernando Ferrari, 514, , Vitória, Brasil Fernando Auat Cheeín, Ricardo Carelli Instituto de Automática Universidad Nacional de San Juan Av. San Martín 1109 (o) 5400, San Juan, Argentina Abstract Two different electro-biological signal based Interfaces for impaired people were developed: EMG and EEG based. Such interfaces present like main characteristics relatively simple acquisition and processing systems, which need of few hardware and software resources, so that they are computational and financial low cost solutions. Both interfaces have been applied to robotic systems (emulating a robotic wheelchair) and their performance has been shown in such applications. The EMG based interface was tested in a mobile robot (emulating a wheelchair), while the EEG based interface was tested as much in a mobile robot as a robotic manipulator (emulating a manipulator on the wheelchair). 1. Introducción En los últimos años, varios centros de investigación se han dedicado al estudio de señales electro-biológicas, debido a las recientes descubiertas en las áreas cardiovascular, muscular y neurociencias, a la disponibilidad de recursos computacionales con mejores prestaciones y bajo costo, y al avance en el conocimiento y comprensión acerca de disfunciones motoras [1] [2]. Señales eléctricas de diferentes partes del cuerpo humano se pueden utilizar como señales de comando para el control de diferentes sistemas. Sin embargo, es necesario que el usuario sea capaz de generar, de forma intencional, dichas señales. Además, también es necesario que la interfaz desarrollada sea capaz de entender y procesar dichas señales, detectando el comando que mejor se ajusta al deseo del usuario. La interfaz puede entonces ser utilizada para mejorar la capacidad de movimiento de personas con disfunciones motoras, utilizando, por ejemplo, una silla de ruedas robotizada para transportarlas. Entre los varios tipos de señales electrobiológicas que se pueden utilizar en interfaces para personas con discapacidad, las más cónmumente empleadas son señales electromiográficas (EMG), electrooculográficas (EOG) y electroencefalográficas (EEG). Las señales EOG se obtienen a través del registro del potencial entre la cornea y la retina, y posee un rango de valores que es proporcional al ángulo de movimiento del ojo con relación a la cabeza. Dichos niveles de señal se sitúan entre 0,05 y 3,5 mv. Este trabajo aporta resultados de investigaciones relacionadas a señales EMG y EEG. Señales EOG están todavía en estudio en nuestro grupo de investigación. Señales EMG se generan por actividad neuromuscular y poseen niveles que varían entre 100 µv y 90 mv, en un rango de frecuencia que va desde CC hasta 10 khz. Las señales EMG normalmente poseen un comportamiento estándar, lo que es una buena característica a ser tomada en cuenta si se quiere desarrollar una interfaz para personas con discapacidad. Además, dichas señales son más limpias y poseen mayor amplitude cuando comparada con señales EEG. Así, si un individuo posee cualquier movimiento muscular voluntario, es

2 preferible utilizar señales EMG como señal de control. Sin embargo, hay problemas intrínsecos en utilizar estos tipos de señales. Considerando que la tecnología asistiva propuesta en este trabajo es también dirigida a personas con discapacidades neuromotoras, pueden ocurrir en dichas personas espasmos musculares, lo que representa un problema bastante serio para las interfaces que utilizan señales EMG como señal de control, a menos que la interfaz tenga una forma robusta de rechazar dichas perturbaciones. Problemas neuromusculares severos pueden también causar pérdida de movilidad muscular, lo que imposibilita el uso de sistemas controlados por señales EMG. Así, otros canales de comunicación (señales electrobiológicas) deberían ser utilizados, con el fin de evitar este tipo de problema. Tal como mostrado en la Figura 1, señales cerebrales pueden ser una solución para el problema cuando no se pueden utilizar señales EMG y EOG de personas con espasmos musculares y síndrome de locked in [3]. Figura 1: Diferentes niveles de interfaces. Señales EEG son potenciales eléctricos generados por actividad cerebral (neuronas), las cuales se pueden adquirir sobre el cuero cabelludo (amplitud de señal usualmente por debajo de los 100 µv) o directamente del córtex (por forma invasiva en el área del cerebro, con una amplitud de cerca de 1 a 2 mv). El rango de frecuencias de dichas señales es de, usualmente, un poco por encima de CC hasta 50 Hz (Figura 2). Figura 2: Espectro de frecuencias de señales EEG normales. Aunque las señales EEG han sido inicialmente utilizadas en Neurología y Psiquiatría, principalmente para el diagnóstico de enfermedades cerebrales como epilepsia, trastornos del sueño y algunos tipos de tumores cerebrales, varios grupos de investigación están utilizando señales EEG como canal de comunicación entre el cerebro de una persona y equipos electrónicos, con el fin de desarrollar sistemas que aportan mejores condiciones de vida para estas personas. El objetivo principal de esta idea es una interfaz denominada Interfaz Cerebro-Computadora, ICC (o BCI, del inglés Brain Computer Interface), la cual es un sistema capaz de adquirir señales de EEG, extraer características de la señal, "entender" el deseo del usuario y comandar dispositivos o equipos electrónicos, tales como computadoras, robots o sillas de ruedas. Además, si el objetivo es desarrollar una ICC portátil, un bajo costo, pequeñas dimensiones y bajo peso son ventajas muy importantes cuando comparada con otras formas de registro de actividad cerebral [4]. Las señales EEG poseen una buena resolución temporal y, con métodos de procesamiento de señales apropiados, es posible extraer algunas características con el fin de comandar dispositivos/equipos electrónicos. Una ICC, tal como una Interfaz Hombre-Máquina (IHM), presenta la estructura básica mostrada en la Figura 3 y posee dos partes principales. La primera es responsable por la adquisición y condicionamiento de señal (filtrado de señal y amplificación). En el paso siguiente, la señal es enviada para una computadora (a través de un conversor A/D). La segunda parte empieza con la aplicación de un algoritmo de procesamiento, el cual es necesario para atenuar señales indeseadas (artefactos). Tras la extracción de las características deseadas de la señal, el sistema obtiene información suficiente para la toma de decisiones (clasificación) y generar acciones de comando de dispositivos/equipos. El usuario de la ICC es quién cierra el lazo de bio-realimentación. La información que se utiliza en este trabajo para clasificar señales de EEG está relacionada con patrones de Desincronización Relacionada a Eventos (o del inglés ERD, Event Related Desynchronization) y Sincronización Relacionada a Eventos (o ERS, Event Related Synchronization), los cuales se analizan en el rango de ondas alfa (8 a 13 Hz) adquiridas con electrodos de superficie en la región occipital de la cabeza. Los patrones ERD y ERS son fenómenos relacionados a eventos que representan cambios específicos de frecuencia en la actividad cerebral. Dichos patrones pueden consistir, en términos generales, en la disminución (ERD) o aumento (ERS) de potencia en un rango específico de frecuencia. Esto puede ser debido a una disminución o aumento en la sincronía de populaciones neuronales [5].

3 Figura 3: Estructura Básica de una ICC. Este trabajo presenta la secuencia de desarrollo de interfaces para personas con discapacidad, en la cual son llevadas en consideración las consideraciones hechas anteriormente, mostrando el aumento del grado de dificultad en relación a la adquisición y procesamiento de ambas señales. De esta forma, en la primera etapa de implementación de la ICC, se ha desarrollado un sistema basado en el parpadeo de ojos (señal EMG). Dicho sistema se ha utilizado para comandar un robot móvil, el cual es capaz de navegar en un entorno semi-estructurado. En la etapa siguiente, se ha implementado un sistema capaz de adquirir y procesar señales EEG. En este caso, se utilizan patrones ERS/ERD de las señales EEG adquiridas por electrodos ubicados en la región occipital (ubicaciones O1 y O2 del standard 10-20), las cuales están relacionados con la actividad visual. Dichos sistemas se han utilizado para comandar un robot móvil y un robot manipulador. Se muestran resultados y discusiones con vista a mejorar las interfaces desarrolladas. 2. Breve Revisión de Comando de Robots Utilizando Señales EMG Señales EMG son generadas por la contracción o distensión del músculo humano. Dichas señales se pueden utilizar para comandar sistemas robóticos, tales como manipuladores robóticos (brazos y manos robóticos) y robots móviles (silla de ruedas robotizadas). El objetivo es desarrollar sistemas capaces de ayudar personas con diferentes discapacidades motoras. En las referencias [6] [7] se presentan sistemas que permiten comandar robots manipuladores a través de señales musculares. En [6] se utilizan sensores en los músculos radiales carpio flexores derecho e izquierdo (músculo próximo al codo) y un tercer sensor ubicado sobre el músculo braquio radial (músculo sobre el antebrazo) para generar una serie de comandos para abrir/cerrar una garra, y moverla para posiciones predefinidas, permitiendo a personas con discapacidad motora severa ejecutar actividades de la vida diaria. En [8] se adquieren señales EMG de biceps braquiales, que es el músculo principal responsable por la flexión del codo humano, con el fin de teleoperar un brazo robótico. Aunque el modelo dinámico del brazo robótico es tomado en cuenta, los resultados experimentales muestran la robustez del sistema en la suavización de los movimientos. Un trabajo similar es presentado en [9]. Sin embargo, los experimentos llevados a cabo en ese trabajo muestran la precisión y robustez para movimientos de agarre lentos y rápidos, en lugar de únicamente en movimientos rápidos. Además, los experimentos se realizan con objetivos ubicados en diferentes direcciones y distancias. Otro trabajo que utiliza un sistema basado en señales EMG para el control de una mano robótica es mostrado en [7]. Dicho sistema reproduce, por teleoperación, los movimientos de los dedos de la mano robótica cuando el usuario mueve sus dedos, tal como mostrado en [8]. La tasa de aciertos en la reproducción de seis tipos diferentes de movimientos de dedos es superior al 77%. Unos pocos sistemas utilizan señales EMG para comandar una silla de ruedas. Una silla de ruedas es de fundamental importancia para personas con discapacidades motoras provocadas por parálisis o amputación. En [10] se muestra una Interfaz Hombre-Máquina con tres soluciones para el comando de una silla de ruedas: usando señales EMG, gestos faciales y voz. Las señales EMG se adquieren del músculo escapular elevador, las cuales se generan por movimientos voluntarios de elevación del hombro derecho e izquierdo. Los resultados experimentales mostrados en [10] permiten concluir que el sistema puede utilizarse por personas con discapacidad motoras, aunque se han realizado únicamente experimentos en ambientes internos. Una de las conclusiones del trabajo desarrollado en [10] es la necesidad de construir el mapa del ambiente para la navegación externa. En [11] y [12] se presentan sistemas similares al presentado en [10], los cuales utilizan únicamente señales EMG como señales de control. La gran ventaja del trabajo mostrado en [11], con relación a los demás, es su bajo costo y pequeñas dimensiones, debido a que se utiliza un amplificador de señales EMG no comercial. Además, en [12] se utiliza una combinación de movimientos de los músculos de hombro y cuello para comandar una silla de ruedas. Varios trabajos tratan del tema de control de robots a través de sistemas basados en señales EMG. Se utilizan muchos tipos de músculos como

