Implementación de interfaz cerebro-máquina para el control de movimiento de un brazo manipulador robótico UR3 para Aplicaciones de Pick and Place

Abstract

En este proyecto se investigó, desarrolló e implementó una interfaz cerebro máquina (BMI) tomando señales de electroencefalografía (EEG) correspondientes a la actividad sensorial-motora de una persona, específicamente en la imaginación de movimientos del brazo izquierdo y derecho, con la finalidad de darle movimiento a un robot UR3. Las señales cerebrales son tomadas con una tarjeta de adquisición de datos llamada Cyton Biosensing de 8 canales, de la empresa OpenBCI. Se ubicaron los electrodos según la distribución internacional para EEG 10-20 en la región del cerebro para la imaginación motora. Mediante los algoritmos de clasificación llamados Análisis Discriminante Lineal (LDA) y Máquinas de Vector Soporte (SVM), se obtuvieron predicciones de los pensamientos del usuario, por medio de algoritmos desarrollados en un lenguaje de programación llamado python. El robot UR3 tiene unos puntos marcados sobre la mesa, donde debe hacer una actividad de pick and place (tomar o poner un objeto), el robot no sabe en cuál de los 4 puntos debe ir a recoger o dejar el objeto. Este proyecto se desarrolló con el fin de generar una comunicación entre una persona sin ninguna discapacidad motora y un brazo manipulador subiendo el nivel de colaboración que pueda realizar este cobot UR3. q