Diseño de un método de captación de movimientos para el registro, análisis y transmisión de datos a plataformas de rehabilitación robóticas, en un entorno virtual
ilustraciones, diagramas, fotografías
- Autores:
-
Pimentel Gutierrez, Carolina
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
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- Palabra clave:
- Tecnología
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Atribución-NoComercial 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Méndez Moreno, Luis Miguela49a722adec295140c450123f8d3e47a600Garzón Alvarado, Diego Alexandera780fc0a2dd14ac611c37bca9998c94b600Pimentel Gutierrez, Carolina3129e27572ede59f8d3063ecec1ecbf2Pimentel Gutierrez, Carolina [0000-0001-5302-2199]Pimentel Gutierrez, Carolina [Carolina Pimentel]Pimentel Gutierrez, Carolina [Carolina-Pimentel-Gutierrez]Pimentel Gutierrez, Carolina [Carolina Pimentel-Gutierrez]2023-11-27T15:18:29Z2023-11-27T15:18:29Z2023https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/84970Universidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/ilustraciones, diagramas, fotografíasEsta investigación muestra el desarrollo de un sistema de teleoperación en tiempo real de un robot NAO (visualizado en un entorno virtual) a través de un sistema de captura de movimiento inercial conocido comercialmente como Perception Neuron. Para alcanzar este objetivo, los datos de movimiento capturados se transmiten desde Axis Neuron (software propio de Perception Neuron) instalado en Windows, hasta el Sistema Operativo Robótico (ROS), utilizando el protocolo de comunicación TCP/IP. Se evidenció una latencia poco significativa (<100ms) así como la transmisión de datos continua a una distancia de máx. 10 m entre el hardware y el software del sistema MoCap. En ROS, se reciben los datos capturados, y una vez tratados, se transfieren al modelo virtual del robot NAO visualizado en 3D con la herramienta Rviz de ROS. Para determinar la posición y orientación del efector final en los brazos se utiliza cinemática inversa numérica por el algoritmo de LMS, mientras que para la imitación de los movimientos de la cadena cinemática de la cabeza y de las piernas se realizó una relación uno-a-uno entre las articulaciones del operador y del robot. El robot NAO se puede clasificar como un Robot de Asistencia Social (En inglés, Socially Assistive Robot [SAR]), un campo de estudio reciente que se interesa por el uso de esta y otras plataformas robóticas en terapias de rehabilitación. Los resultados son prometedores para avanzar en la implementación y fortalecimiento de este sistema con un propósito terapéutico.This research shows the development of a real-time teleoperation system for a NAO robot (visualized in a virtual environment) through an inertial motion capture system known commercially as Perception Neuron. To achieve this goal, the captured movement data is transmitted from Axis Neuron (Perception Neuron's own software) installed on Windows, to the Robotic Operating System (ROS), using the TCP/IP communication protocol. Insignificant latency (<100ms) was evidenced as well as continuous data transmission at a distance of max. 10 m between the hardware and the software of the MoCap System. In ROS, the captured data is received, and once processed, it is transferred to the virtual model of the NAO robot visualized in 3D with the RViz tool of ROS. To determine the position and orientation of the end effector in the arms, inverse kinematics by LMS algorithm is used, while for the imitation of the movements of the kinematic chain of the head and legs, a one-to-one coupling between the operator's joints was performed. and the robot. The NAO robot can be classified as a Socially Assistive Robot (SAR), a recent field of study that is interested in the use of this and other robotic platforms in rehabilitation therapies. The results are promising to advance in the implementation and strengthening of this system with a therapeutic purpose.Universidad Nacional de ColombiaMaestríaMagíster en Ingeniería - Ingeniería MecánicaIngeniería de Diseño y Biomecánica125 páginasapplication/pdfspaUniversidad Nacional de ColombiaBogotá - Ingeniería - Maestría en Ingeniería - Ingeniería MecánicaFacultad de IngenieríaBogotá, ColombiaUniversidad Nacional de Colombia - Sede BogotáDiseño de un método de captación de movimientos para el registro, análisis y transmisión de datos a plataformas de rehabilitación robóticas, en un entorno virtualDevelopment of a motion capture method for the recording, analysis and transmission of data to robotic rehabilitation platforms in a virtual environment.Trabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TML. Wing-Yue Geoffrey , M. Sharaf y N. 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Mecánicaapplication/pdf5159321https://repositorio.unal.edu.co/bitstream/unal/84970/2/1082129301.2023.pdf5f05a2c5ed112f061197fd6e60035b19MD52unal/84970oai:repositorio.unal.edu.co:unal/849702023-11-28 12:04:59.021Repositorio Institucional Universidad Nacional de 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