4 generadores de señal. En general, se utilizan mayoritariamente músculos de la extremidad superior como, por ejemplo, músculos para flexión de mano y codo. Cuando el individuo no posee dichos músculos, se utilizan comúnmente músculos de movimiento de hombros y/o cuello. En algunos casos, el individuo no es capaz de mover cualquier parte de su cuerpo, pero puede parpadear sus ojos. En este caso, la señal EMG generada por el parpadeo puede ser utilizada como señal de comando de dispositivos/equipos electrónicos. 3. Breve Revisión de Comando de Robots Utilizando Señales de EEG El potencial eléctrico generado por la actividad neuronal y adquirido en el cuero cabelludo (de forma no-invasiva) o directamente en el córtex (de forma invasiva) puede ser utilizado para comandar robots y otros aparatos electrónicos. Los trabajos a continuación presentan una visión general de sistemas comandados por señales cerebrales. La señal EEG adquirida en la superficie del córtex (invasiva) no es tan atenuada cuanto la señal adquirida en el cuero cabelludo (tras atravesar el cráneo), lo que implica en mejor calidad en la señal. Un ejemplo de adquisición invasiva de señales EEG se puede encontrar en [13]. En ese trabajo, el objetivo era realizar un mapeo de las varias señales de un mono y hacer una correspondencia con las posiciones tridimensionales del brazo del mono. La posición estimada de la mano del mono es entonces utilizada para comandar un brazo robótico. En la referencia [2] se presenta un ejemplo del uso de electrodos de superficie (no-invasivos) para comandar un robot móvil a través de señales cerebrales. En dicho trabajo se presentan los resultados de dos experimentos, tras unos días de entrenamiento, donde se podía comandar un pequeño robot Khepera en sus movimientos dentro de una maqueta representando una casa. Se han utilizado ocho electrodos en ese experimento, los cuales fueron ubicados en posiciones fronto-centropariental. Se han utilizado filtrado espacial, algoritmo de Welch y clasificador estadístico para reconocer los estados mentales. Los estados mentales que se han clasificados fueron relajamiento, imaginación de movimiento de mano (o brazo), derecho o izquierdo, rotación de cubos, operación de resta y asociación de palabras". Dichos estados mentales se han utilizado en una máquina de estados finitos para el control del robot. Se ha aplicado una ICC asíncrona, evitando de esta forma la espera por eventos externos, lo que difiere de ICCs síncronas. Con dicho sistema, se ha conseguido un reconocimiento correcto del estado mental con una tasa superior al 60% Se ha verificado que utilizando dicha ICC el control del robot se realiza con un tiempo solamente 35% mayor de que si el robot fuera controlado de forma manual. Un trabajo similar es presentado en [14], en el cual 15 individuos han conseguido controlar un robot a través de un teclado virtual y una ICC asíncrona. Estudios más recientes muestran que es posible utilizar el sentimiento de frustración del individuo para corregir errores de ejecución. Cuando un individuo envía un comando para un dispositivo/equipo y dicho aparato no responde como esperado, se genera en el individuo un sentimiento de frustración, aunque el error no fuera causado por el propio individuo. Dicho sentimiento puede ser detectado en señales cerebrales (a través de potenciales relacionado a errores, o del inglés Errorrelated Potentials, ErrP) y utilizado para mejorar las prestaciones de la ICC [15]. Como se ha mostrado anteriormente, varios trabajos permiten comandar dispositivos/equipos a través de señales cerebrales. Sin embargo, se tratan de ICCs de alto costo, en muchos casos más caros que el robot, la silla de ruedas o el dispositivo/equipo que se quiere comandar. La interfaz propuesta en este trabajo trata de encontrar una mejor relación entre aplicación y costo, tal como se muestra a continuación. 4. Métodos Se han realizado experimentos basados en actividades musculares y cerebrales con el fin de verificar que un individuo es capaz de comandar dispositivos/equipos electrónicos utilizando ambas interfaces. Se han desarrollado dos diferentes interfaces de señal electro-biológicas: EMG y EEG. La primera permite que un individuo comande dispositivos/equipos a través de parpadeos [16]. La otra interfaz permite el comando a través de señales cerebrales [17]. En esta sección se presenta el desarrollo de dichos sistemas. 4.1 Interfaz Basada en Señales EMG La Figura 4 muestra la estructura de la interfaz basada en señales EMG que se ha desarrollado. Dicha interfaz es compuesta de un sistema de adquisición y procesamiento de señales. No hace falta cualquier preparación práctica para utilizar dicho sistema. El individuo debe utilizar un gorro comercial, el cual posee electrodos posicionados de acuerdo con el sistema internacional de posicionamiento de electrodos (Figura 5). Los electrodos para detección de parpadeos se ubican en las posiciones FP 1 y FP 2 del sistema En los experimentos realizados se requiere únicamente que el cuero cabelludo esté limpio y se debe aplicar un

5 gel de contacto entre el electrodo y el cuero cabelludo, con el fin de establecer un buen casamiento de impedancia en dichos contactos. Se conecta finalmente un electrodo de referencia para la oreja izquierda o derecha. Una vez que se tenga puesto el gorro correctamente, se hace la conexión eléctrica entre el cable del gorro y la tarjeta de amplificación y filtrado que se ha desarrollado (Figura 4). En dicha tarjeta se ha incorporado una fuente de alimentación, la cual se ha diseñado para reducir las interferencias de la red eléctrica y de otros equipos externos, tales como fuentes conmutadas. Dicha tarjeta se conecta a un sistema de conversión analógico-digital (A/D). Se dispone de cuatro canales analógicos en dicho sistema de conversión A/D, aunque es posible disponer de más canales en una conexión cascada. Los datos digitalizados de la señal se envían a una computadora a través de una conexión serial. En resumen, el sistema opera de la siguiente forma: se hace la adquisición de señal con electrodos y dichas señales son transmitidas a un sistema de amplificación y filtrado. Seguidamente, las señales se envían a una tarjeta que realiza la conversión A/D. Finalmente, dichas señales se transmiten a una computadora, donde se lleva a cabo el procesamiento de las señales recibidas. Una vez procesadas las señales, se generan los comandos para comandar un robot móvil. Un individuo cierra el lazo de control, haciendo la realimentación biológica. La interfaz es programada en la computadora, la cual también tiene instalado los softwares de procesamiento de señal y de envío de comandos para el robot móvil. Dichos comandos se transmiten para el robot a través de un enlace de radio Ethernet. Figura 4: Estructura del sistema propuesto. Los experimentos llevados a cabo en este trabajo se han realizado con un robot móvil a ruedas noholonómico Pioneer 2DX, el cual emula una silla de ruedas. Dicho robot posee un microcontrolador, para procesar las instrucciones de bajo nivel, y una PC empotrada (Intel Pentium MMX 266 MHz, 128 MB RAM). Para generar un comando, el usuario de esta interfaz debe ser capaz de parpadear sus ojos. Como forma de ayudarlo en dicha tarea, se ha desarrollado un tablero electrónico con barrido automático. Dicho tablero representa el área del ambiente de navegación del robot, dividido en celdas (Figura 6). Así, cuando la celda deseada (que está asociada a una posición deseada en el mapa del ambiente) es seleccionada por el sistema de barrido, el usuario debe parpadear un ojo para elegir dicha celda. Con el parpadeo, se genera una señal de EMG que es capturada y procesada por el sistema de adquisición y procesamiento de señal. Figura 5: Sistema internacional para posicionamiento de electrodos. Figura 6: Tablero electrónico desarrollado. Como la señal EMG producida por un parpadeo posee una forma bien definida (Figura 7), el sistema de procesamiento es relativamente sencillo. Dicho sistema actúa de la siguiente forma: primero, un umbral es empíricamente establecido para cada usuario, en base a los cambios de señal que ocurren durante la duración de los parpadeos generados en la etapa de entrenamiento. Cuando el sistema está en operación, tras la generación de un parpadeo el sistema verifica si la señal producida ha superado el umbral establecido. En caso positivo, se inicializa un contador para contabilizar el número de muestras de la señal. Cuando la señal cae por debajo del umbral, el contador es parado, se contabiliza el número total de muestras y se compara dicho número con un valor predefinido: si es mayor que el valor predefinido, se considera como un parpadeo y sino la interfaz considera que no hubo parpadeo. El contador es nuevamente reinicializado para empezar un nuevo ciclo.

