Sistema inteligente para el control de un prototipo de prótesis de mano

El presente articulo describe el proceso de diseño, prototipado y experimentación de un sistema inteligente para el control de un prototipo de prótesis de mano utilizando sensores comerciales de bajo costo y fácil acceso en cualquier mercado, logrado mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial - machine learning. El sistema desarrollado consta de un Modelo de brazo de código abierto capaz de mover los dedos de manera independiente y está controlado por una red neuronal básica desarrollada utilizando la arquitectura de perceptrón multicapa, la red consta de tres capas, una capa de entrada compuesta de 8 neuronas, una única capa oculta que contiene 80 neuronas y una capa de salida que consta de una neurona que realiza la clasificación. El prototipo desarrollado fue evaluado con el accuracy como métrica de validación presentando un porcentaje de 98.2%. Como otra medida de validación fue medido el tiempo de respuesta promedio, el cual fue de 0.97 segundos, finalmente con las pruebas realizadas, también se evidenció la generalidad del sistema inteligente desarrollado, dado que es posible realizar la clasificación de gestos de manera exitosa en las personas sin importar su sexo ni su edad.

• Autores: Beltrán Castaño, David Alfonso; Trujillo Vargas, Brian José
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/11202
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/11202
• Palabra clave: Machine Learning; Neural Network; Gesture Recognition; Electromyography; Aprendizaje de Máquina; Red Neuronal; Reconocimiento de Gestos; Electromiografía
• License: Universidad del Norte