https://www.scipedia.com/wd/index.php?action=history&feed=atom&title=Bonilla_et_al_2018aBonilla et al 2018a - Revision history2026-04-30T19:43:32ZRevision history for this page on the wikiMediaWiki 1.27.0-wmf.10https://www.scipedia.com/wd/index.php?title=Bonilla_et_al_2018a&diff=159991&oldid=prevScipediacontent: Scipediacontent moved page Draft Content 893961581 to Bonilla et al 2018a2020-04-24T13:21:28Z<p>Scipediacontent moved page <a href="/public/Draft_Content_893961581" class="mw-redirect" title="Draft Content 893961581">Draft Content 893961581</a> to <a href="/public/Bonilla_et_al_2018a" title="Bonilla et al 2018a">Bonilla et al 2018a</a></p>
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== Resumen ==<br />
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El objetivo del presente trabajo es controlar el Robot Mitsubishi RV-2JA usando señales electromiográficas de superficie sEMG. Se seleccionó señales sEMG de la mano, las cuales fueron obtenidas mediante un brazalete Myo que adquiere las señales generadas por los musculos a través de sensores superficiales. La integración del sistema se realizó en la plataforma Simulink de Matlab para procesar, identificar, validar y controlar el robot por medio de las sEMG. Para estudiar las gesticulaciones de las manos se realizó el análisis a partir de la metodología de aproximación temporal que permitió la extracción de sus principales características. Se determinó que los parámetros integrado electromiográfico, media del valor absoluto, media cuadrática y varianza tienen correlación directa con el tipo de movimiento que realiza la mano. Para clasificar los tipos de movimiento como fist, spread fingers, wave right, wave left, elder y voor se utilizaron 6 redes neuronales, las cuales permiten activar 3 grados de libertad del robot. Para la integración y verificación del sistema en tiempo real se aplicó la simulación hardware in the loop (HIL) basada en PC, que permitió ejecutar el modelo de planta, la conexión con el sistema de control y comunicación adecuada para verificar que el sistema controla al robot.<br />
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== Texto completo ==<br />
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