6 en las posiciones O1 y O2 (de acuerdo con el posicionamiento del sistema 10-20, Figura 5). Figura 7: Detección de un parpadeo Interfaz Basada en Señales EEG Es posible detectar el aumento o disminución de potencia de señales en el rango de frecuencias de las ondas alfa, las cuales son capturadas en la región occipital. La región occipital es responsable por el procesamiento de la información visual. Cuando en presencia de estímulo visual (ojos abiertos) la potencia de la señal disminuye, lo que caracteriza un patrón ERD. Por otro lado, si los ojos son cerrados, hay poco o ningún estímulo visual, lo que caracteriza un aumento de potencia de señal o un patrón ERS (Fig. 8). La potencia de un patrón ERS puede ser muy superior a la potencia de un ERD. Así, se puede establecer un umbral de 5 a 10 veces el valor de un ERD para detectar un patrón ERS. La Figura 9 muestra el aumento de energía asociado a un patrón ERS. Es importante resaltar que los niveles de señales de EEG varían constantemente, lo que requiere un proceso de calibración del sistema para determinar los niveles del patrón ERD antes de empezar el análisis. Los dos estados (aumento y disminución de potencia) se pueden asociar a acciones tales como "seleccionar la celda actual del tablero electrónico". Con la finalidad de validar dicha idea, se han llevado a cabo varios experimentos con un robot móvil y un robot manipulador. Una atención especial debería ser dada a los artefactos. Parpadeos, latidos cardíacos, ruido de la red y movimientos del cuerpo son ejemplos de artefactos. Ellos pueden perjudicar el análisis de la señal bajo estudio y deberían ser evitados y removidos. El rango de frecuencia de interés en este trabajo es de 8 a 13 Hz. Así, se utiliza en este trabajo un filtro pasa-banda para rechazar artefactos, los cuales ocurren usualmente entre 0,1 y 5 Hz, atenuando también ruidos de la red eléctrica (50 o 60 Hz) [18] [19]. La ICC desarrollada es relativamente fácil de utilizar. No se necesita cualquier preparación especial del usuario. Sin embargo, se debe utilizar un gel para mejorar el contacto entre el electrodo del gorro y el cuero cabelludo. Los electrodos se ubican Figura 8: Aumento de energía durante un ERS. Figura 9: Patrones ERD y ERS de la banda alfa. La ICC desarrollada en este trabajo se ha evaluado en un grupo de 25 personas, con edad entre 20 y 50 años, y con algunos de ellos con historial de meningitis y epilepsia. Los experimentos ejecutados se han dividido en tres etapas. En la primera, el individuo utiliza un detector de eventos en el cual se identifican los estados de alta o baja energía. En la segunda etapa, el individuo puede emitir comandos de movimiento del robot en un ambiente de simulación. En la última etapa, el individuo puede realizar experimentos prácticos para enviar comandos de movimiento para un robot real [1]. El individuo es considerado capaz de comandar la ICC si la primera y segunda etapas fueron exitosas, o sea, si fue capaz de comandar el robot por lo menos en el ambiente de simulación. Se han realizado dos diferentes experimentos para validar el método propuesto. En el primero, el individuo ha utilizado la ICC para mover el robot en

7 el laboratorio. El robot móvil emula una silla de ruedas que podría, por ejemplo, llevar el individuo para diferentes habitaciones de una casa u oficina. En el segundo experimento, el individuo utiliza la ICC para comandar un robot manipulador (emulando una prótesis de brazo). Se han hecho experimentos inclusive utilizando un canal de comunicación para teleoperación vía TCP/IP. Primer Experimento Comandar el Robot Móvil: La ICC se ha utilizado para comandar el robot móvil a ruedas Pioneer 2DX en un ambiente simulado (Figure 10) y en un ambiente real (Figura 11). El análisis de potencia de la señal en la banda alfa se ha utilizado para cambiar los estados de una Máquina de Estados Finitos (MEF) y para generar comandos de movimientos para el robot: mover hacia adelante, derecha, izquierda y atrás. Figura 11: Robot móvil comandado por señales EEG. Figura 10: Ambiente simulado del robot móvil. Segundo Experimento - Comandar el Robot Manipulador: La Figura 12 muestra el sistema completo que se ha utilizado en el experimento. En dicho experimento, se ha utilizado un robot manipulador BOSCH SR800 (Figura 13), con conexión vía TCP/IP. El usuario ve, en la pantalla de la computadora remota, únicamente el espacio de trabajo de dicho robot, el cual es dividido en celdas (Figura 14). El software existente en la computadora realiza el barrido de las celdas y evalúa la potencia de la banda alfa del individuo. La selección de la celda se ejecuta cuando el software reconoce un patrón ERS. Cuando esto ocurre, las coordinadas de la celda son transmitidas, vía TCP/IP, para la computadora que controla el robot manipulador, el cual mueve su extremidad para la posición deseada. Simultáneamente, los datos procedentes de los codificadores ópticos del robot son transmitidos para la computadora del individuo (operador), con el fin de actualizar la pantalla con las posiciones actuales del robot. La Figura 14 presenta la interfaz gráfica utilizada por el individuo para seleccionar la celda deseada. Figura 12: El sistema completo. Figura 13: Robot manipulador comandado por señales EEG.

8 resultados en la etapa de entrenamiento también ha realizado experimentos con el tablero electrónico, seleccionando celdas del tablero con parpadeos. Una vez seleccionada la celda deseada en el tablero electrónico, el software de control transmitía para el robot móvil la posición elegida por el individuo. El robot ejecutaba la acción de movimiento hasta dicha posición, siguiendo un camino determinado por un algoritmo de generación de caminos [16]. Dicho algoritmo es basado en el algoritmo de Dijkstra, el cual determina un camino corto y seguro, o sea, más distante de paredes u obstáculos. Figura 14: La interfaz gráfica. Es importante resaltar que en ambos experimentos es necesario realizar previamente el proceso de calibración del sistema. El procedimiento de calibración consiste en adquirir, por cerca de 10 s, señales de EEG con el fin de analizar el nivel del patrón ERD. Con base en dicha información, se establece el umbral para detectar el patrón ERS, el cual se ubica entre 5 a 10 veces el valor del nivel del patrón ERD. Este procedimiento es muy importante, puesto que dichos niveles varían constantemente en el tiempo y de persona para persona. 5. Resultados y Discusiones Se han utilizado ambas interfaces por individuos, previamente entrenados, para comandar robots. La interfaz basada en señales EMG se ha utilizada para comandar un robot móvil, mientras que la interfaz basada en señales EEG se ha utilizada para comandar tanto un robot móvil cuanto un robot manipulador. En esta sección se muestran los resultados y discusiones de cada experimento realizado. 5.1 EMG Inicialmente, se ha solicitado a ocho individuos que parpadeasen por diez veces cada ojo, con el fin de evaluar el algoritmo de detección de parpadeos. Los resultados de dichos experimentos se muestran en la Tabla 1. Los individuos también podían optar entre utilizar el gorro de electrodos o electrodos individuales. La Tabla 1 muestra únicamente resultados de individuos que fueron capaces de parpadear ambos ojos. Se observa que el algoritmo de detección de parpadeos ha alcanzado una tasa de éxito de 95,71% en la detección de parpadeos hechos por individuos que podían parpadear ambos ojos. Eso permite concluir que se puede utilizar dicho algoritmo para el comando de dispositivos/equipos electrónicos. Uno de los individuos que ha presentado buenos Tabla 1: Resultados exitosos de parpadeos con el ojo derecho e izquierdo. La Figura 15 muestra el mapa de un ambiente de navegación y el camino generado por el sistema para desplazar el robot desde su posición inicial hasta la posición final deseada por el individuo. Dicho camino se transmite al robot móvil, el cual ejecuta sus movimientos en el ambiente de navegación conocido. La Figura 16 muestra los resultados de la navegación realizada por el robot durante los experimentos EEG Individuo Ojo derecho Ojo izquierdo Todos los 25 individuos que han utilizado la interfaz basada en señales de EEG han aprendido a utilizarla en una única sesión de entrenamiento. La Figura 17 muestra los resultados estadísticos del entrenamiento, indicando el tiempo de entrenamiento promedio necesario para utilizar la ICC. Dicha Figura indica también el tiempo promedio para aprender a generar los estados mentales asociados a la concentración y relajamiento del área visual. Tal como se muestra en dicha Figura, la mayoría de los individuos han aprendido a utilizar la interfaz desarrollada en menos de 15 min y con únicamente un experimento. El tiempo mínimo y máximo llevado por los individuos para utilizar dicha interfaz ha sido de, respectivamente, 3 y 50 min.

9 Figura 17: Número de resultados exitosos de individuos que utilizaron la ICC versus tiempo de entrenamiento (en minutos). Figura 15: Camino generado por el sistema. Aunque dicha interfaz haya sido evaluada por individuos que han sufrido casos de meningitis y epilepsia, la ICC todavía no ha sido evaluada por personas con discapacidad motora severa. Dichos experimentos son importantes que sean realizados en personas con discapacidad, puesto que son para estas personas que dicha interfaz ha sido desarrollada. Los resultados presentados muestran la versatilidad de la ICC desarrollada. El corto tiempo de entrenamiento necesario para utilizar la ICC y su bajo costo son otras características significativas. Aunque la interfaz desarrollada haya alcanzado un muy buen desempeño, estados mentales más naturales, tales como imaginar el movimiento de una mano derecha (o izquierda) para mover el robot para la derecha (o izquierda) pueden ser interesantes. Además, si se utilizan más estados mentales se puede tener más flexibilidad para el comando de dispositivos/equipos. Dichos temas son actualmente objetos de estudio en nuestro grupo de investigación. Con la realización de los experimentos, tanto con un robot móvil cuanto con un robot manipulador, se ha podido verificar la bondad de la interfaz desarrollada para el comando de sistemas robóticos. Figura 16: Resultados de los experimentos utilizando el tablero electrónico y el algoritmo de generación de caminos. Figura 18: Silla de ruedas adaptada para utilizar la interfaz desarrollada. 6. Conclusiones En este trabajo se ha hecho una revisión de dos diferentes interfaces desarrolladas: basadas en señales EMG y EEG. Ambas interfaces son de implementación sencilla y de bajo costo. La señal EMG ha sido inicialmente elegida como señal electro-biológica de interés, debido a ser una señal bien comportada, de fácil adquisición y procesamiento, comparada a otras señales biológicas como, por ejemplo, señales EEG. Dicha interfaz ha demostrado ser de fácil uso por individuos que pueden parpadear sus ojos de forma voluntaria. Se ha evaluado dicha interfaz para comandar un robot móvil para desplazarse hasta un destino elegido por parpadeos, utilizando un tablero electrónico. En todos los experimentos el robot móvil ha alcanzado la posición de destino seleccionada por el individuo. La interfaz basada en señales EEG puede ser considerada una evolución de la interfaz basada en señales EMG. Esto es debido al aumento del grado de dificultad presente tanto en el sistema de adquisición cuanto en el sistema de procesamiento de señales. Se ha utilizado en esta interfaz los patrones ERS/ERD, los cuales son relativamente fáciles de identificar. Esto ha permitido obtener un sistema de bajo costo, lo que es muy importante para una aplicación práctica. Esta interfaz ha sido evaluada tanto en un robot móvil cuanto en un robot manipulador. En ambos casos, todos los comandos han sido ejecutados correctamente por los robots.

