Alejandro M antas Ro mán Le ctura de señales bioeléctricas y control de bra zo prot és ic o me dia nte A rduino TR AB AJ O DE FI NAL DE GR ADO diri gido po r Alfons o J os é Rome ro Ne vado y J os é Luis Ra mír ez Fa lo Gra do de E le c trón ic a Industria l y Automática Ta rra gona 2018
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A lejandro M antas Ro má n
Le c tura de s eñales bi oe léc tric as y c ont rol de bra zo prot és ic o me dia nte Arduino
TR A B A J O DE FI NA L DE GR A DO
diri gido po r A lfons o J os é Rome ro Ne vado y J os é Luis Ra mír ez Fa lo
Gra do de E lec trón ic a Industria l y A utomá tic a
Ta rra gona
2018
Lectura de señales bioeléctricas y control de brazo protésico Alejandro Mantas Román mediante Arduino
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Agradecimientos
Me gustaría agradecer en este apartado a algunas personas que me han ayudado a la
realización de este proyecto de manera satisfactoria. A mis dos directores del Trabajo,
Alfonso Romero Nevado y José Luis Ramírez Falo, por sus consejos técnicos, su capacidad
de adaptación y, sobre todo, por su infinita paciencia; a Xavier Blanch y Ángel Fernández
por ayudarme en la impresión de la mano y prestarme los instrumentos e instalaciones
necesarias para llevar a cabo las pruebas; a mis familiares y amigos por darme apoyo y
animarme en los momentos menos fructíferos y, por último, a todas esas personas que en
algún punto del trabajo han aportado su granito de arena.
Lectura de señales bioeléctricas y control de brazo protésico Alejandro Mantas Román mediante Arduino
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1. Memoria Descriptiva ______________________________________________________________________ 5
1.1. Objeto del proyecto ______________________________________________________________________ 5
1.2. Alcance ____________________________________________________________________________________ 5
2. Antecedentes ________________________________________________________________________________ 5
3. Estado del arte ______________________________________________________________________________ 6
4. Arduino _______________________________________________________________________________________ 7
4.1. Definición _________________________________________________________________________________ 7
4.2. Historia ____________________________________________________________________________________ 7
4.3. Características Arduino Uno ___________________________________________________________ 7
5. Señal Mioeléctrica __________________________________________________________________________ 8
5.1. Introducción ______________________________________________________________________________ 8
5.2. Origen y Generación _____________________________________________________________________ 8
6. Electromiografía Superficial _____________________________________________________________ 9
6.1. Pasado, presente y futuro ______________________________________________________________ 9 6.1.1. SEMG en el pasado ____________________________________________________________________________ 9 6.1.2. SEMG en el presente ________________________________________________________________________ 10 6.1.3. SEMG en el futuro ___________________________________________________________________________ 10
6.2. Estrategias para la colocación de electrodos _______________________________________ 10
6.3. Atlas para la colocación de electrodos ______________________________________________ 11
7. Adquisición señal EMG __________________________________________________________________ 12
7.1. Introducción _____________________________________________________________________________ 12
7.2. Electrodos ________________________________________________________________________________ 12 7.2.1. Interfase Electrodo-Electrolito _____________________________________________________________ 12 7.2.2. Modelo eléctrico de la fase electrodo-electrolito _________________________________________ 13 7.2.3. Interfase electrolito-piel ____________________________________________________________________ 14 7.2.4. Modelo electrico de la interfase electrolito-piel __________________________________________ 14
7.3. Electrodos para EMG ___________________________________________________________________ 15 7.3.1. Configuración, ubicación y colocación _____________________________________________________ 15
8. Diseño Hardware _________________________________________________________________________ 17
9. Acondicionamiento de la señal EMG __________________________________________________ 17
9.1. Introducción _____________________________________________________________________________ 17
9.2. Aislamiento ______________________________________________________________________________ 17
9.3. Amplificación ____________________________________________________________________________ 18
9.4. Filtrado de la señal _____________________________________________________________________ 18 9.4.1. Paso-banda___________________________________________________________________________________ 19 9.4.2. Notch _________________________________________________________________________________________ 21
10. Procesamiento de la señal EMG _____________________________________________________ 23
11. Motor y algoritmos de control ______________________________________________________ 24
Lectura de señales bioeléctricas y control de brazo protésico Alejandro Mantas Román mediante Arduino
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11.1. Servomotor ___________________________________________________________________________ 24
11.2. Control del servomotor _____________________________________________________________ 25
12. Diseño y construcción de la placa PCB ____________________________________________ 25
12.1. Introducción __________________________________________________________________________ 25
12.2. Placa de prueba ______________________________________________________________________ 26 12.2.1. Introducción y diseño _______________________________________________________________________ 26 12.2.2. Fabricación, construcción y pruebas _______________________________________________________ 26
12.3. Placa final _____________________________________________________________________________ 26 12.3.1. Introducción y diseño _______________________________________________________________________ 26 12.3.2. Fabricación, construcción y pruebas _______________________________________________________ 27
13. Diseño y construcción de la mano robótica InMoov ____________________________ 27
13.1. Introducción __________________________________________________________________________ 27
13.2. Diseño e impresión __________________________________________________________________ 27 13.2.1. Materiales, Software e Impresora 3D ______________________________________________________ 27 13.2.2. Diseño e impresión de la mano y antebrazo _______________________________________________ 27 13.2.3. Montaje _______________________________________________________________________________________ 28
14. Presupuesto ____________________________________________________________________________ 29
15. Conclusiones ____________________________________________________________________________ 31
16. Anexos ___________________________________________________________________________________ 32
16.1. Diseño PCB ___________________________________________________________________________ 32
16.2. Montaje Inmoov _____________________________________________________________________ 36
17. Código Utilizado _______________________________________________________________________ 41
18. Ensayos __________________________________________________________________________________ 45
19. Tecnicismos _____________________________________________________________________________ 48
Referencias Bibliográficas y audiovisuales ______________________________________________ 49
Memoria Descriptiva y Antecedentes Alejandro Mantas Román
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1. Memoria Descriptiva
1.1. Objeto del proyecto
El presente proyecto tiene como objetivo el control de un actuador mediante señales
mioeléctricas. Debido a la necesidad de ejemplificarlo, se llevará a cabo el desarrollo
y control de un brazo impreso con tecnología 3D mediante dichas señales.
El proyecto se dividirá en 3 fases.
En una primera fase, se analizará una solución para la adquisición y tratado de la
señal procedente del antebrazo mediante la EMG superficial.
En una segunda fase, se procederá a la impresión y montaje del brazo mediante una
impresora 3D así como a la elaboración del sistema de control y programación de los
servomotores gobernados por el entorno de desarrollo Arduino.
Finalmente, se fabricará una placa PCB para la captación de la señal y se llevarán a
cabo los ensayos y la presentación de resultados.
