A low-cost robotic hand prosthesis with apparent haptic sense controlled by electroencephalographic signals

Abstract

Uno de los mayores problemas a los que se enfrentan los discapacitados es obtener una prótesis adecuada de bajo costo. Para abordar este problema, se realizó el diseño e implementación de una prótesis transradial controlada por señales electroencefalográficas (EEG). Esta prótesis es una alternativa a las prótesis que utilizan señales electromiográficas (EMG), las cuales son muy complejas y agotadoras para el paciente. Recolectamos datos de señales EEG utilizando el sensor Emotiv Insight, que luego fueron procesados para controlar el movimiento de la prótesis, conocida como Zero Arm. Además, incorporamos algoritmos de Machine Learning para clasificar diferentes tipos de objetos y formas. La prótesis también cuenta con un sistema de retroalimentación háptica, que simula la función de los mecanorreceptores en la piel, proporcionando al usuario una sensación de tacto al usar la prótesis. Nuestra investigación ha dado como resultado una extremidad protésica viable y rentable. Utilizamos impresión 3D, servomotores y controladores fácilmente obtenibles, haciendo que la prótesis sea asequible y accesible. Las pruebas de rendimiento de la prótesis Zero Arm han arrojado resultados prometedores. La prótesis demostró una tasa de éxito promedio del 86.67% en diversas tareas, indicando su fiabilidad y eficacia. Además, la prótesis tiene una tasa de reconocimiento promedio del 70% para diferentes tipos de objetos, un logro notable.