IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA AUTÓNOMO PARA EL CONTROL DE UNA MANO ROBÓTICA MEDIANTE SEÑALES MIOELÉCTRICAS

Abstract

The main objective of this thesis project is the design and implementation of an autonomous system for the control of a robotic hand through the analysis of the muscle signals on the forearm of a user. The main function of the system is demonstrative, to show the scope of the analysis of muscle signals when complemented with robotics and how it can directly benefit people with disabilities. In addition to supporting outreach initiatives on electronics and robotics, this system offers a platform to help research and development in the intelligent prosthetics area. The acquisition of muscle signals is achieved using the Myo armband, which internally classifies the signals and discerns the hand posture within a set of predetermined positions. This classification is sent by Bluetooth to a Raspberry Pi, which produces the control signals using the Servo Hat shield to move the servomotors of the robotic hand. To operate the system, there are two graphical user interfaces, one for the servomotor’s calibration and the other to communicate with the bracelet and generate the respective movements in the hand. An autonomous integrated computer is built to have a comfortable and simple system to be used in demonstrations and the outreach activities. For this, a casing is created, which protects the Raspberry Pi, the Servo Hat shield, power supplies and the devices that permit the charge and user interaction, obtaining one rechargeable device to which the hand servomotors and Bluetooth connector of the bracelet connect for it’s proper functioning.

La presente memoria de titulo tiene como objetivo el diseño e implementación de un sistema autónomo para el control de una mano robótica mediante las señales musculares en el antebrazo de un usuario. La función principal del sistema es demostrativa, mostrar los alcances del análisis de las señales musculares cuando se complementan con la robótica y como esto puede beneficiar directamente a personas con discapacidad. Además de prestar apoyo en iniciativas de difusión de la electrónica y la robótica, este sistema presenta una plataforma para ayudar a la investigación y desarrollo del área de prótesis inteligentes. La adquisición de señales musculares se logra utilizando el brazalete myo, el cual internamente clasifica las señales y discierne la postura de la mano dentro de un conjunto de posturas predeterminadas. Esta clasificación es enviada por bluetooth a una Raspberry Pi, la cual produce la actuación en la mano robótica con ayuda de la placa Servo Hat. Para hacer funcionar el control de la mano, se diseñan dos interfáces gráficas con el usuario, una con el objetivo de calibrar los motores y otra para establecer la comunicación con el brazalete y generar los moviemientos en la mano. Se construye un ordenador autónomo de forma de tener un sistema cómodo y sencillo de utilizar en las demostraciones. Para esto se crea una carcasa que protege a la Raspberry Pi, la placa Servo Hat, fuentes de poder y los dispositivos que permiten la carga y la interacción con el usuario. Obteniendose solo un dispositivo recargable al cual se conectan los servomotores de la mano y el conector bluetooth del brazalete para su funcionamiento.