1.2. Alcance
En primer lugar, se estudiará y diseñará un circuito para poder ejercer una
Electromiografía Superficial sobre el antebrazo de un sujeto y de esta manera, captar
la señal necesaria para poder controlar el brazo robótico.
En segundo lugar, se construirá dicho brazo mediante una impresora 3D. Para esta
parte del proyecto se utilizarán los archivos Open Source del humanoide Inmoov. A
continuación, se procederá a la programación mediante el entorno de desarrollo
Arduino, de los servomotores utilizados para mover las articulaciones del brazo. Así
mismo, se mejorará la placa utilizada previamente mediante el software para diseño
electrónico OrCAD.
Con motivo del objeto principal de este proyecto, se fabricará una placa principal
que contendrá el movimiento más funcional de este tipo de actuadores, el
movimiento del pulgar y el incide, una pinza. A continuación, se podrán añadir tantas
señales como actuadores (en este caso dedos) tengamos, en otras placas adjuntas.
2. Antecedentes La Organización Mundial de la Salud (OMS) reportó en 2014 la cantidad de 382
millones de diabéticos en todo el mundo y se espera que llegue a casi los 590 millones
en los siguientes 25 años. La diabetes es una de las enfermedades que causa más
amputaciones, sobre todo a nivel inferior. Conforme un artículo de EUROPA PRESS
a principios de 2018, España es el segundo país, después de EEUU, con más
amputaciones de miembros inferiores por diabetes tipo 2 y la revista DIABETES
VOICE, en un artículo de junio de 2005, declaró que cada 30 segundos en algún lugar
del mundo se llevaba a cabo una amputación debida a esta enfermedad. Con la
intención de poder reemplazar el miembro perdido, ya sea inferior o superior, y poder
mejorar consigo la calidad de vida del usuario, surgen las prótesis.
Las primeras prótesis mecánicas más sencillas son las accionadas por el propio
cuerpo del usuario y su bajo coste representaba su mayor ventaja. Debido al impacto
de las guerras, así como de las epidemias sufridas a principios del siglo XX, el
desarrollo de este tipo de tecnología vio notables avances. Otro tipo de prótesis, el
Estado del Arte Alejandro Mantas Román
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cuál es el objeto de nuestro análisis, es el de las prótesis o actuadores controlados
mediante señales eléctricas de los músculos del paciente o, lo que es lo mismo,
mediante señales electromiográficas (EMG). La actividad eléctrica del músculo es
amplificada, procesada y utilizada para controlar la prótesis. Este tipo de prótesis
conlleva un mayor entrenamiento por parte del usuario para su correcto
funcionamiento, pero una vez perfeccionado son más eficientes y cómodas.
Por lo que respecta a los grados de libertad de la prótesis lo estándar es poder
controlar como mínimo, un par de articulaciones, aunque es verdad que cada vez se
intentan fabricar con el máximo número de grados de libertad para la comodidad del
usuario. Esta información se ha recopilado del articulo traducido inMotion – A Brief
History of Prosthetics de Kim Norton (2007)
Como se ha mencionado anteriormente las señales electromiográficas (EMG) son
señales eléctricas producidas por un músculo durante el proceso de contracción y
relajación. Esta característica muscular se pretende aprovechar en el control por
computadora para conseguir crear interfaces de comunicación entre el usuario y la
máquina alternativos a los ya existentes. Un interfaz de este tipo permitiría a
cualquier usuario controlar sistemas informáticos y/o electrónicos mediante la
contracción de determinados músculos.
3. Estado del arte Con los años, la tecnología de las prótesis ha ido mejorando y cuando antes el perder
una pierna prácticamente te incapacitaba para el resto de tu vida, hoy en día, se
adaptan a casi cualquier situación y permiten vivir con normalidad. Además, gracias
a la facilidad de los últimos tiempos para conseguir información y el bajo coste de
elementos “inteligentes”, aparecen casos como el de David Aguilar, María Casado o
Hugh Herr. A Maria, le amputaron la pierna izquierda debido a un cáncer de huesos.
Ahora, 4 años después de la operación, es una de las promesas para competir en
Tokio 2020 con el equipo paralímpico gracias a una prótesis, que hace unos años,
sólo estaba al alcance de poca gente ABC (2018). David perdió parte de su brazo,
pero ha sido capaz de construirse una prótesis por su cuenta a base de piezas de Lego
(nmas1.org, 2018). Hugh, ganador del premio Princesa de Asturias a la
Investiagación en 2016, se diseñó unas prótesis para sus dos piernas amputadas que
le permitieron volver a realizar su mayor afición, la escalada, e incluso batir alguna
de sus marcas El Español (2016). Desde china nos llega la noticia de un niño al que
le han trasplantado una mandíbula inferior hecha con tecnología 3-D ABC (2018).
El mundo de las prótesis avanza rápidamente y día a día se descubren nuevas
aplicaciones para las prótesis o nuevas formas para mejorar el control de estas. Un
caso es el del control de la prótesis mediante la médula espinal. A principios de 2017,
la revista científica Nature informó sobre una nueva tecnología que permite al brazo
protésico detectar señales provenientes de la médula espinal. El líder del equipo de
investigación (está compuesto por expertos de Europa, Estados Unidos y Canadá),
Darío Farina, considera que aún hay que refinar esta tecnología pero que abre la
puerta a que las prótesis sean mucho más intuitivas y sitúa en aproximadamente 3
años el lanzamiento al mercado de este tipo de prótesis
Arduino Alejandro Mantas Román
7
4. Arduino
4.1. Definición
Arduino es una compañía de hardware libre basada en una placa con un
microcontrolador y un entorno de desarrollo propio y open-source. Ofrece diferentes
herramientas de software, plataformas de hardware y documentación para facilitar el
uso a cualquiera con interés por esta tecnología.
4.2. Historia
Originalmente, empezó a principios de siglo como un proyecto de investigación
llevado a cabo por Massimo Banzi, David Cuartielles, Tom Igoe, Gianluca Martino
y David Mellis en el Interaction Design Institute of Ivrea.
La primera placa Arduino se introdujo en 2005 para ayudar a estudiantes de diseño,
sin previa experiencia en electrónica o programación de microcontroladores, a crear
prototipos de trabajo conectando el mundo físico con el digital. Desde entonces, se
ha convertido en una herramienta muy utilizada por ingenieros y empresas y ha
seguido desarrollándose, añadiendo nuevas librerías y placas de desarrollo.
Actualmente, se ha convertido también en una comunidad, en la que gente de todo el
mundo sube tutoriales, escribe ejemplos y ayuda a depurar código entre otras cosas.
(http://industrino.es/historia-de-arduino/ 2015)
4.3. Características Arduino Uno
Seguidamente detallaremos las características de la placa Arduino que hemos
utilizado para nuestro proyecto, la Arduino Uno.
