Abstract:
Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) in school-age children represents a challenge for learning, as it affects sustained attention, memory, and task organization. This project presents the design of a robotic system with a posture-based memory game aimed at stimulating cognitive functions in a controlled school environment. The proposal integrates a humanoid robot, software developed in ROS 2, and a mobile application that allows therapists to monitor each child’s individual progress. The system was implemented with a modular architecture that included nodes for posture validation through computer vision, emotion detection using a machine learning model, movement control, and personalized data recording. During testing, the robot successfully displayed and validated posture sequences, delivered motivational messages, and recorded both response times and the children’s predominant emotions. The results confirmed that the game, the mobile application, and the control module worked correctly, enabling the evaluation of additional processes such as laterality, instruction following, and executive functions. It is concluded that the system is viable and can be expanded with more games to address different cognitive processes in future developments, thereby strengthening therapeutic interventions.
Keywords: cognitive processes, mobile application, computer vision, executive functions, human-robot interaction
Description:
El Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) en niños en edad escolar representa un reto para el aprendizaje, pues afecta la atención sostenida, la memoria y la organización de tareas. Este proyecto plantea el diseño de un sistema robótico con un juego de memoria de posturas para estimular funciones cognitivas en un entorno escolar controlado. La propuesta integra un robot humanoide, un software en ROS 2 y una aplicación móvil que facilita el seguimiento del progreso individual por parte de los terapeutas. El sistema fue implementado con una arquitectura modular que incluyó nodos para la validación de posturas mediante visión por computadora, detección emocional con un modelo de aprendizaje autónomo, control de movimientos y registro de estadísticas personalizadas. Durante las pruebas, el robot mostró y validó secuencias de posturas, emitió mensajes motivacionales y registró tiempos de respuesta junto con las emociones predominantes de los niños. Los resultados confirmaron que el juego, la aplicación y el módulo de control funcionaron correctamente, permitiendo evaluar procesos adicionales como lateralidad, seguimiento de instrucciones y funciones ejecutivas. Se concluye que el sistema es viable y puede ampliarse con más juegos para diferentes procesos cognitivos en futuros desarrollos, fortaleciendo la intervención terapéutica.