Abstract:
La continua evoluci´on de conocimientos y tecnolog´ıas ha incitado a desarrollar nuevas ´ areas de conocimiento en la educaci´on ecuatoriana para alcanzar un nivel de aprendizaje similar a las instituciones del exterior. Por ello, el presente proyecto plantea el dise˜no e implementaci´on del sistema de control de una mano rob´otica antropom´orfica (MRA) con 6 grados de libertad utilizando se˜nales mioel´ectricas, para promover el aprendizaje en estudiantes y docentes del laboratorio de Neuroimagen y Bioingenier´ıa de la ESPOL. Primero se recopil´o los datos EMG de 10 participantes (4 hombres y 6 mujeres) que imitaban 4 gestos de la mano. El dise˜no de la implementaci´on estaba basado en una placa electr´onica para la adquisici´on de datos Cyton Board, que se comunica por puerto serial a una PC. La PC aloja el sistema de control y el modelo de clasificaci´on mediante machine learning que emite el movimiento mediante una Rest API (comunicaci´on con POST y GET de HTTP) a un ESP32 que controla el movimiento de la MRA. El algoritmo Multi-layer Perceptron Classifier fue seleccionado con tres capas ocultas, cuya exactitud obtenida fue de 84.78%, permitiendo identificar 7 de 10 movimientos aleatoriamente realizados entre los 4 gestos seleccionados con un tiempo de reacci´on de 2 segundos. El dise˜no final de la MRA fue impresa en 3D, conteniendo todo el sistema el´ectrico en su interior. Este dise˜no contribuye a los objetivos 3 y 4 de las ODS por ser un dispositivo did´actico que incentiva la investigaci´on y podr´ıa ayudar a personas con manos amputadas. El precio final fue de $1 570.00 d´olares, convirti´endolo en un equipo biom´edico 51% m´as econ´omico que otros disponibles localmente. Permitiendo al dispositivo ser m´as accesible para implementarse en distintos centros educativos y de investigaci´on.