Arduino Uno es un microcontrolador basado en ATmega328P. Dispone de 14 pines
de E/S digitales, de las cuales 6 son salidas PWM, 6 salidas analógicas, un cristal de
cuarzo de 16 MHz, 32 KB de memoria Flash + 2 KB de SRAM y 1 KB de EEPROM,
conexión USB, power Jack, cabezal ICSP, botón de reset y 25 g de peso.
Desde Arduino nos aseguran que es muy resistente y una de las placas con más
documentación y ejemplos.
El ATmega328P de Arduino Uno viene ya pre-programado por un bootloader[1] que
permite subir código sin la ayuda de un programador de hardware, se comunica
usando el protocolo STK500[2]. Aunque se puede ignorar y programar el
microcontrolador mediante el ICSP[3] utilizando Arduino ISP[4] o similar de igual
manera que se puede también cambiar el firmware que trae por defecto.
Arduino Uno dispone de un polifusible reseteable[5] que protege el puerto USB del
ordenador de cortocircuitos o aumentos de corriente. Además, se puede alimentar
tanto por el puerto USB del ordenador como con una fuente externa tal que una
batería o un adaptador AC-DC. Pero una de las grandes diferencias con respecto a
otras placas es que Uno no usa el FTDI USB-to-Serial driver chip, sino que está
programado como un convertidor USB-to-Serial.
(https://www.arduino.cc/ 2018)
Figura 1: Arduino
Señal mioeléctrica Alejandro Mantas Román
8
5. Señal Mioeléctrica
5.1. Introducción
La señal mioeléctrica es la representación de la actividad eléctrica resultante de
excitar las fibras musculares, debido a la contracción de los músculos. La amplitud
de esta señal puede variar desde 𝜇𝑉 a valores que rondan los 10 mV (sin
amplificación) dependiendo del músculo. El ancho de banda donde se encuentra la
información en este tipo de señales es entre 10 y 500 Hz aunque la mayor parte se
encuentra entre 50 y 150 Hz
5.2. Origen y Generación
En este apartado se estudia cómo se origina y genera la señal mioeléctrica. Para poder
entenderlo empezaremos hablando de las unidades motoras.
Es la unidad funcional más pequeña para describir el control neuronal en la
contracción de los músculos. Como se puede observar en la Figura 3, una unidad
motora está constituida por el cuerpo de una célula nerviosa, ubicado en la sustancia
gris de la médula espinal, más el largo del axón junto con sus ramas terminales y las
fibras musculares inervadas.
Figura 2: Ejemplo señal mioeléctrica
Figura 3: Unidad motora
Electromiografía Superficial Alejandro Mantas Román
9
Esa fibra muscular es la unidad estructural de los músculos esqueléticos. Su número
en una unidad motora es variable según la actividad que vaya a tener el músculo al
cual pertenecen y se han llegado a clasificar según su apariencia. Se distinguen fibras
rojas y fibras blancas. Numerosas investigaciones han demostrado que estimulando
la motoneurona[6] de una unidad motora consistente en fibras rojas, la fuerza de
contracción tiene un crecimiento más lento y duradero que en la de fibras blancas.
Las fibras rojas suelen predominar en músculos posturales (tronco), cuya actividad
es continua; mientras que las fibras blancas predominan en músculos que requieren
contraerse con mayor rapidez como los de las extremidades.
Durante la contracción, las fibras se contraen en pequeños grupos hasta un 57% de
su longitud de reposo. Por tanto, un impulso de la motoneurona hace que todas las
fibras musculares de la unidad motora se contraigan de manera prácticamente
simultánea.
La excitabilidad de las fibras musculares a partir del control neural puede explicarse
como un modelo de membrana semi-permeable que describe las propiedades
eléctricas. Es el movimiento de iones el responsable de generar los cambios de
potencial y su distribución no es simétrica. Se establecen gradientes de
concentración, los cuales, junto con la diferencia de potencial entre los espacios
intracelular y extracelular determinan la magnitud y sentido del flujo de iones.
(Lorena Álvarez Osorio, 2007)
6. Electromiografía Superficial
6.1. Pasado, presente y futuro
La electromiografía superficial (SEMG) puede estar agrupada en diferentes campos
como rehabilitación, seguimiento o dedicada a mecanismos psicológicos. En el
siguiente capítulo se trata el desarrollo de la electromiografía superficial desde un
punto de vista del pasado, presente y futuro según Jeffery R. Cram en el 2011.
6.1.1. SEMG en el pasado
De manera que se pueda plasmar de una manera clara la evolución de la
electromiografía superficial en los últimos años, se referirá al pasado como finales
del siglo XX.
Por entonces, la SEMG se combinaba con otros tratamientos experimentales como
el análisis de otro tipo de datos o técnicas: el criterio de selección de los participantes,
las condiciones de éstos, el número y duración de pruebas realizadas… Aún se utiliza
el campo como soporte e investigación en gran mayoría.
Algunos ejemplos de investigación en el área de los mecanismos psicológicos que se
llevaron a cabo (algunos aún se investigan a día de hoy) fueron la comparación entre
la IRM (Imagen por Resonancia Magnética) del cerebro y la actividad muscular, la
comparación de la IRM con la SEMG, la investigación de los músculos involucrados
en dirección de la mirada, el estrés, el dolor…
Por lo que respecta a pruebas en el ámbito de la rehabilitación, destacan algunos
como el rendimiento deportivo, distonía, migraña.
Electromiografía Superficial Alejandro Mantas Román
10
6.1.2. SEMG en el presente
Actualmente, las modalidades terapéuticas se mueven en dirección a una terapia
basada en pruebas y tratamiento para la evaluación e intervenciones terapéuticas.
Aún hace falta más investigación, pero cada vez más clínicos, educadores e
investigadores trabajan juntos para aumentar la investigación en las diferentes
aplicaciones del SEMG.
En un artículo de EEG/EMG/Brain Function Monitoring en el año 2007, Global
Industry Analysts informa que existen más de 66 fabricantes de instrumentos para
EEG/EMG/brain funcioning y muchos de ellos ofrecen SEMG como parte de su
sistema. A día de hoy, EEUU es el mercado más grande y Europa el que crece más
rápido.
6.1.3. SEMG en el futuro
En su libro Cram’s Introduction to Surface Electromiography, Jeffery R. Cram
vaticina para el futuro un incremento en la investigación de la IRM y la SEMG, un
incremento estadístico en el análisis de la amplitud y frecuencia de las formas de
onda de la SEMG y más investigación para poder combinar la SEMG con otros
sistemas de adquisición de datos.
Así mismo, en lo que respecta a aplicaciones y supervisión de la SEMG, futuras
aplicaciones incluyen el uso de la SEMG para educar a los niños a que tengan un
mayor conocimiento de sus cuerpos, el incremento del uso de la SEMG para mejorar
el rendimiento deportivo, su uso en medicina y educación…
Aun siendo éste un libro con edición de 2011, no se aleja mucho de la realidad actual,
ya que la EMGS sigue en la dirección que vaticinó el señor Cram. Cabe destacar que
en lo que concierne a la investigación acerca de prótesis y extremidades biónicas, no
se suele tener en cuenta la EMGS y se busca otro tipo de control.
