Implementación de interfaz cerebro-máquina para el control de movimiento de un brazo manipulador robótico UR3 para Aplicaciones de Pick and Place

En este proyecto se investigó, desarrolló e implementó una interfaz cerebro máquina (BMI) tomando señales de electroencefalografía (EEG) correspondientes a la actividad sensorial-motora de una persona, específicamente en la imaginación de movimientos del brazo izquierdo y derecho, con la finalidad d...

Full description

Autores:
Espitia Ocaciones, Hugo Yojhan
Sandoval Cordón, Edgar Alirio
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/17652
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/17652
Palabra clave:
Mechatronic
Technological advances
Electroencephalography
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Arm movements
Manipulators
Robotics
Automatic control
Machine theory
Avances tecnológicos
Electroencefalografía
Robot UR3
Movimientos de brazo
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description En este proyecto se investigó, desarrolló e implementó una interfaz cerebro máquina (BMI) tomando señales de electroencefalografía (EEG) correspondientes a la actividad sensorial-motora de una persona, específicamente en la imaginación de movimientos del brazo izquierdo y derecho, con la finalidad de darle movimiento a un robot UR3. Las señales cerebrales son tomadas con una tarjeta de adquisición de datos llamada Cyton Biosensing de 8 canales, de la empresa OpenBCI. Se ubicaron los electrodos según la distribución internacional para EEG 10-20 en la región del cerebro para la imaginación motora. Mediante los algoritmos de clasificación llamados Análisis Discriminante Lineal (LDA) y Máquinas de Vector Soporte (SVM), se obtuvieron predicciones de los pensamientos del usuario, por medio de algoritmos desarrollados en un lenguaje de programación llamado python. El robot UR3 tiene unos puntos marcados sobre la mesa, donde debe hacer una actividad de pick and place (tomar o poner un objeto), el robot no sabe en cuál de los 4 puntos debe ir a recoger o dejar el objeto. Este proyecto se desarrolló con el fin de generar una comunicación entre una persona sin ninguna discapacidad motora y un brazo manipulador subiendo el nivel de colaboración que pueda realizar este cobot UR3. q
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Se ubicaron los electrodos según la distribución internacional para EEG 10-20 en la región del cerebro para la imaginación motora. Mediante los algoritmos de clasificación llamados Análisis Discriminante Lineal (LDA) y Máquinas de Vector Soporte (SVM), se obtuvieron predicciones de los pensamientos del usuario, por medio de algoritmos desarrollados en un lenguaje de programación llamado python. El robot UR3 tiene unos puntos marcados sobre la mesa, donde debe hacer una actividad de pick and place (tomar o poner un objeto), el robot no sabe en cuál de los 4 puntos debe ir a recoger o dejar el objeto. Este proyecto se desarrolló con el fin de generar una comunicación entre una persona sin ninguna discapacidad motora y un brazo manipulador subiendo el nivel de colaboración que pueda realizar este cobot UR3. qRESUMEN 9 INTRODUCCIÓN 10 1.PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 11 2. JUSTIFICACIÓN 12 3. MARCO TEÓRICO 13 3.1 Señales Cerebrales 13 3.2 Clasificación de ondas cerebrales 13 3.2.1 Ondas delta 13 3.2.2 Ondas theta 13 3.2.3 Ondas alpha 13 3.2.4 Ondas beta 14 3.2.5 Ondas gamma 14 3.3 Adquisición de Ondas Cerebrales 14 3.4 BMI 15 3.5 Potenciales Evocados 15 3.6 Wavelet 15 3.7 Sistemas Embebidos 15 3.8 Sensores 17 3.9 Sistemas de Adquisición Completos 19 3.10 Máquinas o Actuadores 20 3.11 Imaginación Motora 20 3.12 Modelo de clasificación de datos 23 3.12.1 Análisis Discriminante lineal o LDA 23 3.12.2 Máquinas de Vector soporte o SVMs 25 3.12.2.1 El truco de Kernel 26 3.12.3 Redes Neuronales 26 3.13 