10 Estos trabajos son una parte inicial de un sistema de ayuda a personas con discapacidad neuromotoras, incluyendo aquellas con discapacidades severas. Las próximas etapas de este trabajo son: convertir una silla de ruedas eléctrica (Figura 18) en un vehículo móvil autónomo; implementar la interfaz abordo de dicha silla de ruedas, con el fin de posibilitar el desplazamiento de personas con discapacidades motoras; explorar más características de señales EEG, construyendo así una ICC más robusta y más rápida, permitiendo su uso seguro por personas con discapacidades. 7. Agradecimientos Los autores agradecen a CAPES (Brasil) y SPU (Argentina) por financiar el Programa Binacional CAPG-BA entre la Universidade Federal do Espírito Santo, de Vitória, Brasil, y la Universidad Nacional de San Juan, Argentina. Los autores también agradecen a FAPES/Brasil (Proceso /2005) por su apoyo financiero. 8. Referencias [1] Cheein F.A, Postigo J., A Fast Finite State Machine Design for a Brain Computer Interface, XI Reunión de Trabajo en Procesamiento de la Información y Control, Argentina, [2] Millán J., Renkens F., Mouriño J., Gerstner W., Non- Invasive Brain-Actuated Control of a Mobile Robot, 18th Int. Conf. on Artificial Intelligence, Acapulco, [3] Kubler A., Kotchoubey B., Kaiser J., Wolpaw J.R., Birbaumer N., Brain-computer communication: unlocking the locked in, Psychol Bull, 127 (3), pp , [4] Mouriño J. EEG-based Analysis for the Design of Adaptive Brain Interfaces, PhD thesis, Universitat Politécnica de Catalunya, Barcelona, Spain, [5] Pfurtscheller G., da Silva F.H.L., Event-related EEG/MEG synchronization and desynchronization: basic principles, Clinical Neurophysiology, Vol. 110 (11), pp , [6] Rani P., Sarkar M., EMG-based high level humanrobot interaction system for people with disability, IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication, Nashville, Tennessee, pp , [7] Wang J., Wang R., Li F., Jiang M., Jin D., EMG Signal Classification for Myoelectric Teleoperating a Dexterous Robot Hand, 27th Annual International Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society, Shanghai, China, pp , [8] Artemiadis P., Kyriakopoulos K., Teleoperation of a robot manipulator using EMG signals and a position tracker, International Conference on Intelligent Robots and Systems, Alberta, Canada, pp , [9] Artemiadis P., Kyriakopoulos K., EMG-based teleoperation of a robot arm in planar catching movements using ARMAX model and trajectory monitoring techniques, IEEE International Conference on Robotics and Automation, Orlando, Florida, pp , [10] Moon I., Lee M., Ryu J., Mun M., Intelligent Robotic Wheelchair with EMG, Gesture, and Voice-based Interfaces, Int. Conference on Intelligent Robots and Systems, Las Vegas, Nevada, Vol. 4, pp , [11] Han J.S., Zenn Bien Z., Kim D.J., Lee H.E., Kim J.S., Human-machine interface for wheelchair control with EMG and its evaluation, 25th Annual International Conference of the Engineering in Medicine and Biology Society, Cancun, Mexico, Vol. 2, pp , [12] Moon I., Lee M., Chu J., Mun M., Wearable EMGbased HCI for Electric-Powered Wheelchair Users with Motor Disabilities, International Conference on Robotics and Automation, Barcelona, Spain, pp , [13] Darmanjian S., Kim S.P., Nechyba M., Morrison S., Principe J., Wessberg J., Nicolelis M., Bimodal brainmachine interface for motor control of robotic prosthetic, International Conference on Intelligent Robots and Systems, Las Vegas, Nevada, Vol. 4, pp , [14] Millán J., Mouriño J., Asynchronous BCI and Local Neural Classifiers: An Overview of the Adaptive Brain Interface Project, Trans. on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 11 (2), pp , [15] Pierre W., Ferrez J. R. M., You Are Wrong! Automatic Detection of Interaction Errors from Brain Waves, 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence, Martigny, Switzerland [16] Frizera-Neto A., Martins V. R., Celeste W. C., Bastos-Filho T. F., Sarcinelli-Filho M., Human-Machine Interface Based on Electro-Biological Signals for Mobile Vehicles, International Symposium on Industrial Electronics, Montreal, Canada, pp , [17] Ferreira A., Bastos-Filho T. F., Sarcinelli-Filho M., Cheein F. A., Postigo J. F., Carelli R., Teleoperation of an Industrial Manipulator Through a TCP/IP Channel Using EEG Signals, International Symposium on Industrial Electronics, Montreal, Canada, pp , [18] Haas S. M., Frei M. G., Osorio I., Pasik-Duncan B., Radel J., EEG Ocular Artifact Removal Through ARMAX Model System Identification Using Extended Least Squares, Communications in Information and Systems, Vol. 3, pp , [19] Rohatova M., Sykacek P., Koska M., Dorffner G. Detection of the EEG Artifacts by the Means of the (Extended) Kalman Filter, Measurement Science Review, 2001.

Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) Vitoria, Brasil

Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) Vitoria, Brasil La Robótica como Ayuda en el Aprendizaje de Niños con Discapacidad Teodiano Freire Bastos, Carlos Valadão, Magdo Bôrtole Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Universidade Federal do Espírito

Más detalles

Algoritmo de SLAM en un Robot Móvil gobernado por una Interface Cerebro-Computadora

Algoritmo de SLAM en un Robot Móvil gobernado por una Interface Cerebro-Computadora Algoritmo de SLAM en un Robot Móvil gobernado por una Interface Cerebro-Computadora F. A. Auat Cheeín 1, R. Carelli 1, F. Lobo Pereira 2, T. F. Bastos Filho 3, M. Sarcinelli 3 1 Instituto de Automática,

Más detalles

Interfaces Cerebrales

Interfaces Cerebrales Interfaces Cerebrales José del R. Millán IDIAP Research Institute, Rue du Simplon 4, 1920 Martigny, Switzerland jose.millan@idiap.ch 1. Introducción La posibilidad de controlar una máquina, no manualmente,

Más detalles

DISEÑO DE UN ROBOT MÓVIL PARA LA DETECCIÓN Y RASTREO DE UNA TRAYECTORIA BASADA EN PERCEPCIONES DE COLOR

DISEÑO DE UN ROBOT MÓVIL PARA LA DETECCIÓN Y RASTREO DE UNA TRAYECTORIA BASADA EN PERCEPCIONES DE COLOR DISEÑO DE UN ROBOT MÓVIL PARA LA DETECCIÓN Y RASTREO DE UNA TRAYECTORIA BASADA EN PERCEPCIONES DE COLOR Design of a mobile robot for the detection and tracking of a path based on color perception Verónica

Más detalles

INTERFAZ CEREBRAL NO INVASIVA PARA CONTROL DE UN SISTEMA DOMÓTICO POR PERSONAS DISCAPACITADAS

INTERFAZ CEREBRAL NO INVASIVA PARA CONTROL DE UN SISTEMA DOMÓTICO POR PERSONAS DISCAPACITADAS 2007 INTERFAZ CEREBRAL NO INVASIVA PARA CONTROL DE UN SISTEMA DOMÓTICO POR PERSONAS DISCAPACITADAS Autores José María Azorín Poveda Ingeniero Informática. Doctor por la Universidad Miguel Hernández de

Más detalles

Hand of Hope Para la rehabilitación de la mano

Hand of Hope Para la rehabilitación de la mano Hand of Hope Para la rehabilitación de la mano Lo intentamos Y encontramos esperanza Tenía 20 años cuando le dio una apoplejía. Perdió la capacidad funcional de un lado de su cuerpo. Al principio, se sentía

Más detalles

Implementación de un sistema AAC para personas con parálisis cerebral.

Implementación de un sistema AAC para personas con parálisis cerebral. Implementación de un sistema AAC para personas con parálisis cerebral. Shing Fung Lam, Fabio Reinoso, Iván Mendoza, Luisa Correa Universidad Tecnológica de Panamá Facultad de Ingeniería en Sistemas, Resumen:

Más detalles

JENNIFER NATHALY MUÑOZ RENGIFO FERNANDO ARIAS LEANDRO ORDÓÑEZ ANTE. Ing. JUAN SEBASTIAN CABRERA

JENNIFER NATHALY MUÑOZ RENGIFO FERNANDO ARIAS LEANDRO ORDÓÑEZ ANTE. Ing. JUAN SEBASTIAN CABRERA FASE DE DESARROLLO II ADQUISICIÓN DE SEÑALES EMG (Detección de movimientos de Extensión y Flexión) ADQUISICIÓN DE SEÑAL DESPLIEGUE Y ALMACENAMIENTO EN SOFTWARE JENNIFER NATHALY MUÑOZ RENGIFO FERNANDO ARIAS

Más detalles

Robot Móvil Semiautónomo con Control via Web

Robot Móvil Semiautónomo con Control via Web Grupo de Inteligencia Artificial y Sistemas Departamento de Informática y Sistemas Universidad de Las Palmas de Gran Canaria PROPUESTA PROYECTO FIN DE CARRERA Robot Móvil Semiautónomo con Control via Web

Más detalles

En las estructuras de datos, muchas de las implementaciones o mapeos de problemas, sus

En las estructuras de datos, muchas de las implementaciones o mapeos de problemas, sus 1 Introducción. En las estructuras de datos, muchas de las implementaciones o mapeos de problemas, sus soluciones o procesos, se basan en matrices binarias. Existen varios métodos y algoritmos que trabajan

Más detalles

Human Machine Interface HMI using Kinect sensor to control a SCARA Robot. Carlos Pillajo and Javier E. Sierra UPS-ECUADOR /UPB-COLOMBIA

Human Machine Interface HMI using Kinect sensor to control a SCARA Robot. Carlos Pillajo and Javier E. Sierra UPS-ECUADOR /UPB-COLOMBIA Human Machine Interface HMI using Kinect sensor to control a SCARA Robot Carlos Pillajo and Javier E. Sierra UPS-ECUADOR /UPB-COLOMBIA Introducción Kinect es un dispositivo que permite iteración con el