6.2. Estrategias para la colocación de electrodos
Los electrodos son una parte vital en el proceso de captación de la señal y, por tanto,
es muy importante saber dónde colocarlos de la manera adecuada. Aunque no hay
mucha información al respecto, Jeffrey R. Cram destaca seis elementos que pueden
mejorar la fidelidad de la señal SEMG captada por los electrodos:
Seleccionar la proximidad de los electrodos apropiada dejando la mínima cantidad
de tejido entre los electrodos y las fibras musculares.
Seleccionar la posición adecuada de los electrodos con relación a las fibras
musculares. Siempre que sea posible, los electrodos deberían estar colocados en
paralelo para maximizar la sensibilidad. La colocación perpendicular tiende a tener
un mayor rechazo a modo común.
Electromiografía Superficial Alejandro Mantas Román
11
Figura 4: Colocación electrodos (paralelo y perpendicular)
Colocar los electrodos un poco fuera del centro del músculo para mejorar amplitud
debido a la amplificación diferencial.
Escoger sitios de fácil colocación. Escoger sitios que no impidan el movimiento y
evitar áreas que presentan problemas de piel, obstrucción ósea y otros
factoresEscoger la dimensión del electrodo y separación entre ellos adecuadas.
6.3. Atlas para la colocación de electrodos
En su libro “Cram’s Introduction to Surface Electromiography”, Jeffery R. Cram
proporciona ilustraciones e información sobre la colocación de los electrodos en
distintos lugares del cuerpo humano. En este proyecto solamente se dará información
acerca de la colocación en los músculos del antebrazo.
En la Figura 5 se ilustra cómo colocar los electrodos para hacer el seguimiento
general de la tensión muscular del flexor y extensor del antebrazo. Como se puede
comprobar, se colocan en perpendicular para poder captar la señal diferencial de los
dos músculos.
Figura 5: Colocación electrodos (flexor y extensor)
Por lo que respecta a la Figura 6, se trata del seguimiento del extensor del antebrazo.
Es decir, se mide la señal captada al extender la muñeca. Los electrodos se colocan
uno detrás del otro con una separación de 3-4 cm en la dirección del músculo.
Figura 6: Colocación electrodos (extensor) Figura 7: Colocación electrodos (flexor)
Adquisición señal EMG Alejandro Mantas Román
12
De la misma forma se trata el flexor del antebrazo. En la Figura 7 se observa la
colocación de los electrodos para seguir la señal de la flexión de la muñeca.
7. Adquisición señal EMG
7.1. Introducción
La adquisición de una señal EMG nítida es de vital importancia, no sólo en proyectos
como el que nos ocupa o investigaciones del ámbito robótico/protésico, sino también
áreas como fisioterapia, rehabilitación y otras ciencias del deporte.
Con relación a nuestro tema de investigación, la importancia de poder adquirir una
buena señal EMG nos permitirá realizar un mejor control sobre nuestra mano
robótica. Para detectar esta señal y poder tratarla posteriormente, utilizaremos un tipo
de sensor denominado electrodo.
7.2. Electrodos
El electrodo es un tipo de sensor que se encarga de transformar las corrientes iónicas
presentes en el cuerpo humano en corriente eléctrica.
Están formados por una superficie metálica y un electrolito [7] en contacto con la piel.
Debido a esto, se forman dos transiciones en el camino de la señal bioeléctrica del
cuerpo humano al sistema de tratamiento de la señal, una entre la piel y el electrolito
y otra entre el electrolito y la parte metálica del electrodo. Por tanto, se provoca una
diferencia de potencial como consecuencia del intercambio iónico.
Podemos observar en la Figura 8 un ejemplo de la diversidad de tipos de electrodos
utilizados hoy en día en el campo de la medicina.
Figura 8: Electrodos
7.2.1. Interfase Electrodo-Electrolito
Al colocar un electrodo en contacto con la piel a través de un electrolito se forma una
distribución de cargas entre la interfaz electrodo-electrolito que da lugar a la
aparición de un potencial conocido como “Potencial de media celda”.
Si el electrodo se mueve respecto al electrolito se producirá una alteración en la
distribución de la carga que provocará una variación transitoria del potencial de
media celda. Este problema se solventa fijando el electrodo a la piel, de modo que se
evite cualquier movimiento.
Tomando como ejemplo el electrodo de tipo Ag/Ag-Cl de la Figura 9 se puede
observar el movimiento de la corriente eléctrica en la interfase electrodo-electrolito.
Adquisición señal EMG Alejandro Mantas Román
13
Figura 9: Interfase electrodo-electrolito
Mediante la ayuda visual de la figura anterior se analizará esta interfase. El electrodo
está formado por átomos metálicos C y el electrolito es una solución acuosa que
contiene cationes del metal del electrodo C+ y aniones A-.
La corriente que atraviesa la interfase está compuesta por:
- Electrones y aniones moviéndose en dirección opuesta a la corriente I del
electrodo y el electrolito.
- Cationes moviéndose en la misma dirección que I.
Dado que no hay electrones libres en el electrolito y no hay cationes o aniones libres
en el electrodo, para que la carga pueda cruzar la interfase lo que ocurre es una
reacción química que permite la transferencia de portadores.
Como resultado de dichas reacciones se forma una distribución de carga en la
superficie de contacto electrodo-electrolito dando lugar al potencial anteriormente
mencionado, el “potencial de media celda”. Si la tasa de reacción de oxidación es
igual a la tasa de reducción, la transferencia
neta de carga a través de la interfase es nula. Cuando el flujo de corriente es
desde el electrodo a electrolito, tal como se indica en la Figura 9, las reacciones de
oxidación dominan. Cuando la corriente es en dirección opuesta, las que prevalecen
son las reacciones de reducción.) En el caso de que se aplique un flujo de corriente,
el potencial de media celda varía produciéndose la polarización del electrodo
Es destacable mencionar que dicho potencial de polarización presenta tanto
componente DC como AC. La componente AC se consigue minimizar en gran
medida con la incorporación de una interfase de intercambio de cloruro en el metal
del electrodo y la componente DC es anulada electronicamente cuando se trabaja con
electrodos de configuración bipolar. Un tipo de electrodos que tiene la configuración
mencionada es la de la Figura 9, los electrodos de tipo Ag/Ag-Cl. Éstos, son muy
utilizados y disponibles comercialmente. Asimismo, son muy populares en el ámbito
de estudio que se trata en este proyecto, la electromiografía, debido a su masa ligera,
pequeño diámetro, alta fiabilidad, durabilidad y la disminución del potencial de
polarización asociado. Mano controlada por señales musculares de Jorge Brazeiro,
Sabrina Petraccia y Matías Valdés (2015)
7.2.2. Modelo eléctrico de la fase electrodo-electrolito
A priori, la modelización de esta interfase se podría modelar como una serie de
resistencias y capacitancias en serie. Este modelo implicaría que a bajas frecuencias
la impedancia resultante tendería a infinito.
