• Repositorio Institucional Universidad de Pamplona
  • Trabajos de pregrado y especialización
  • Facultad de Ingenierías y Arquitectura
  • Ingeniería Electrónica
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    Campo DC Valor Lengua/Idioma
    dc.contributor.authorCantillo Sanchez, Alejandro Andres.-
    dc.date.accessioned2022-06-12T03:47:11Z-
    dc.date.available2016-09-24-
    dc.date.available2022-06-12T03:47:11Z-
    dc.date.issued2016-
    dc.identifier.citationCantillo Sanchez, A. A. (2016). Procesamiento de señales EMG en un sistema embebido para el control neuronal de un brazo robótico [Trabajo de Grado Pregrado, Universidad de Pamplona]. Repositorio Hulago Universidad de Pamplona. http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/1762es_CO
    dc.identifier.urihttp://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/1762-
    dc.descriptionEl objetivo de este trabajo es el de adquirir las señales EMG del brazo humano, para entrenar una red neuronal que pueda clasificar diferentes movimientos, de por lo menos 3 grados de libertad para controlar un brazo robótico. Para ello se diseñó el sistema de adquisición y acondicionamiento de las señales EMG. Se identificaron los músculos responsables del movimiento de la mano, antebrazo y brazo para localizar los electrodos en el musculo indicado. Se partió de una posición de referencia para realizar los movimientos de la mano, antebrazo y brazo. Las señales provenientes del sistema de adquisición y acondicionamiento se enviaron al ADC de la tarjeta de desarrollo, en donde se implementó un algoritmo que analizó el registro de las señales EMG para generar la data con la que se entrenó la red neuronal. Seguidamente se implementó la red neuronal en el sistema embebido (Beaglebone Black Rev. C) y se acopló con el brazo robótico.es_CO
    dc.format.extent93es_CO
    dc.format.mimetypeapplication/pdfes_CO
    dc.publisherUniversidad de Pamplona – Facultad de Ingenierías y Arquitectura.es_CO
    dc.subjectEl autor no proporciona la información sobre este ítem.es_CO
    dc.titleProcesamiento de señales EMG en un sistema embebido para el control neuronal de un brazo robótico.es_CO
    dc.typehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fes_CO
    dc.date.accepted2016-06-24-
    dc.relation.referencesDANE. ESTADÍSTICAS POR TEMA. DEMOGRAFÍA Y POBLACIÓN. DISCAPACIDAD. INFOMACIÓN ESTADÍSTICA. TOTAL NACIONAL. [En línea]. http://www.dane.gov.co/index.php/poblacion-ydemografia/discapacidad. [Citado el 1 de Abril de 2016].es_CO
    dc.relation.referencesW. J. ARCOS LEGARDA, “SISTEMA DE CONTROL DE MOVIMIENTO PARA PRÓTESIS DE MANO,” pp. 7–9, 2005.es_CO
    dc.relation.referencesC. A. Quinayás-Burgos y C. A. Gaviria-López, “SISTEMA DE IDENTIFICACIÓN DE INTENCIÓN DE MOVIMIENTO PARA EL CONTROL MIOELÉCTRICO DE UNA PRÓTESIS DE MANO ROBÓTICA”, Ing. Univ., vol. 19, no. 1, pp. 27-50, Ene.-Jun., 2015.es_CO
    dc.relation.referencesI. A. Cifuentes González, "DISEÑO Y CONSTRUCCIÓN DE UN SISTEMA PARA LA DETECCIÓN DE SEÑALES ELECTROMIOGRÁFICAS", pp. 36–91, 2010.es_CO
    dc.relation.referencesK. Xing, P. Yang, J. Huang, Y. Wang, Q. Zhu," A REAL-TIME EMG PATTERN RECOGNITION METHOD FOR VIRTUAL MYOELECTRIC HAND CONTROL", ScienceDirect, pp. 1-11, 2014.es_CO