Más detalles

En este capítulo se presenta el marco teórico sobre las redes inalámbricas que utilizan el

En este capítulo se presenta el marco teórico sobre las redes inalámbricas que utilizan el Capítulo 2 Estándar IEEE 802.11 En este capítulo se presenta el marco teórico sobre las redes inalámbricas que utilizan el WEP como protocolo de seguridad. Se mencionan las características generales de

Más detalles

PATENTES Y MARCAS. Strawinskylaan 341 1077 XX Amsterdam, NL 01.10.94

PATENTES Y MARCAS. Strawinskylaan 341 1077 XX Amsterdam, NL 01.10.94 k 19 OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS ESPAÑA k 11 N. de publicación: ES 2 06 743 k 21 Número de solicitud: 90446 k 1 Int. Cl. : H03G 3/ k 12 SOLICITUD DE PATENTE A2 k 22 Fecha de presentación: 04.03.93

Más detalles

Srta. Johana Sancho Culcay

Srta. Johana Sancho Culcay DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN EXOESQUELETO DE 6 GDL PARA POTENCIAR LAS CAPACIDADES EN PERSONAS QUE HAN PERDIDO LA MOVILIDAD PARCIAL DEL MIEMBRO SUPERIOR DERECHO Autores: Investigador Principal: Investigador

Más detalles

APLICACIONES DE LAS SEÑALES MIOELECTRICAS PARA EL CONTROL DE INTERFACES HOMBRE-MAQUINA

APLICACIONES DE LAS SEÑALES MIOELECTRICAS PARA EL CONTROL DE INTERFACES HOMBRE-MAQUINA APLICACIONES DE LAS SEÑALES MIOELECTRICAS PARA EL CONTROL DE INTERFACES HOMBRE-MAQUINA Edgar Muñoz Burbano 1, Oscar H. Paruma 1 y Juan Fernando Florez 1 1 Universidad del Cauca. @unicauca.edu.co

Más detalles

SOMI XVIII Congreso de Instrumentación Ingeniería Biomédica EHM1899

SOMI XVIII Congreso de Instrumentación Ingeniería Biomédica EHM1899 ELECTROCARDIOGRAFO PARA PRUEBAS EN ESFUERZO BASADO EN INSTRUMENTACIÓN VIRTUAL (EPESIV) A. Hernández Méndez, J.A. Moreno Espinosa Instituto de Electrónica y Computación, UTM, Carretera a Acatlima km 2.5,

Más detalles

Unidad 3: Extensión de LAN: módems. conmutadores. Redes y Comunicaciones

Unidad 3: Extensión de LAN: módems. conmutadores. Redes y Comunicaciones Unidad 3: Extensión de LAN: módems de fibra, repetidores, puentes y conmutadores Redes y Comunicaciones 1 Introducción Los diseñadores d especifican una distancia i máxima para la extensión de una LAN.

Más detalles

TEMA 1 INTRODUCCION AL PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES

TEMA 1 INTRODUCCION AL PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES TEMA 1 INTRODUCCION AL PROCESAMIENTO DIGITAL DE SEÑALES CURSO 2010/2011 OBJETIVOS y BIBLIOGRAFIA El objetivo fundamental de este tema es proporcionar una visión panorámica del Procesamiento Digital de

Más detalles

SISTEMA DE NAVEGACIÓN POR INTERNET BASADO EN ELECTROOCULOGRAFÍA PARA PERSONAS DISCAPACITADAS

SISTEMA DE NAVEGACIÓN POR INTERNET BASADO EN ELECTROOCULOGRAFÍA PARA PERSONAS DISCAPACITADAS 2009 SISTEMA DE NAVEGACIÓN POR INTERNET BASADO EN ELECTROOCULOGRAFÍA PARA PERSONAS DISCAPACITADAS Investigador Principal José María Azorín Poveda Dr. Ingeniero Informático. Profesor Universidad Miguel

Más detalles

CAPÍTULO 6 INSTRUMENTO VIRTUAL

CAPÍTULO 6 INSTRUMENTO VIRTUAL Diseño y implementación de un medidor de frecencia para frecuencias bajas CAPÍTULO 6 INSTRUMENTO VIRTUAL Como se ha ido señalando a lo largo de esta memoria, el objetivo del proyecto no es otro que el

Más detalles

Aplicación de interfases lectoras de bioseñales en un contexto de control remoto de un robot.

Aplicación de interfases lectoras de bioseñales en un contexto de control remoto de un robot. WICC 2012 812 Aplicación de interfases lectoras de bioseñales en un contexto de control remoto de un robot. Jorge Ierache 1,, Gustavo Pereira 1,.Iris Sattolo 1, Alejandro Guerrero 1, Juan D Altto 1, Juan

Más detalles

11 Número de publicación: 2 306 122. 51 Int. Cl.: 74 Agente: Carpintero López, Mario

11 Número de publicación: 2 306 122. 51 Int. Cl.: 74 Agente: Carpintero López, Mario 19 OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS ESPAÑA 11 Número de publicación: 2 6 122 1 Int. Cl.: A61B /00 (06.01) A61B /024 (06.01) 12 TRADUCCIÓN DE PATENTE EUROPEA T3 86 Número de solicitud europea: 0723887.

Más detalles

Diseño e Implementación de una Interfase para el Control vía Web de un Robot móvil y Monitorización de su Entorno de Operación

Diseño e Implementación de una Interfase para el Control vía Web de un Robot móvil y Monitorización de su Entorno de Operación Grupo de Inteligencia Artificial y Sistemas Departamento de Informática y Sistemas Universidad de Las Palmas de Gran Canaria PROPUESTA PROYECTO FIN DE CARRERA Diseño e Implementación de una Interfase para

Más detalles

Tema: Hardware de una Computadora. Profesora : LSC Sujey Anahí Díaz Herrera

Tema: Hardware de una Computadora. Profesora : LSC Sujey Anahí Díaz Herrera Área Académica: Informática I Tema: Hardware de una Computadora Profesora : LSC Sujey Anahí Díaz Herrera Periodo: Enero-Junio de 2012 Tema: Hardware de una computadora Abstract Computerswork by two basic

Más detalles

Visión Artificial. Por Elisabeth Pérez

Visión Artificial. Por Elisabeth Pérez Visión Artificial Por Elisabeth Pérez Indice Qué es la Visión Artificial? Visión Artificial Diversos nombres Áreas de Aplicación Visión Artificial en Sistemas de Calidad Los pasos a tener en cuenta Áreas

Más detalles

Sistema software de acceso a dispositivos en tiempo real integrado en la plataforma MissionLab

Sistema software de acceso a dispositivos en tiempo real integrado en la plataforma MissionLab Sistema software de acceso a dispositivos en tiempo real integrado en la plataforma MissionLab Resumen de la Memoria Autor D. Rubén González del Pozo Tutores Dr. D. Raúl Alves Santos Dr. D. Vidal Moreno

Más detalles

Diseño de Sistemas embebidos y comunicaciones: Aplicaciones de telefonía, RF y localización remota. Ing. José Oliden Martínez

Diseño de Sistemas embebidos y comunicaciones: Aplicaciones de telefonía, RF y localización remota. Ing. José Oliden Martínez Diseño de Sistemas embebidos y comunicaciones: Aplicaciones de telefonía, RF y localización remota El controlador dentro de un sistema de Control DISPOSITIVO DE MEDICIÓN CONVERSOR ANÁLOGO DIGITAL CONTROLADOR

Más detalles

DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UNA TARJETA DE ADQUISICIÓN DE DATOS PARA EL LABORATORIO DE TELECOMUNICACIONES DE LA FIEC.

DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UNA TARJETA DE ADQUISICIÓN DE DATOS PARA EL LABORATORIO DE TELECOMUNICACIONES DE LA FIEC. TESIS DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UNA TARJETA DE ADQUISICIÓN DE DATOS PARA EL LABORATORIO DE TELECOMUNICACIONES DE LA FIEC. DIRECTOR DE TESIS.- Ing. Francisco Novillo AUTOR Walter Mestanza Vera. Egresado

Más detalles

MEMORIAS SOMI XV TEL-19

MEMORIAS SOMI XV TEL-19 Transmisión de señales de audio y video, utilizando modulación de subportadora de pulsos. G. Héctor Ramírez Oliver, C. Gutiérrez Martínez. gramirez@susu.inaoep.mx, cgutz@inaoep.mx Instituto Nacional de

Más detalles

Control de posición de un carro horizontal usando retroalimentación visual

Control de posición de un carro horizontal usando retroalimentación visual Control de posición de un carro horizontal usando retroalimentación visual Francisco Antonio Rogelio, Arellano Verdejo Javier, Arellano Mejía José Antonio, Zamora Pichardo Julio Div. de Ing. Mecatrónica,

Más detalles

Control Teaching de un Brazo Robot de Cinco Grados de Libertad

Control Teaching de un Brazo Robot de Cinco Grados de Libertad Control Teaching de un Brazo Robot de Cinco Grados de Libertad Michel Ibáñez a610221@upc.edu.pe Christian R. Reátegui amoran@upc.edu.pe Asesor: Ing. Antonio Moran amoran@upc.edu.pe Universidad Peruana

Más detalles

TIPOS DE RED. Clase 4

TIPOS DE RED. Clase 4 TIPOS DE RED Clase 4 Objetivos Por qué instalar una red inalámbrica? Ventajas de redes WLAN Desventajas de redes WLAN Qué hacer? Qué posibilidades tenemos? Las distintas configuraciones de red Necesidad

Más detalles

Tema 3. MODELOS. 2.1 Apoyo Informático a la investigación experimental. 2.2 Modelos del cerebro: A. Realistas biológicos.

Tema 3. MODELOS. 2.1 Apoyo Informático a la investigación experimental. 2.2 Modelos del cerebro: A. Realistas biológicos. Tema 3. MODELOS 011 0 01 01 FUNDAMENTOS 1. Modelos computacionales. 2. Computación y Neurociencia. CONTENIDOS 2.1 Apoyo Informático a la investigación experimental. 2.2 Modelos del cerebro: A. Realistas

Más detalles

Parálisis cerebral y sistemas de seguimiento de la mirada: clic por parpadeo o permanencia?