Adquisición señal EMG Alejandro Mantas Román
14
Para evitarlo se propone un circuito también RC pero en este caso, paralelo, donde,
cuando la frecuencia tienda a DC, se obtenga una impedancia puramente resistiva.
Añadiendo a esta configuración una fuente de voltaje E que pueda representar el
potencial a media celda y una resistencia Rs que modele los efectos de la interfase y
la resistencia del electrolito, obtenemos el circuito equivalente.
Figura 10: Modelo eléctrico interfase electrodo-electrolito
7.2.3. Interfase electrolito-piel
En esta interfase se estudia el rol que la piel y el electrolito tienen en la adquisición
de la señal. Generalmente, el electrodo dispone de un gel conductor que contiene
cloro como principal anión y se utiliza para mantener un buen contacto con la
epidermis. Ésta, tiene el papel más importante en la interfase electrolito-piel ya que
es una capa de la piel en cambio constante. Estudiar: En su capa interna, se generan
células jóvenes y estas se desplazan hacia la superficie perdiendo vitalidad, de forma
tal que su capa externa, denominada estrato córneo, es un mosaico de células muertas
con características eléctricas diferentes al tejido vivo.
7.2.4. Modelo electrico de la interfase electrolito-piel
A continuación, se estudia el modelo eléctrico electrolito-piel junto con el electrodo-
electrolito.
Figura 11: Circuito eléctrico equivlente electrodo sobre la piel
Podemos comprobar en la Figura 11 la representación de cada uno de los
componentes.
- La resistencia Rs representa la resistencia asociada a los efectos del electrolito
entre el electrodo y la piel.
- ESC es la diferencia de potencial entre los iones del Gel y la Epidermis.
Adquisición señal EMG Alejandro Mantas Román
15
- La capa epidérmica se comporta como un circuito RC en paralelo mientras
que la dermis y el tejido subcutáneo lo hacen como una resistencia pura Ru.
Estos, generan una serie de potenciales que podemos despreciar.
La razón por la que, antes de usar los electrodos, se suele frotar la zona de la
epidermis con acetona o alcohol es para remover las células muertas de debajo del
electrodo y lograr cortocircuitar Rs, ESC y Ce para conseguir una mejor estabilidad
de la señal.
El circuito mostrado en línea discontinua corresponde al modelo de las glándulas
sudoríparas. El fluido que estas glándulas segregan contiene iones que provocan una
diferencia de potencial con la capa dermis. Estos aportes, cuando trabajamos con
señales mioeléctricas para ejercer una electromiografía, normalmente se desprecian.
Mano controlada por señales musculares de Jorge Brazeiro, Sabrina Petraccia y
Matías Valdés (2015)
7.3. Electrodos para EMG
Hay dos tipos de electrodos que se utilizan más frecuentemente para obtener señales
electromiográficas, los de superficie y los intramusculares. En este estudio se incidirá
en los de superficie, que son los utilizados en el proyecto.
Los electrodos de superficie son preferibles por su comodidad a la hora de su uso y
su rapidez para aplicar a la piel. Por ello, suelen ser los elegidos para prótesis
mioeléctricas controladas. En cambio, una de las grandes desventajas que tienen es
que sólo se pueden utilizar eficazmente con músculos superficiales y presentan cierta
dificultad para captar las señales de músculos pequeños.
7.3.1. Configuración, ubicación y colocación
Existen dos tipos de configuración para la colocación de los electrodos superficiales.
- La primera, denominada monopolar, se trata de adquirir la señal situando un
electrodo en la zona de estudio y otro, de referencia, ubicado en otra zona
donde las señales eléctricas no estén relacionadas. Su desventaja es que se
pueden detectar otras señales mioeléctricas de las proximidades de la
superficie del electrodo.
- La segunda, denominada bipolar, mejora la desventaja de la monopolar con
la disposición de dos electrodos más el de referencia. Estos dos electrodos
detectan dos potenciales respecto a la señal de referencia que posteriormente
se amplificarán en un amplificador diferencial, eliminando el modo común.
La amplitud y el ancho de banda que captemos están determinados, aparte de causas
electrofisiológicas, por el tipo y tamaño de los electrodos, así como de la distancia
entre ellos.
Con el objetivo de normalizar estos factores mencionados, surge el SENIAM
(Surface ElectroMyoGraphy for the Non-Invasive Assessment of Muscles), un
proyecto que apoya el uso de la EMG Superficial, hace recomendaciones y
estandarizaciones sobre la colocación y uso de sensores como los electrodos en
diferentes músculos. Sin embargo, la EMGS es una técnica tan usada en diferentes
aplicaciones que dificulta su uso generalizado y, por tanto, la normalización de ésta.
- Tamaño: según el SENIAM, se define el tamaño ideal para el electrodo en
EMG como el tamaño de su zona conductora. En la práctica, a cambio, varía
de 1 mm2 a unos pocos cm2.
Para los sensores bipolares, se recomienda como máximo un diámetro de
10mm; lo suficientemente pequeño para evitar la diafonía [8] de otros
músculos y lo suficientemente grande para que sea capaz de detectar un
Adquisición señal EMG Alejandro Mantas Román
16
número razonable de unidades motoras. Cabe destacar que el tamaño de los
electrodos, tal y como se comentó anteriormente, influye directamente en la
señal adquirida. Al aumento se le relaciona un carácter integrador, ya que
incrementa la amplitud de la señal y disminuye los contenidos de alta
frecuencia.
Distancia entre electrodos: se define como “la distancia entre centros de las
áreas de conductividad de los electrodos” y se recomienda que:
La distancia entre los electrodos bipolares para EMG sea de entre 20
mm y 30 mm.
Cuando se aplican los electrodos bipolares sobre músculos pequeños,
la distancia no debe superar ¼ de la longitud de la fibra muscular.
Posición de los electrodos: se busca conseguir una posición estable de donde
obtener una señal EMG de calidad. Tanto longitudinalmente como
transversalmente, se intenta que el electrodo se ubique en la zona media del
músculo.
Acondicionamiento de Señales Bioeléctricas de Lorena Alvarez Osorio
(2007)
Basics of Surface Electromyography. Applied to Physical Rehabilitation and
Biomechanics. V. Florimond (2010)
Diseño Hardware y Acondicionamiento de la señal EMG Alejandro Mantas Román
17
8. Diseño Hardware En el presente apartado se muestra el diagrama de cómo opera el sistema.
Figura 12: Diagrama de bloques del Funcionamiento del Sistema
Tal y como se observa, el microcontrolador es el módulo encargado del control de
los dedos de la mano moviendo cada uno de los servomotores según la señal que
recibe el ADC. Por otro lado, el resto de módulos son los encargados del
acondicionamiento de la señal (amplificación y filtrado) que captamos del paciente
mediante los electrodos.
