Desarrollo de algoritmo de reconocimiento de movimientos de la mano basado en aprendizaje automático
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2021-07-02
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Universidad Santo Tomás
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Resumen
En el campo de la biónica se han llevado a cabo proyectos que, usando algoritmos de aprendizaje automático, pueden realizar clasificación de señales, mostrar estadísticas o controlar prótesis. El trabajo desarrollado es un aporte al área de rehabilitación de miembros, se trata de un algoritmo capaz de aprender y reconocer el movimiento de los dedos de la mano de forma individual (menique, anular, corazón, índice y pulgar). El artículo presenta el diseño del algoritmo que a través un sensor electromiográfico (Myo desarrollado por Thalmic Labs), procesa las señales generadas por los miembros superiores. Para esto se realiza el diseño de una etapa de filtrado, una etapa de entrenamiento y una interfaz gráfica que le permita al usuario interactuar con las señales obtenidas. El desarrollo propone el uso de una red neuronal artificial tipo perceptrón multicapa usando las herramientas que proporciona el software de MATLAB como las librerías Multi-Layer Perceptron y el Add-On MinGW-w64. Los resultados de este desarrollo muestran cómo el algoritmo identifica las diferencias entre las características principales de las señales de cada dedo con una exactitud del 75.71% y utiliza la información recopilada para identificar nuevas muestras. Los resultados de este desarrollo muestran las fortalezas y debilidades del algoritmo, y permiten concluir que los algoritmos de aprendizaje automático ofrecen una solución escalable para el control de prótesis de brazo.
Abstract
In the field of bionics, projects have been carried out that can perform signal classification, display statistics or control prostheses using machine learning algorithms. The work developed is a contribution to the area of limb rehabilitation, it is an algorithm capable of learning and recognizing the movement of the fingers of the hand individually (little, ring, heart, index and thumb). This article presents the design of the algorithm that processes the signals generated by the arms through an electromyographic sensor (Myo developed by Thalmic Labs). It contains the design of a filtering stage, a training stage and a graphical interface that allows the user to interact with the obtained signals. The project proposes the use of an artificial neural network (multilayer perceptron) using the tools provided by MATLAB software such as the Multi-Layer Perceptron library and the MinGW-w64 Add-On. The results of this development show how the algorithm identifies the differences between the main characteristics of the signals of each finger with an accuracy of 75.71% and uses the collected information to identify new samples. The results of this development show the strengths and weaknesses of the algorithm, and allow to conclude that machine learning algorithms offer a scalable solution for the control of arm prostheses.
Language
spa
Keywords
Citation
Bejarano Miranda, L. F. (2021). Desarrollo de algoritmo de reconocimiento de movimientos de la mano basado en aprendizaje automático. [Trabajo de pregrado, Universidad Santo Tomás]. Repositorio Institucional.
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