Parálisis cerebral y sistemas de seguimiento de la mirada: clic por parpadeo o permanencia? ISBN 978-84-15914-12-9 2015 Comité Español de Automática de la IFAC (CEA-IFAC) 99 Parálisis cerebral y sistemas de seguimiento de la mirada: clic por parpadeo o permanencia? Alejandro Clemotte, a.clemotte@alumnos.upm.es

Más detalles

Experiencia docente en el desarrollo de aplicaciones empotradas

Experiencia docente en el desarrollo de aplicaciones empotradas Experiencia docente en el desarrollo de aplicaciones empotradas con MarteOS Silvia Terrasa, Patricia Balbastre, Alfons Crespo Dept. de Informática de Sistemes y Computadores Universidad Politécnica de

Más detalles

SIMULACIÓN EN TIEMPO REAL DE UNA ESTACION DE TRABAJO INDUSTRIAL ROBOTIZADA.

SIMULACIÓN EN TIEMPO REAL DE UNA ESTACION DE TRABAJO INDUSTRIAL ROBOTIZADA. SIMULACIÓN EN TIEMPO REAL DE UNA ESTACION DE TRABAJO INDUSTRIAL ROBOTIZADA. Mora Sánchez José Antonio, López Flores Miguel Eduardo, Bustillo Díaz Mario Benemérita Universidad Autónoma de Puebla 14 sur

Más detalles

ITI - CAS. Clasificación de Señales EEG en un Sistema BCI. Informe Técnico ITI-SAC-016. Autor: Francesc Benimeli Fecha: 30 de junio de 2006.

ITI - CAS. Clasificación de Señales EEG en un Sistema BCI. Informe Técnico ITI-SAC-016. Autor: Francesc Benimeli Fecha: 30 de junio de 2006. ITI - CAS Informe Técnico ITI-SAC-016 Clasificación de Señales EEG en un Sistema BCI Autor: Francesc Benimeli Fecha: 30 de junio de 2006 c ITI ÍNDICE ÍNDICE Índice 1. Introducción 2 2. Descripción del

Más detalles

Señal de Referencia: Es el valor que se desea que alcance la señal de salida. SET POINT.

Señal de Referencia: Es el valor que se desea que alcance la señal de salida. SET POINT. EL ABC DE LA AUTOMATIZACION ALGORITMO DE CONTROL PID; por Aldo Amadori Introducción El Control automático desempeña un papel importante en los procesos de manufactura, industriales, navales, aeroespaciales,

Más detalles

REALIDAD AUMENTADA PARA LAS CIENCIAS BIOLÓGICAS. bonillaeugenia@gmail.com, arturoreyeslazalde@gmail.com

REALIDAD AUMENTADA PARA LAS CIENCIAS BIOLÓGICAS. bonillaeugenia@gmail.com, arturoreyeslazalde@gmail.com REALIDAD AUMENTADA PARA LAS CIENCIAS BIOLÓGICAS Uryke Mharx Cagal Caldelas 1, Rosa María Reyes Chapero 1, María Eugenia Pérez Bonilla 1, Marleni Reyes Monreal 2 y Arturo Reyes Lazalde 1 1 Biología-BUAP,

Más detalles

EMGworks Software. Grabación EMG. Fisiología del Ejercicio. Flexibilidad y características para llevar las ideas de investigación a la Realidad

EMGworks Software. Grabación EMG. Fisiología del Ejercicio. Flexibilidad y características para llevar las ideas de investigación a la Realidad EMGworks Software Grabación EMG Biofeedback Fisiología del Ejercicio Control Motor Análisis de la Marcha Estudios de Postura y Equilibrio Análisis de EMG SDK Software Development Kit Flexibilidad y características

Más detalles

INGENIERÍA EN MECATRÓNICA

INGENIERÍA EN MECATRÓNICA HOJA DE ASIGNATURA CON DESGLOSE DE UNIDADES TEMÁTICAS 1. Nombre de la asignatura Instrumentación Virtual 2. Competencias Desarrollar proyectos de automatización y control, a través del diseño, la administración

Más detalles

Tema 1.- Introducción a la Visión Artificial

Tema 1.- Introducción a la Visión Artificial Tema 1.- Introducción a la Visión Artificial Visión Artificial Avanzada Prof. Dr. Nicolás Luis Fernández García Departamento de Informática y Análisis Numérico Escuela Politécnica Superior Universidad

Más detalles

TECNOLOGIAS DE INTERFAZ CEREBRO ORDENADOR

TECNOLOGIAS DE INTERFAZ CEREBRO ORDENADOR TECNOLOGIAS DE INTERFAZ CEREBRO ORDENADOR Por Maricruz López Pérez Computación Básica 1 CONTENIDO introduccion... 2 La tecnología BCI (Brain-Computer Interface)...3 Caracteristicas e inicio...3 FUNCIONAMIENTO...

Más detalles

Electrónica Digital II

Electrónica Digital II Electrónica Digital II M. C. Felipe Santiago Espinosa Aplicaciones de los FPLDs Octubre / 2014 Aplicaciones de los FPLDs Los primeros FPLDs se usaron para hacer partes de diseños que no correspondían a

Más detalles

Descripción del Producto

Descripción del Producto Descripción del Producto El software MasterTool IEC es un completo ambiente de desarrollo de aplicaciones para los controladores programables de la Serie Duo. Esta herramienta permite la programación y

Más detalles

SÍNTESIS DE SISTEMAS DE CONTROL DIFUSOS MEDIANTE HERRAMIENTAS DE DISEÑO DSP SOBRE FPGAS 1

SÍNTESIS DE SISTEMAS DE CONTROL DIFUSOS MEDIANTE HERRAMIENTAS DE DISEÑO DSP SOBRE FPGAS 1 SÍNTESIS DE SISTEMAS DE CONTROL DIFUSOS MEDIANTE HERRAMIENTAS DE DISEÑO DSP SOBRE FPGAS 1 S. Sánchez-Solano 1, M. Brox 2, A. Cabrera 3 1 Instituto de Microelectrónica de Sevilla (CNM-CSIC). Sevilla, España.

Más detalles

SISTEMA DE ADQUISICIÓN DE DATOS BASADO EN UN MICROCONTROLADOR COMO SERVIDOR WEB

SISTEMA DE ADQUISICIÓN DE DATOS BASADO EN UN MICROCONTROLADOR COMO SERVIDOR WEB Caos Conciencia 2: 47-52, 2006 SISTEMA DE ADQUISICIÓN DE DATOS BASADO EN UN MICROCONTROLADOR COMO SERVIDOR WEB Víctor Sánchez Huerta, Javier Vázquez Castillo vsanchez@uqroo.mx, jvazquez@uqroo.mx División

Más detalles

SINA: acceso natural al ordenador para personas con PCI 1

SINA: acceso natural al ordenador para personas con PCI 1 SINA: acceso natural al ordenador para personas con PCI 1 Joan J. Muntaner 2, Francesca Negre, Francisco J. Perales, Javier Varona, Cristina Manresa-Yee Resumen El acceso al ordenador por medios estándar

Más detalles

Que es el CopV? Todo esto y mucho más es posible si utiliza nuestro sistema CopV en la red de su empresa o negocio!!

Que es el CopV? Todo esto y mucho más es posible si utiliza nuestro sistema CopV en la red de su empresa o negocio!! Que es el CopV? El CopV es un software de monitoreo en Redes producido por nuestra empresa, usted puede monitorear desde cualquier PC las actividades de todas las demás computadoras de la red de su empresa

Más detalles

Simulación 4D en el Control de Sistemas Mecatrónicos

Simulación 4D en el Control de Sistemas Mecatrónicos 12 Simulación 4D en el Control de Sistemas Mecatrónicos Anibal Cotrina Facultad de Ingeniería Electrónica y Eléctrica, Universidad Nacional Mayor de San Marcos, Lima Perú RESUMEN: En el presente artículo

Más detalles

Development of an upper level software of a ceiling mounted home prototype robot

Development of an upper level software of a ceiling mounted home prototype robot UNIVERSIDAD CARLOS III DE MADRID AALTO UNIVERSITY: SCHOOL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Development of an upper level software of a ceiling mounted home prototype robot Miguel Pérez Cardoso Contenido 1. Objetivo...

Más detalles

Armario RJ3. Catálogo Oerlikon - 1 - Concepción orientada aplicación

Armario RJ3. Catálogo Oerlikon - 1 - Concepción orientada aplicación Armario RJ3 Concepción orientada aplicación Con el nuevo controlador R-J3, FANUC Robotics define un estándar técnico para los controladores Robot. Basado únicamente en dos PCB integrados - la Main CPU

Más detalles

Cursos de la Especialidad de Electrónica

Cursos de la Especialidad de Electrónica Cursos de la Especialidad de Electrónica PRIMER AÑO Física El curso comprende los siguientes temas: electricidad, electromagnetismo, análisis de circuitos eléctricos, medidas eléctricas, física no eléctrica.

Más detalles

Figura 3... Figura 4...

Figura 3... Figura 4... Introducción i-fork AGV(Vehículo guiado automáticamente) es un sistema diseñado para el transporte y manipulación de diferentes cargas, consiguiendo un ahorro de tiempo y espacio en transporte y almacenamiento

Más detalles

Una señal es una magnitud física de interés que habitualmente es una función del tiempo.