9. Acondicionamiento de la señal EMG
9.1. Introducción
Seguidamente se explicará el proceso del tratamiento o acondicionamiento de la
señal, una vez la hemos obtenido. La podemos dividir en tres etapas, una primera
etapa de amplificación, otra de filtrado y una última de amplificación.
9.2. Aislamiento
Previamente a la primera etapa de amplificación, se estudia incorporar un sistema de
aislamiento para proteger al circuito y a la persona como el de la Figura 13. Este
aislamiento rompe la continuidad óhmica entre la entrada y salida del amplificador.
Se dispone de un amplificador de aislamiento, pero debido al coste añadido al
presupuesto que supondría añadir uno por cada señal, se decide añadir solamente un
transformador de aislamiento TRACO Power a la entrada del circuito, ya que estaba
incluido previamente en el presupuesto. De esta forma, se incorpora al circuito para
mantener tanto a los elementos sensibles de éste, como a la persona que se conecta
los electrodos, protegidos. Este transformador reduce las sobretensiones y el ruido
que puedan provenir de la fuente de alimentación.
(John G. Webster, 2010)
Figura 13: Sistema de aislamiento Figura 14: TRACO Power
Acondicionamiento de la señal EMG Alejandro Mantas Román
18
9.3. Amplificación
Debido a la pequeña amplitud de las señales mioeléctricas, es claro que previamente
al proceso de filtrado, se tiene que amplificar la señal. Para ello se utiliza un
amplificador de instrumentación. Este tipo de amplificadores tiene algunas
características como puedan ser amplificación diferencial, alta impedancia de entrada
y baja impedancia de salida, pero también añade otras ventajas como el rechazo de
modo común, que su ganancia pude ser modificada fácilmente, que ésta es constante
sobre una amplia banda de frecuencias.
Para esta primera etapa se decide utilizar el Amplificador de Instrumentación Ina114
AP debido a la posesión de las características mencionadas anteriormente, como
pueden ser un CMRR alto, impedancia de entrada muy alta, impedancia de salida
baja y ganancia diferencial estable y ajustable mediante sólo un componente.
Figura 15: Esquema interno Ina114 AP
En la Figura 15 se puede observar el esquema interno del amplificador de
instrumentación Ina114 AP. La ganancia (G) del amplificador es de (50𝑘Ω
𝑅𝑔+ 1)
donde Rg es la resistencia que la ajusta.
En este proyecto se utiliza un potenciómetro para ajustar la ganancia según nuestro
interés y la señal obtenida. El valor necesario de nuestra ganancia es de 1000, por
tanto, nuestro potenciómetro tendrá un valor de:
𝑅𝑔 =50𝑘Ω
1000 − 1= 50.05 𝑘Ω (1)
La señal obtenida de los electrodos es de unos pocos mV y, debido a esto, se pretende
utilizar este amplificador de instrumentación para amplificarla y poder tratarla y
visualizarla con mayor precisión. Acondicionamiento de Señales Bioeléctricas de
Lorena Alvarez Osorio (2007)
9.4. Filtrado de la señal
La etapa de amplificación se debe diseñar con extremo cuidado para evitar influir en
la señal original y realizar una amplificación lo más fiel posible de la señal de entrada.
En la práctica, esto es complicado debido a que las señales EMG, al ser tan débiles,
son fácilmente sobremoduladas por otras señales que aumentan el ruido de la señal
original. Por tanto, una vez se ha amplificado la señal, se ha de tratar para poder
eliminar señales, ya sean biológicas o de otro tipo, que puedan provocar una
interferencia o sobremodulación [9]. Estas señales están distribuidas en distintas
frecuencias y con este fin, se diseña un filtro analógico paso-banda y un filtro Notch.
Acondicionamiento de la señal EMG Alejandro Mantas Román
19
9.4.1. Paso-banda
El filtro paso-banda, se compone de un filtro paso alto y otro paso bajo en cascada
con éste. Se implementa un filtro de segundo orden Butterworth con una estructura
Sallen-Key y un ancho de la banda de 0.4 a 200 Hz. Se escogen estos límites, por
una parte (mediante el paso bajo), para eliminar el ruido de altas frecuencias y evitar
medidas imprecisas o errores en la transmisión. Por otra parte (mediante paso alto),
para eliminar la corriente continua, que podría provocar una realimentación negativa.
De la misma forma, este ajuste a bajas frecuencias aporta un ajuste en 0 para que no
se produzca un pequeño offset de la señal.
Cabe destacar que la información en este tipo de señales se encuentra entre 10 y 500
Hz pero que la mayor concentración de la información se encuentra entre las
frecuencias de 50 y 150 Hz, por tanto, al hacer este filtro Paso-banda en las
frecuencias de 0.4-200 Hz no perdemos información relevante. A continuación, se
muestran los cálculos y un esquema del filtro:
Paso Alto
Primeramente, se calcula el filtro Paso Alto. Se utiliza una configuración Butterworth
con estructura Sallen Key, ganancia unidad y una frecuencia de corte e 0.4 Hz. A
continuación, se pueden ver los pasos a seguir, el esquema y el bode resultante de la
función de transferencia:
Figura 16: Esquema eléctrco Filtro Paso Alto
Función de transferencia:
𝑠2
𝑠2 + 𝑠 (1
𝐶2𝑅2 +1
𝐶1𝑅1) +1
𝐶1𝐶2𝑅1𝑅2
(2)
Donde:
𝑓𝑐 =1
2𝜋√𝐶1𝐶2𝑅1𝑅2 (3)
Y fijando una de las variables de la ecuación (3), se encuentran los valores de
nuestras resistencias y condensadores para una frecuencia de 0.05 Hz:
𝑓𝑐 = 0.4 𝐻𝑧
𝑅 = 39 𝑘Ω
𝐶 = 10 𝜇𝐹
Acondicionamiento de la señal EMG Alejandro Mantas Román
20
Figura 17: Diagrama de Bode Filtro Paso Alto
Paso Bajo
Una vez se tiene el filtro Paso Alto diseñado, se dimensiona el filtro Paso Bajo
siguiendo los mismos pasos, una configuración Butterworth con una estructura
Sallen Key, ganancia unidad y una frecuencia de corte de 200 Hz:
Figura 18: Esquema eléctrico Filtro Paso Bajo
Función de transferencia: 1
𝐶3𝐶4𝑅3𝑅4
𝑠2 + 𝑠 (1
𝐶3𝑅3 +1
𝐶4𝑅4) +1
𝐶3𝐶4𝑅3𝑅4
(4)
Donde:
𝑓𝑐 =1
2𝜋√𝐶3𝐶4𝑅3𝑅4 (5)
Por lo que, conociendo la frecuencia de corte deseada y fijando una de las variables,
se obtienen los valores de las resistencias y los condensadores mediante la ecuación
(5):
𝑓𝑐 = 200 𝐻𝑧
𝑅 = 800 Ω
𝐶 = 1 𝜇𝐹
Acondicionamiento de la señal EMG Alejandro Mantas Román
21
Figura 19: Diagrama de Bode Filtro Paso Bajo
El siguiente paso es el de poner los filtros en cascada para formar el filtro Paso-banda
entre las frecuencias de 0.05 Hz y la de 200 Hz como se puede observar en la Figura
20
Figura 20: Diagrama de Bode Filtro Paso Banda
9.4.2. Notch
El filtro Notch se diseña para que rechace una determinada banda de frecuencia o
una frecuencia en particular. En el proyecto objeto de nuestro análisis, es de interés
eliminar la señal de red (50 Hz) para evitar ruido e interferencias. Existen diferentes
configuraciones para el filtro Elimina-banda según su factor de calidad.
