dc.contributor.author |
Avilés Mendoza, Karla Pavlova |
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dc.contributor.author |
Gaibor León, Neil George |
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dc.contributor.author |
Asanza, Víctor, Director |
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dc.date.accessioned |
2022-07-01T16:45:21Z |
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dc.date.available |
2022-07-01T16:45:21Z |
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dc.date.issued |
2021 |
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dc.identifier.citation |
Avilés K., Gaibor, N. (2021). Diseño e implementación de una prótesis robótica con señales EMG usando técnicas de inteligencia artificial. [Tesis de grado]. Escuela Superior Politécnica del Litoral. |
es_EC |
dc.identifier.uri |
http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/54698 |
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dc.description.abstract |
En Ecuador, más del 8% de la población cuenta con alguna necesidad en miembros superiores y/o inferiores. Si bien existen organizaciones a nivel internacional y nacional dedicadas al diseño y fabricación de prótesis, las más accesibles están orientadas a la estética y las funcionales se encuentran fuera del alcance de la población promedio. Como solución a este problema se planteó el diseño de una prótesis robótica controlada mediante señales musculares utilizando técnicas de Inteligencia Artificial. El mecanismo de la prótesis se diseñó en Autodesk Fusion 360 de forma gráfica de acuerdo al movimiento que se deseaba describir, obteniendo un mecanismo de seis barras capaz de sostener objetos como botellas de agua, hojas de papel y plumas/destornilladores con un factor de seguridad de 15 para una carga de hasta 500 gramos. Este se colocó sobre una base de giro que alojaba un servomotor para la rotación. Para el control de la prótesis, se usó la tarjeta de desarrollo Esp32 C3 DevKitM1. En la cual, se cargó el código de recolección de datos en tiempo real que contenía el modelo simplificado de Inteligencia Artificial, el cual fue desarrollado usando la biblioteca Tensorflow Lite. Finalmente, el modelo entrenado con tres clases logró clasificar de manera correcta el 78.67% de las muestras. Permitiendo así que la mano logre realizar movimientos acertados la mayoría de las veces. Se cumplieron varios de los requerimientos del usuario, como el peso final de 500 gramos y el tiempo de respuesta de 2 segundos |
es_EC |
dc.language.iso |
es |
es_EC |
dc.publisher |
ESPOL. FIMCP |
es_EC |
dc.subject |
Inteligencia artificial |
es_EC |
dc.subject |
Electromiografía |
es_EC |
dc.subject |
Prótesis |
es_EC |
dc.title |
Diseño e implementación de una prótesis robótica con señales EMG usando técnicas de inteligencia artificial |
es_EC |
dc.type |
Thesis |
es_EC |