Una señal es una magnitud física de interés que habitualmente es una función del tiempo. 1.- Introducción al Procesado Digital de Señales. 1.1.- Introducción. Podemos decir que cuando realizamos cualquier proceso digital para modificar la representación digital de una señal estamos haciendo

Más detalles

Sistema de Monitorización Continua de Descargas Parciales en Servicio

Sistema de Monitorización Continua de Descargas Parciales en Servicio Data Sheet Sistema de Monitorización Continua de Descargas Parciales en Servicio BlueBOX Technology es una nueva forma de medir descargas parciales que se ha desarrollado con la última tecnología disponible

Más detalles

CAPÍTULO 1 Instrumentación Virtual

CAPÍTULO 1 Instrumentación Virtual CAPÍTULO 1 Instrumentación Virtual 1.1 Qué es Instrumentación Virtual? En las últimas décadas se han incrementado de manera considerable las aplicaciones que corren a través de redes debido al surgimiento

Más detalles

Maestría en Ciencias de la Computación. Interfaz Cerebro Computadora para el Control de un Cursor Basada en Ondas Cerebrales

Maestría en Ciencias de la Computación. Interfaz Cerebro Computadora para el Control de un Cursor Basada en Ondas Cerebrales Maestría en Ciencias de la Computación Tesis Interfaz Cerebro Computadora para el Control de un Cursor Basada en Ondas Cerebrales por: Job Ramón de la O Chávez Asesor: Dr. Carlos Avilés Cruz Área de Concentración:

Más detalles

Evaluación de Algoritmos de Ruteo de Paquetes en Redes de Computadoras. Fax: 54-2652-430224 Fax: 34-91-3367426

Evaluación de Algoritmos de Ruteo de Paquetes en Redes de Computadoras. Fax: 54-2652-430224 Fax: 34-91-3367426 Evaluación de Algoritmos de Ruteo de Paquetes en Redes de Computadoras Berón, Mario Marcelo Gagliardi, Edilma Olinda Departamento de Informática Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales Universidad

Más detalles

Capítulo 3. dependen de él son, por ejemplo, la voz, una onda de radio, un electrocardiograma, etc. El

Capítulo 3. dependen de él son, por ejemplo, la voz, una onda de radio, un electrocardiograma, etc. El Capítulo 3 Procesamiento digital de señales mioeléctricas Las señales se representan matemáticamente como funciones de una o más variables independientes. La variable independiente más común es el tiempo,

Más detalles

Umbral Científico ISSN: 1692-3375 umbralcientifico@umb.edu.co Universidad Manuela Beltrán Colombia

Umbral Científico ISSN: 1692-3375 umbralcientifico@umb.edu.co Universidad Manuela Beltrán Colombia Umbral Científico ISSN: 1692-3375 umbralcientifico@umb.edu.co Universidad Manuela Beltrán Colombia Ballesteros, Dora; Pardo, Hasbleidy Software de análisis de energía en señales electroencefalograficas

Más detalles

Experimento 7 EL OSCILOSCOPIO Y LAS SEÑALES ALTERNAS. Objetivos. Información preliminar. Teoría. Figura 1 El tubo de rayos catódicos

Experimento 7 EL OSCILOSCOPIO Y LAS SEÑALES ALTERNAS. Objetivos. Información preliminar. Teoría. Figura 1 El tubo de rayos catódicos Experimento 7 EL OSCILOSCOPIO Y LAS SEÑALES ALTERNAS Objetivos 1. Describir los aspectos básicos del tubo de rayos catódicos 2. Explicar y describir las modificaciones que sufre un tubo de rayos catódicos

Más detalles

CAPÍTULO 3 Programación en LabVIEW

CAPÍTULO 3 Programación en LabVIEW CAPÍTULO 3 Programación en LabVIEW 3.1 Conexión física de los elementos Para capturar todas las señales provenientes de los sensores se utilizó una tarjeta de adquisición de datos de National Instruments,

Más detalles

LABORATORIO VIRTUAL DE EQUIPOS ELECTRÓNICOS: EXPERIENCIA DIDÁCTICA

LABORATORIO VIRTUAL DE EQUIPOS ELECTRÓNICOS: EXPERIENCIA DIDÁCTICA LABORATORIO VIRTUAL DE EQUIPOS ELECTRÓNICOS: EXPERIENCIA DIDÁCTICA J. LÓPEZ 1, G. HORNERO 2 Y A. ORTEGA 3 1 Departamento de Electrónica. Facultad de Física. Universidad de Barcelona. España. 2 Grupo de

Más detalles

Curso de Electricidad, Electrónica e Instrumentación Biomédica con Seguridad - CEEIBS -

Curso de Electricidad, Electrónica e Instrumentación Biomédica con Seguridad - CEEIBS - Curso de Electricidad, Electrónica e Instrumentación Biomédica con Seguridad - CEEIBS - 1/16 EEG - La conciencia Conciencia: Es un estado de vigilia en el que existe una aptitud que permite a un sujeto

Más detalles

Interfaz Cerebro-Ordenador Temas

Interfaz Cerebro-Ordenador Temas Interfaz Cerebro-Ordenador Brain-Computer Interfaces (BCI s) Temas 1. Introducción a los interfaces cerebroordenador (Brain-Computer Interfaces). Historia, tipos, aplicaciones. 2. Optimización evolutiva

Más detalles

Simulación y Control de un Sistema Mecatrónico Aplicando Diseño Asistido por Computadora

Simulación y Control de un Sistema Mecatrónico Aplicando Diseño Asistido por Computadora La Mecatrónica en México, Vol. 2, No. 3, páginas 90-98, Septiembre 2013. Disponible en línea en www.mecamex.net/revistas/lmem ISSN en trámite, 2013 Derechos de autor y derechos conexos, Asociación Mexicana

Más detalles

ADQUISICIÓN Y GESTIÓN DE DATOS PARA LOS SISTEMAS ELECTROMECÁNICOS, MODELO 9062

ADQUISICIÓN Y GESTIÓN DE DATOS PARA LOS SISTEMAS ELECTROMECÁNICOS, MODELO 9062 A Electrotecnia 0.2 kw ADQUISICIÓN Y GESTIÓN DE DATOS PARA LOS SISTEMAS ELECTROMECÁNICOS, MODELO 9062 DESCRIPCIÓN GENERAL El Sistema de Adquisición y gestión de datos para los sistemas electromecánicos

Más detalles

LABORATORIO VIRTUAL REMOTO PARA LA ENSEÑANZA DE ROBÓTICA

LABORATORIO VIRTUAL REMOTO PARA LA ENSEÑANZA DE ROBÓTICA LABORATORIO VIRTUAL REMOTO PARA LA ENSEÑANZA DE ROBÓTICA F. Torres, F. A. Candelas, S. T. Puente, F. G. Ortiz, J. Pomares, P. Gil. Departamento de Física, Ingeniería de Sistemas y Teoría de la Señal. Universidad

Más detalles

EL RETO DE ACCEDER A LAS TIC CON EL PIE: EL CASO DE UN ADOLESCENTE CON PC Anna Almirall Anna M de la Cuesta Anna López

EL RETO DE ACCEDER A LAS TIC CON EL PIE: EL CASO DE UN ADOLESCENTE CON PC Anna Almirall Anna M de la Cuesta Anna López EL RETO DE ACCEDER A LAS TIC CON EL PIE: EL CASO DE UN ADOLESCENTE CON PC Anna Almirall Anna M de la Cuesta Anna López C.E.E. / SEEM Pont del Dragó Sagrera,179. 08027 Barcelona Tel.:932430983 Fax: 933512954

Más detalles

SESIÓN 8 TIPOS DE SISTEMAS DE MANUFACTURA

SESIÓN 8 TIPOS DE SISTEMAS DE MANUFACTURA SESIÓN 8 TIPOS DE SISTEMAS DE MANUFACTURA CONTENIDO Términos en manufactura Clasificación de sistemas de manufactura Beneficios y ejemplos de sistemas de manufactura Los componentes de un sistema de manufactura

Más detalles

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PERSONAS CON DISCAPACIDAD. Autores: Alejandro E. Reyes Bascuñana (100066982) Javier Santofimia Ruiz (100060449)

INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PERSONAS CON DISCAPACIDAD. Autores: Alejandro E. Reyes Bascuñana (100066982) Javier Santofimia Ruiz (100060449) INTELIGENCIA ARTIFICIAL APLICADA A PERSONAS CON DISCAPACIDAD Autores: Alejandro E. Reyes Bascuñana (100066982) Javier Santofimia Ruiz (100060449) Introducción Según OMS, el 15% de la población mundial

Más detalles

DESCRIPCION DEL SITEMA MASTER.

DESCRIPCION DEL SITEMA MASTER. DESCRIPCION DEL SITEMA MASTER. ESTRUCTURA. El sistema MASTER (Sistema Modular para Control Adaptativo en Tiempo Real) se ha implementado en base a un computador compatible PC-AT, dotado de una tarjeta

Más detalles

INTERACCIÓN PERSONA-ORDENADOR

INTERACCIÓN PERSONA-ORDENADOR INTERACCIÓN PERSONA-ORDENADOR Dispositivos hápticos y de realimentación de fuerza. Realizador por: Rodrigo Medrano Calderón q080002 1 Índice de contenidos. 1. Introducción. Nombre genérico y nombre comercial.3

Más detalles

MOVE HUMAN - Sensors. Análisis de la Capacidad Funcional.

MOVE HUMAN - Sensors. Análisis de la Capacidad Funcional. MOVE Human - Sensors. Capacidad Funcional. Noviembre 2009. Pág. 1 MOVE HUMAN - Sensors Análisis de la Capacidad Funcional. Sistema Portátil para Captura y Análisis del Movimiento Humano Basado en Sensores

Más detalles

Esta materia está compuesta de 10 asignaturas que se imparten entre los cursos 2º, 3º y 4º.