Primeramente, se diseñó una con un factor de calidad elevado, pero se observó que
hacía oscilar el filtro. Por ello se propone la siguiente configuración, con un factor
de calidad algo más pequeño, pero más estable:
Acondicionamiento de la señal EMG Alejandro Mantas Román
22
Figura 21: Esquema eléctrico Filtro Notch
De este circuito se extrae la función de transferencia y, mediante MATLAB, se dibuja
la respuesta en frecuencia para comprobar que, precisamente, nos elimina la señal en
50 Hz.
Para poder resolver el circuito se utilizan 2 tensiones auxiliares, Va y Vb:
𝑉𝑎 − 𝑉𝑖𝑛
𝑅+
𝑉𝑎 − 𝑉𝑏
𝑅 +1
𝐶𝑠
+𝑉𝑎
12𝐶𝑠
= 0 (6)
𝑉𝑏 − 𝑉𝑖𝑛
1𝐶𝑠
+𝑉𝑏 − 𝑉𝑎
𝑅 +1
𝐶𝑠
+𝑉𝑏
𝑅2
= 0 (7)
A continuación, encontramos el valor de las variables auxiliares:
𝑉𝑎 =𝑅𝐶𝑠 + 1
𝑅2𝐶2𝑠2 + 4𝑅𝐶𝑠 + 1∗ 𝑉𝑖𝑛 (8)
𝑉𝑏 =𝑅2𝐶2𝑠2 + 𝑅𝐶𝑠
𝑅2𝐶2𝑠2 + 4𝑅𝐶𝑠 + 1∗ 𝑉𝑖𝑛 (9)
Y una vez tenemos estos valores, podemos encontrar la función de transferencia:
𝑉𝑎 − 𝑉𝑜𝑢𝑡
𝑅=
𝑉𝑜𝑢𝑡 − 𝑉𝑏
1𝐶𝑠
→𝑉𝑜𝑢𝑡
𝑉𝑖𝑛=
𝑅2𝐶2𝑠2 + 1
𝑅2𝐶2𝑠2 + 𝑅𝐶𝑠 + 1 (10)
𝑓𝑜 =1
2𝜋𝑅𝐶 (11)
Fijando R=68 kΩ y fo=50 Hz obtenemos de la ecuación (11) que C=47 nF. El
resultado se comprueba con el diagrama de Bode.
Procesamiento de la señal EMG Alejandro Mantas Román
23
Figura 22: Diagrama de Bode Filtro Notch
10. Procesamiento de la señal EMG Una vez la señal ha sido filtrada y tratada de manera analógica, se adquiere por un
microcontrolador para procesarla digitalmente. Tal y como se explicó anteriormente,
para ello se utiliza una placa Arduino UNO versión 3 como la de la imagen inferior
y el entorno de programación propio de Arduino.
Figura 23: Arduino Uno v3
Se diseña un código mediante Arduino para captar la señal recibida y controlar los
servomotores de la mano. Para ello, primero se realiza un trabajo previo de
investigación para la captación de la señal de cada dedo y el giro de la muñeca como
se puede comprobar en el apartado de Ensayos. Finalmente se decide agrupar las 6
señales en 4 grupos. En el primer grupo se encuentra la señal del pulgar y el índice,
mediante la cual se realiza el movimiento de pinza. El segundo y tercer grupo
corresponden al movimiento del resto de dedos y el 4 grupo, al movimiento de la
muñeca. Debido a la dificultad de diferenciar las señales de los dedos con los de la
muñeca, se decidió que el movimiento de ésta se realizase mediante un joystick.
A continuación, se presenta el diagrama de bloques del control de los servomotores
y se explica la estrategia utilizada en cada uno de ellos.
Motor y Algoritmos de Control Alejandro Mantas Román
24
Figura 24: Diagrama de bloques del control de los servomotores
Como se observa en el diagrama de la Figura 24, captaremos la señal (ya filtrada
analógicamente) del ADC con una frecuencia de muestreo de 2.5 ms utilizando un
Timer del propio Arduino. Una vez captada, la compararemos con un límite superior
de éste para poder diferenciar el pico de la información del ruido del músculo o de
alguna interferencia de las otras señales. Una vez se lee esta información, se pasa a
un algoritmo para saber si el dedo de la mano estaba abierto o cerrado y así activar
los servomotores en consecuencia.
Se puede observar el código comentado en los anexos.
11. Motor y algoritmos de control En el siguiente apartado se analiza el tipo de motor utilizado para este proyecto, el
servomotor, describiendo características generales y señalando ventajas y
desventajas.
11.1. Servomotor
Para la realización del proyecto se utilizan 6 servomotores digitales MG946R, los
cuales pueden rotar entre 0-180º, tienen un voltaje nominal de 4.8 V a 7.2 V y un par
de rotación de hasta 13 kg/cm. Uno de ellos será el encargado de la rotación de la
muñeca y el resto corresponden al movimiento de cada uno de los dedos de la mano.
Diseño y Construcción de la Placa PCB Alejandro Mantas Román
25
Figura 25: Servomotor
La gran diferencia y ventaja de un servo digital con uno analógico es cómo trata la
señal de entrada y el control sobre el motor. El digital incorpora un microprocesador
que trata la señal recibida y controla el motor del mismo, lo que permite reducir la
“Deadband” [10] y, por tanto, proporcionar una respuesta más rápida. El único
inconveniente destacable de los servomotores digitales es su consumo de corriente
eléctrica, mucho mayor que los analógicos.
11.2. Control del servomotor
Para este proyecto se propone como método de control del servomotor, la librería
“Servo” de Arduino. Esta librería proporciona las instrucciones necesarias para
generar la señal PWM y controlar el motor. Las funciones que se utilizarán serán:
- attach (): con esta instrucción se indica el pin del microcontrolador que
controla el servo.