Actividades De Pick And Place 27 3.14 Voltaje RMS 29 3.15 Filtros 30 3.15.1 Filtro pasa bandas 30 3.16 Transformada rápida de Fourier 31 4. OBJETIVOS 33 4.1 Objetivo General 33 4.2 Objetivos Específicos 33 5. DESARROLLO 34 5.1.Metodología en V 34 5.2.Arquitectura de la interfaz Cerebro-Máquina 35 5.3. Selección de los equipos y diseño de las conexiones externas 36 5.3.1.Tarjeta cyton Biosensing, electrodos copa deoro y gorro 37 5.3.2. Equipo de computo (PC) 38 5.3.3. Arduino uno y módulos relé 39 5.3.4. Robot cobot UR3 39 5.3.5. Mesa de trabajo 40 5.3.6. Conexiones externas entre componentes 41 5.4. Programación de códigos, interacción entre componentes e interfaz para el procesamiento de datos 43 5.4.1. Características del código de adquisición deseñales cerebrales 43 5.4.2. Reducción de datos obtenidos de la fase de adquisición de señales 43 5.4.3. Filtro media móvil 44 5.4.4. Análisis con la transformada rápida de fourier 44 5.4.5. Filtro Pasa banda 45 5.4.6. Valor RMS 46 5.4.7. Sistemas de clasificación 47 5.4.8. Base de datos sin valor RMS 47 5.4.9. Base de datos con valor RMS 48 5.4.10. Características de los modelos de clasificación 48 5.4.11. Modelo de clasificación de Análisis Discriminante Lineal LDA 49 5.4.12. Modelo de clasificación de Máquinas De VectorSoporte SVMs 49 5.4.13. Programación del robot UR3 50 5.4.14. Comunicaciones internas entre componentes 51 5.4.15. Interfaces de procesamiento de datos 53 5.4.16. Interfaz de entrenamiento 53 5.4.17. Interfaz de conexión final 55 5.5. Verificación de las etapas del sistema 57 5.5.1. Pruebas de validación en unidad 57 5.5.2. Prueba de validación para la integración de los componentes 58 5.5.3. Prueba de validación final 59 6. RESULTADOS Y EVIDENCIAS 60 6.1 Resultados LDA sin RMS 60 6.2 Resultados LDA con RMS 61 6.3 Resultados SVMs sin RMS 63 6.4 Resultados SVMs con RMS 65 7. DISCUSIÓN 67 8. CONCLUSIONES 68 9. REFERENCIAS 70 10. ANEXOS 76PregradoIn this project, a brain machine interface (BMI) was investigated, developed and implemented, taking electroencephalography (EEG) signals corresponding to the sensory-motor activity of a person, specifically in the imagination of movements of the left and right arm, with the purpose of give movement to a UR3 robot. Brain signals are taken with an 8-channel data acquisition card called Cyton Biosensing, from the company OpenBCI. Electrodes were placed according to the international distribution for EEG 10-20 in the region of the brain for motor imagery. Through the classification algorithms called Linear Discriminant Analysis (LDA) and Support Vector Machines (SVM), predictions of the user's thoughts were obtained, through algorithms developed in a programming language called python. The UR3 robot has some points marked on the table, where it must do a pick and place activity (take or put an object), the robot does not know in which of the 4 points it should go to pick up or leave the object. This project was developed in order to generate communication between a person without any motor disability and a manipulator arm, raising the level of collaboration that this UR3 cobot can perform.application/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Implementación de interfaz cerebro-máquina para el control de movimiento de un brazo manipulador robótico UR3 para Aplicaciones de Pick and PlaceBrain-machine interface implementation for motion control of a UR3 robotic manipulator arm for Pick and Place ApplicationsIngeniero MecatrónicoUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería Mecatrónicainfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPMechatronicTechnological advancesElectroencephalographyUR3 robotArm movementsManipulatorsRoboticsAutomatic controlMachine theoryAvances tecnológicosElectroencefalografíaRobot UR3Movimientos de brazo1. 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