Esta materia está compuesta de 10 asignaturas que se imparten entre los cursos 2º, 3º y 4º. Denominación de la MATERIA: 12. INGENIERÍA AUTOMÁTICA Créditos ECTS, carácter (básica, obligatoria, optativa ): 30 ECTS obligatorios 30 ECTS optativos Duración y ubicación temporal dentro del plan de estudios:

Más detalles

Interfaces de entrada y salida

Interfaces de entrada y salida Interfaces de entrada y salida Las interfaces establecen la comunicación entre la unidad central y el proceso, filtrando, adaptando y codificando de forma comprensible para dicha unidad las señales procedentes

Más detalles

CAPITULO III MARCO METODOLÓGICO. La presente investigación plantea como objetivo el diseño de un prototipo

CAPITULO III MARCO METODOLÓGICO. La presente investigación plantea como objetivo el diseño de un prototipo CAPITULO III MARCO METODOLÓGICO 1. Tipo de Investigación La presente investigación plantea como objetivo el diseño de un prototipo de robot industrial para la automatización del proceso de conformado de

Más detalles

INSTITUTO UNIVERSITARIO DE SISTEMAS INTELIGENTES Y APLICACIONES NUMÉRICAS EN INGENIERÍA TRABAJO FINAL DE MÁSTER:

INSTITUTO UNIVERSITARIO DE SISTEMAS INTELIGENTES Y APLICACIONES NUMÉRICAS EN INGENIERÍA TRABAJO FINAL DE MÁSTER: INSTITUTO UNIVERSITARIO DE SISTEMAS INTELIGENTES Y APLICACIONES NUMÉRICAS EN INGENIERÍA TRABAJO FINAL DE MÁSTER: Sistema Biométrico de Detección Facial sobre Alumno: Marcos del Pozo Baños Tutor: Dr. Modesto

Más detalles

El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que

El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que Capítulo 1 Marco Contextual 1.1. Formulación del problema 1.1.1. Definición del problema El monitoreo de una variable física requiere supervisión permanente de señales que varían con el tiempo. Tal información,

Más detalles

PROPUESTAS DE PROYECTO ELÉCTRICO PARA EL PRIMER SEMESTRE 2011

PROPUESTAS DE PROYECTO ELÉCTRICO PARA EL PRIMER SEMESTRE 2011 PROPUESTAS DE PROYECTO ELÉCTRICO PARA EL PRIMER SEMESTRE 2011 Profesor Mauricio Espinoza B. Objetivos Propuesta I Diseño de algoritmos de control para los simuladores de Staudinger GMBH de la Escuela de

Más detalles

CAROLINA GONZÁLEZ RESTREPO PREGRADO: INGENIERÍA MATEMÁTICA SEBASTIÁN RINCÓN MONTOYA PREGRADO: INGENIERÍA MATEMÁTICA

CAROLINA GONZÁLEZ RESTREPO PREGRADO: INGENIERÍA MATEMÁTICA SEBASTIÁN RINCÓN MONTOYA PREGRADO: INGENIERÍA MATEMÁTICA EVALUACIÓN Y DESARROLLO DE ESTRATEGIAS DE EXTRACCIÓN DE CARACTERÍSTICAS FACIALES EN IMÁGENES RUIDOSAS PARA LA DETECCIÓN DE EMOCIONES POR MEDIO DE SOFTWARE CAROLINA GONZÁLEZ RESTREPO PREGRADO: INGENIERÍA

Más detalles

Instituto Tecnológico de Saltillo

Instituto Tecnológico de Saltillo Instituto Tecnológico de Saltillo Cuestionario Robótica Unidad I Temas: antecedentes históricos, relación entre la automatización y la robótica y clasificación y aplicación de la robótica, Volumen de trabajo

Más detalles

Sistema Maxx Map Características Técnicas

Sistema Maxx Map Características Técnicas Sistema Maxx Map Características Técnicas 1. Arquitectura 2. Servidor 2.1. Hardware 2.1.1. Caracteristicas 2.1.2. Requerimientos 2.1.3. Interface a otros sistemas 2.2. Software 2.2.1. Caracteristicas 2.2.2.

Más detalles

Proyecto Human Brain

Proyecto Human Brain Proyecto Human Brain 2013 Human Brain Project Laboratorio Cajal de Circuitos Corticales (UPM-CSIC) Universidad Politécnica de Madrid El SP11 representa el primer paso hacia la consecución de los ambiciosos

Más detalles

k 11 N. de publicación: ES 2 035 793 k 21 Número de solicitud: 9102026 k 51 Int. Cl. 5 : G01B 11/00

k 11 N. de publicación: ES 2 035 793 k 21 Número de solicitud: 9102026 k 51 Int. Cl. 5 : G01B 11/00 k 19 OFICINA ESPAÑOLA DE PATENTES Y MARCAS ESPAÑA k 11 N. de publicación: ES 2 035 793 k 21 Número de solicitud: 9102026 k 51 Int. Cl. 5 : G01B 11/00 B07C 5/00 k 12 SOLICITUD DE PATENTE A1 22 kfecha de

Más detalles

AKIYAMA ASIO DRIVER. Manual de Instrucciones

AKIYAMA ASIO DRIVER. Manual de Instrucciones AKIYAMA ASIO DRIVER Manual de Instrucciones CONTENIDO INTRODUCCIÓN... 1 INSTALACIÓN... 1 CONFIGURACIÓN DE SOFTWARE DE AUDIO... 2 CONFIGURACIÓN DEL DRIVER... 3 Lista de dispositivos... 3 Tamaño de Buffer

Más detalles

Capítulo 1 Plan de proyecto.

Capítulo 1 Plan de proyecto. Capítulo 1 Plan de proyecto. 1.1 Introducción y definición del problema. Usualmente se desea que un robot explore un ambiente evitando colisionar con obstáculos que pudiesen estar presentes, para resolver

Más detalles

Neuro-MEP-Micro. Electromiógrafo digital EMG portátil de 2 canales OPCIONAL Modulo para PE de corta, media y larga latencia

Neuro-MEP-Micro. Electromiógrafo digital EMG portátil de 2 canales OPCIONAL Modulo para PE de corta, media y larga latencia Neuro-MEP-Micro Electromiógrafo digital EMG portátil de 2 canales OPCIONAL Modulo para PE de corta, media y larga latencia Electroneuromiografía: estudio de conducción motora y nerviosa sensorial (NCS),

Más detalles

Interfaz cerebral no invasiva para control de un sistema domótico por personas discapacitadas

Interfaz cerebral no invasiva para control de un sistema domótico por personas discapacitadas ORIGINAL Interfaz cerebral no invasiva para control de un sistema domótico por personas discapacitadas Non-invasive cerebral interface to control a domotic system by disabled people Azorín J M 1, Iáñez

Más detalles

DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DIDÁCTICO PARA TRANSPORTE Y DISCRIMINACIÓN DE DISCOS EN EL LABORATORIO DE HIDRÓNICA Y NEUTRÓNICA

DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DIDÁCTICO PARA TRANSPORTE Y DISCRIMINACIÓN DE DISCOS EN EL LABORATORIO DE HIDRÓNICA Y NEUTRÓNICA DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DIDÁCTICO PARA TRANSPORTE Y DISCRIMINACIÓN DE DISCOS EN EL LABORATORIO DE HIDRÓNICA Y NEUTRÓNICA PROYECTO REALIZADO POR: SUAREZ PABLO VASQUEZ SEBASTIAN DIRECTOR DEL

Más detalles

Guía de instalación y control del software. DCANXT Remote-Control

Guía de instalación y control del software. DCANXT Remote-Control Guía de instalación y control del software DCANXT Remote-Control Sitio de descarga: http://www.dcatechnologies.com/index.html Descripción Control remoto DCA NXT permite a un robot NXT ser controlado de

Más detalles

CAPÍTULO II. Gráficos Dinámicos.

CAPÍTULO II. Gráficos Dinámicos. 2.1 Definición. Los gráficos dinámicos son representaciones a escala del proceso, en donde se muestra la información de las variables del proceso a través de datos numéricos y de animación gráfica. Éstos

Más detalles

UNIVERSIDAD DE SEVILLA

UNIVERSIDAD DE SEVILLA UNIVERSIDAD DE SEVILLA Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática PRÁCTICA 5: DISEÑO DE MODULADORES (FSK), DEMODULADORES (ASK) Tecnología Básica de las Comunicaciones (Ingeniería Técnica Informática

Más detalles

Circuitos, Sensores y Actuadores

Circuitos, Sensores y Actuadores Capítulo 3 Circuitos, Sensores y Actuadores 3.1. Introducción En el siguiente capítulo se hablará acerca del circuito a utilizar en nuestra mano, para que el sistema de control por flexión funcione, el

Más detalles

CAPÍTULO 4 MÉTODOS PARA LA CARACTERIZACIÓN DE ANTENAS 4.1 INTRODUCCION 4.2 CARACTERIZACIÓN DE ANTENAS

CAPÍTULO 4 MÉTODOS PARA LA CARACTERIZACIÓN DE ANTENAS 4.1 INTRODUCCION 4.2 CARACTERIZACIÓN DE ANTENAS CAPÍTULO 4 MÉTODOS PARA LA CARACTERIZACIÓN DE ANTENAS 4.1 INTRODUCCION Las antenas son elementos clave en la ingeniería eléctrica, la definición del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE)

Más detalles

Dr. Francisco J. Perales paco.perales@uib.es

Dr. Francisco J. Perales paco.perales@uib.es Aplicación de los BCI en la rehabilitación funcional de usuarios con PC Red Temática de Investigación en Neurotecnologías para la Asistencia y la Rehabilitación DPI2015-69098-REDT 4/2/2016 Dr. Francisco

Más detalles

Objetivo. Desarrollo. Práctica 6 Multiplexado. Sección 1 Estudio del comportamiento de un circuito sample and hold

Objetivo. Desarrollo. Práctica 6 Multiplexado. Sección 1 Estudio del comportamiento de un circuito sample and hold Autor: Pedro I. López Contacto: dreilopz@gmail.com www.dreilopz.me Licencia: Creative Commons Attribution 3.0 Unported (CC BY 3.0 http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/) Fecha: Febrero 2012. En ninguna

Más detalles

Inicialmente, sin aplicar ninguna corriente a las bobinas (que también reciben el nombre de fases) y con M en una posición cualquiera, el imán

Inicialmente, sin aplicar ninguna corriente a las bobinas (que también reciben el nombre de fases) y con M en una posición cualquiera, el imán FUNCIONAMIENTO motor paso a paso es un dispositivo electromecánico que convierte una serie de impulsos eléctricos en desplazamientos angulares discretos, lo que significa es que es capaz de avanzar una

Más detalles

Universidad Técnica Federico Santa María Depto. De Electrónica Telefonía móvil Integrantes: -Wladimir Olivares Z. -Ricardo Salinas E. -Oscar Tapia G.

Universidad Técnica Federico Santa María Depto. De Electrónica Telefonía móvil Integrantes: -Wladimir Olivares Z. -Ricardo Salinas E. -Oscar Tapia G. Universidad Técnica Federico Santa María Depto. De Electrónica Telefonía móvil Integrantes: -Wladimir Olivares Z. -Ricardo Salinas E. -Oscar Tapia G. Resumen Las tecnologías hoy en día van evolucionando

Más detalles