Control de una prótesis de mano para varios tipos de prensión empleando comandos de voz

Abstract

Este documento presenta el desarrollo de un estudio cinemático de la mano empleando un sistema de captura de movimiento por cámaras infrarrojas y marcadores para posterior control de un prototipo de prótesis de mano. El objetivo es definir parámetros cinemáticos que permitan diferenciar cuatro tipos de agarre distintos y para ello se llevaron a cabo diferentes sesiones de captura de movimiento, logrando un total de 30 grabaciones por movimiento, logrando un total de 120 grabaciones. El análisis cinemático indica que existe una tendencia en las articulaciones de los dedos a presentar tres fases: acercamiento, cierre y sostenimiento. Centrando el estudio en la fase de cierre fue posible encontrar rangos angulares y duraciones de los cierres para los distintos tipos de agarre. Adicionalmente, se buscó desarrollar un sistema de control por movimientos (cierres o agarres) predefinidos en un prototipo de prótesis de mano, buscando cumplir con los parámetros cinemáticos hallados a partir de la captura de movimiento. Al final se logró construir un sistema de control en el entorno Matlab® que, enlazado con una tarjeta Arduino®, es capaz de reconocer diferentes comandos de voz y accionar el prototipo de prótesis para diferentes movimientos predefinidos.

Abstract. This document shows the development of a cinematic study of the hand using a motion capture system by infrared cameras and markers for subsequent control of a prototype prosthetic hand. The aim is to define kinematic parameters to differentiate four different types of grip, and for this purpose were held several motion capture sessions, achieving a total of 30 recordings by motion, making a total of 120 recordings. Kinematic analysis indicates a trend in the joints of the fingers to present three phases: approach, close and support. Focusing the study in the closing phase, it was possible to find angular ranges and duration of closures for different types of grip. Additionally, it was sought to develop a predefined motion control system (locks or grips) for the prototype prosthetic hand, looking to comply with the kinematic parameters found from the motion capture. Finally it was possible to build a control system in the Matlab® environment, linked to an Arduino® card, being able to recognize different voice commands and operate the prototype prosthesis for different predefined movements.