Diseño de un método de captación de movimientos para el registro, análisis y transmisión de datos a plataformas de rehabilitación robóticas, en un entorno virtual

Abstract

Esta investigación muestra el desarrollo de un sistema de teleoperación en tiempo real de un robot NAO (visualizado en un entorno virtual) a través de un sistema de captura de movimiento inercial conocido comercialmente como Perception Neuron. Para alcanzar este objetivo, los datos de movimiento capturados se transmiten desde Axis Neuron (software propio de Perception Neuron) instalado en Windows, hasta el Sistema Operativo Robótico (ROS), utilizando el protocolo de comunicación TCP/IP. Se evidenció una latencia poco significativa (<100ms) así como la transmisión de datos continua a una distancia de máx. 10 m entre el hardware y el software del sistema MoCap. En ROS, se reciben los datos capturados, y una vez tratados, se transfieren al modelo virtual del robot NAO visualizado en 3D con la herramienta Rviz de ROS. Para determinar la posición y orientación del efector final en los brazos se utiliza cinemática inversa numérica por el algoritmo de LMS, mientras que para la imitación de los movimientos de la cadena cinemática de la cabeza y de las piernas se realizó una relación uno-a-uno entre las articulaciones del operador y del robot. El robot NAO se puede clasificar como un Robot de Asistencia Social (En inglés, Socially Assistive Robot [SAR]), un campo de estudio reciente que se interesa por el uso de esta y otras plataformas robóticas en terapias de rehabilitación. Los resultados son prometedores para avanzar en la implementación y fortalecimiento de este sistema con un propósito terapéutico.

This research shows the development of a real-time teleoperation system for a NAO robot (visualized in a virtual environment) through an inertial motion capture system known commercially as Perception Neuron. To achieve this goal, the captured movement data is transmitted from Axis Neuron (Perception Neuron's own software) installed on Windows, to the Robotic Operating System (ROS), using the TCP/IP communication protocol. Insignificant latency (<100ms) was evidenced as well as continuous data transmission at a distance of max. 10 m between the hardware and the software of the MoCap System. In ROS, the captured data is received, and once processed, it is transferred to the virtual model of the NAO robot visualized in 3D with the RViz tool of ROS. To determine the position and orientation of the end effector in the arms, inverse kinematics by LMS algorithm is used, while for the imitation of the movements of the kinematic chain of the head and legs, a one-to-one coupling between the operator's joints was performed. and the robot. The NAO robot can be classified as a Socially Assistive Robot (SAR), a recent field of study that is interested in the use of this and other robotic platforms in rehabilitation therapies. The results are promising to advance in the implementation and strengthening of this system with a therapeutic purpose.