Métodos Computacionales para el Reconocimiento de Patrones Mioeléctricos en el Control de Exoesqueletos Robóticos: una Revisión

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dc.creatorLópez Delis, Alberto
dc.creatorRuiz Olaya, Andrés F.
dc.date2013-09-09
dc.date.accessioned2024-10-10T02:24:51Z
dc.date.available2024-10-10T02:24:51Z
dc.descriptionEl desarrollo de las interfaces hombre-máquina ha representado una línea de investigación interesante y ampliamente estudiada en el cam po de la rehabilitación. En este sentido, para potencializar los procesos de rehabilitación física de las personas con discapacidad motora hay un esfuerzo creciente en la comunidad científica hacia el desarrollo de nuevos dispositivos robóticos, como los exoesqueletos. El control mioeléctrico es una técnica avanzada concerniente con la detección, procesamiento, clasificación y aplicación de señales electromiográficas para el control de sistemas externos y dispositivos de rehabilitación. En la terapia física efectuada mediante el uso de sistemas robóticos, es fundamental una identificación efectiva de la intención de los movimientos humanos para comandar tales sistemas. En la literatura se han utilizado ampliamente las señales electromiográficas de superficie, teniendo en cuenta que las mismas pueden reflejar la intención del movimiento. Este artículo proporciona una revisión de las técnicas y métodos computacionales que han sido utilizados, basados en técnicas de extracción de características y reconocimiento de patrones para el control mioléctrico de exoesqueletos. Se abordan trabajos que hacen uso de estos métodos, para el control de los dispositivos robóticos, y se plantean direcciones futuras en este campo de investigación.en-US
dc.descriptionTraditionally, human-machine interfaces have been a widely studied research topic in the rehabilitation field. In order to empower the physical rehabilitation processes of motor disabled people, there are growing efforts within the scientific community aimed at developing new robotic devices such as exoskeletons. Myoelectric control is an advanced technique concerning with detection, processing, classification and application of electromyography signals to control external rehabilitation systems and devices. In physical therapies using robotic systems it is fundamental an effective identification of the human motion to command these systems. In literature, surface EMG signals have been widely used, taking into account that they can reflect the movement intention. This work provides a revision of the computational techniques and methods that have been used in literature, based on features extraction and pattern recognition techniques aimed at myoelectric control of robotic exoskeletons. It is considered researches that have used these methods to control robotic devices, and it is presented future trends in this research field.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/350
dc.identifier.urihttps://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/10428
dc.languagespa
dc.publisherUNIVERSIDAD ANTONIO NARIÑOes-ES
dc.relationhttps://revistas.uan.edu.co/index.php/ingeuan/article/view/350/292
dc.rightshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0es-ES
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.sourceINGE@UAN - TENDENCIAS EN LA INGENIERÍA; Vol. 3 Núm. 5 (2012)es-ES
dc.source2346-1446
dc.source2145-0935
dc.subjectelectromiografía de superficiees-ES
dc.subjectcontrol mioléctricoes-ES
dc.subjectextracción de característicases-ES
dc.subjectreconocimiento de patroneses-ES
dc.subjectsurface electromyographyen-US
dc.subjectmyoelectric controlen-US
dc.subjectfeatures extractionen-US
dc.subjectpattern recognitionen-US
dc.titleMétodos Computacionales para el Reconocimiento de Patrones Mioeléctricos en el Control de Exoesqueletos Robóticos: una Revisiónes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501spa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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INGE@UAN