    dc.relation.referencesEsp. H. Romo, Ing. J. C. Realpe, PhD. P. E. Jojoa, "ANÁLISIS DE SEÑALES EMG SUPERFICIALES Y SU APLICACIÓN EN CONTROL DE PRÓTESIS DE MANO", Revista Avances en Sistemas e Informática, Vol. 4 No. 1, pp. 1-10, 2007,es_CO
    dc.relation.referencesJ. D. Ramírez Corzo, " DESARROLLO DE UN SISTEMA DE COMUNICACIÓN SILENCIOSA DUAL BASADO EN HABLA SUBVOCAL", pp. 7-81, 2015.es_CO
    dc.relation.referencesD. Nahmias, “ELECTROMYOGRAPHY ANALYSIS AND RECOGNITION FOR HUMAN DEVICE INTERFACE",Engineering 090: Senior Design Project, pp. 1-72, 2014.es_CO
    dc.relation.referencesM.J. Timmons y R.B. Tallitsch, "SISTEMA MUSCULAR: MUSCULATURA DE LAS EXTREMIDADES", en Anatomía Humana, Sexta edición, Ed. PEARSON EDUCACIÓN S. A., 2009, pp 284-296.es_CO
    dc.relation.referencesM. Prives, N. Lisenkov y V. Bushkovich, Anatomía Humana, Tomo 1, Quinta Edición, Ed. MIR Moscú, 1984, pp 341-350.es_CO
    dc.relation.referencesR.C. Dorf y J.A. Svoboda,"Amplificador Operacional ", en Circuitos Eléctricos, Sexta Edición, Ed. Alfaomega, 2006, pp 1-762.es_CO
    dc.relation.referencesS. Franco, "Fundamentos de los Amplificador Operacionales ", en Diseño con Amplificadores Operacionales y Circuitos Integrados Analógicos, Tercera Edición, Ed. McGraw-Hill, 2005, pp 1-408.es_CO
    dc.relation.referencesP. Ponce Cruz, "Redes Neuronales Artificiales", en Inteligencia Artificial con Aplicaciones a la Ingeniería, Primera Edición, Ed. Alfaomega, 2010, pp. 193-282.es_CO
    dc.relation.referencesJ. E. Ortiz Sandoval, “IMPLEMENTACIÓN DE UN MODELO NEURONAL EN UN DISPOSITIVO HARDWARE (FPGA) PARA LA CLASIFICACION DE COMPUESTOS QUIMICOS EN UN SISTEMA MULTISENSORIAL (OLFATO ELECTRÓNICO),” pp. 1–34, 2013.es_CO
    dc.relation.referencesRASPBERRY PI. Raspberry pi 2. [En línea]. https://www.raspberrypi.org/blog/raspberry-pi-2-on-sale/. [Citado el 30 de Octubre de 2015].es_CO
    dc.relation.referencesTEXAS INSTRUMENTS. BeagleBone Black Developmentacional. [En línea]. http://www.ti.com/tool/beaglebk. [Citado el 30 de Octubre de 2015].es_CO
    dc.relation.referencesTEXAS INSTRUMENTS. ARM Cortex-M4F based MCU TM4C1294 Connected LaunchPad. [En línea]. http://www.ti.com/tool/ek-tm4c1294xl. [Citado el 30 de Octubre de 2015].es_CO
    dc.relation.referencesA. E. Marín Herrera, “IMPLEMENTACIÓN DE UN SISTEMA DE SEGURIDAD BANCARIO EN SISTEMAS EMBEDIDO UTILIZANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL", pp. 39–42, 2015.es_CO
    dc.relation.referencesG. M. Martínez, S. A. Jáquez, J. Rivera y R. Sandoval, “Diseño propio y Construcción de un Brazo Robótico de 5 GDL", RIEE&C, Vol. 4, pp. 1-7, 2008.es_CO
    dc.relation.referencesC.R. Batz Saquimux, “Diseño y construcción de un brazo robótico",Universidad de San Carlos Guatemala, pp. 17-131, 2005.es_CO
    dc.relation.referencesTEXAS INSTRUMENTS. Sitara Processor AM3358. [En línea]. http://www.ti.com/lit/ds/symlink/am3358.pdf. [Citado el 30 de Octubre de 2015].es_CO
    dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2es_CO
    dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1es_CO
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