- write (): la siguiente instrucción mueve el servo un ángulo determinado,
siendo éste un entero entre 0º y 180º. En caso de tratarse de un servo continuo,
el valor 0-180 va relacionado con la velocidad de giro, siendo 0 la máxima
velocidad en un sentido, 180 la máxima velocidad en el otro sentido y 90,
stop.
- read (): indica el último ángulo que se ha enviado al servo.
- detach (): esta instrucción libera el pin del microcontrolador, pues ya no se
va a utilizar en adelante.
Debido a que el servo utilizado en este proyecto no es continuo, el valor enviado al
servo mediante la instrucción “write ()” será el ángulo de giro necesario. Para
determinar este ángulo, se asociarán los valores captados por el ADC con la señal
adquirida de la extensión-contracción de los músculos.
12. Diseño y construcción de la placa PCB
12.1. Introducción
Durante el diseño del circuito de amplificación y tratado de la señal se realizó el
montaje conectando el amplificador de instrumentación a una placa protoboard
donde se montó previamente el circuito con los filtros.
Una vez realizadas las pruebas y modificaciones necesarias, se decide combinar los
filtros y el amplificador en una PCB para tener todos los componentes en una misma
Diseño y Construcción de la Placa PCB Alejandro Mantas Román
26
placa. En el siguiente apartado se explicará todo el proceso llevado a cabo para
conseguirlo.
12.2. Placa de prueba
12.2.1. Introducción y diseño
La placa se diseñó mediante la versión Lite de OrCAD, un software que permite crear
un esquemático y diseñar tu PCB.
Inicialmente, se decidió hacer una primera PCB con sólo una señal para poder hacer
pruebas de captación de señal y control de servomotores. Para ello, se diseñó el
esquemático de todo el circuito tal y como se puede ver en los anexos. A continuación
se crearon los “Footprints” [11] y los “Pads” [12] para cada uno de los componentes
mediante las herramientas proporcionadas por OrCAD llamadas OrCAD PCB
Designer y Padstack Editor. Todos los “footprints” se han creado con tecnología
“Through hole” [13].
Una vez se tienen todos los footprints creados con sus respectivos pads, se dispone a
hacer el Layout de la PCB, lo cual significa colocar los distintos componentes dentro
del Outline en la mejor distribución posible. Se intentará colocarlos de una manera
lógica para que, una vez impresa la placa, las distintas estructuras que se han creado
sean lo más intuitivas posibles de localizar. De la misma manera, el “placing” [14] de
los componentes ayuda a hacer más fácil el “routing” [15] de los mismos.
Para acabar, el último paso en el diseño de la PCB se trata del “routing”, es decir, la
conexión entre los componentes. La estrategia que se utiliza consiste en realizar el
máximo de pistas posibles por la cara Bottom, especialmente en encapsulados y
condensadores, los cuales son más complicados de soldar por la cara Top. En la los
anexos se puede ver el “routing” y la diferencia entre las pistas de la cara Bottom
(amarillo) y las de la cara Top (verdes).
Se creará un plano de masa (copper pour) en la capa Bottom para ahorrar conexiones
y dejar el diseño más simple y con más posibilidades de conexión en el resto de redes.
12.2.2. Fabricación, construcción y pruebas
Tan pronto se tiene la placa impresa y se ha comprobado que no hay ningún error, se
procede a soldar los componentes. En este caso, la estrategia que se llevará a cabo
trata de soldar primero los componentes más bajos y los encapsulados dejando para
el final los elementos más grandes y aislados.
En los anexos, se puede ver el resultado con todos los componentes ya soldados.
12.3. Placa final
12.3.1. Introducción y diseño
Siguiendo los mismos pasos llevados a cabo durante la fabricación de la PCB de
prueba, se diseñan y fabrican las dos placas finales donde irán las distintas señales.
Caben destacar algunos cambios realizados en el diseño del circuito respecto a la
placa de prueba. En primer lugar, en vez de utilizar 3 amplificadores UA741 para los
filtros, se juntarán todos en el encapsulado LM124 para poder así ahorrar espacio.
En segundo lugar, se añadirá una última etapa de amplificación después de los filtros
de manera que sea más fácil de trabajar con la señal en su procesamiento.
Diseño y Construcción de la Mano Robótica InMoov Alejandro Mantas Román
27
Esta etapa también se incorpora en el LM124. Para acabar, se montarán unos
conectores para poder pasar la alimentación de una placa al resto.
En los anexos se observa el esquemático de la PCB que contiene las alimentaciones,
la protección (TRACO) y dos de las señales y en la otro esquemático, el resto de
señales que incorporamos con sus respectivos conectores.
12.3.2. Fabricación, construcción y pruebas
De la misma manera que en la anterior PCB, una vez tenemos los componentes y las
placas impresas, seguiremos la misma estrategia a la hora de soldar y comprobar su
funcionamiento.
Esta vez, uniremos las dos PCBs en modo “sandwitch” para una mayor comodidad
e imagen. El resultado final se demuestra en los anexos.
13. Diseño y construcción de la mano robótica InMoov
13.1. Introducción
En lo que respecta a la mano robótica que se utilizará como prótesis, se decidió
utilizar los diseños de la mano y antebrazo del robot InMoov. La razón se debe a que,
después de hacer un análisis del mercado se decidió que por las características que
presenta la mano (open source, múltiples movimientos, archivos para impresión
3D…), era la mejor opción.
InMoov es el primer robot humanoide a escala real impreso con una impresora 3-D
y completamente open source. Este robot es el proyecto personal de Gael Langevin,
un diseñador y escultor francés que ha creado una comunidad donde gente de todo el
mundo construye su robot y comparte sus experiencias y opiniones.
A continuación, se detalla el proceso de impresión y montaje así como la lista de
materiales y piezas utilizadas.
13.2. Diseño e impresión
13.2.1. Materiales, Software e Impresora 3D
En este apartado se explican las bases utilizadas para el diseño e impresión de las
piezas. El software utilizado para pasar los archivos STL a GCODE es el Cura, un
software libre para todo tipo de impresoras. En lo que respecta al material empleado
en todas las partes de la mano y antebrazo, se emplea PLA.
13.2.2. Diseño e impresión de la mano y antebrazo
Como se comentó previamente, el diseño de la mano y antebrazo se realiza mediante
el modelo proporcionado por InMoov. Una vez descargados los archivos necesarios,
se tratan e imprimen las piezas con la impresora 3D. En las Figuras 26 y 27 se pueden
observar un ejemplo de los archivos de impresión de los dedos y las piezas ya
impresas.
Diseño y Construcción de la Mano Robótica InMoov Alejandro Mantas Román
28
Figura 26: Diseño de los dedos en Cura
Figura 27: Dedos impresos
13.2.3. Montaje
Una vez se tienen todas las piezas impresas y preparadas, se procede a su montaje.
La estrategia utilizada en el ensamblaje será la siguiente: el montaje de la mano y del
antebrazo se harán por separado hasta llegar a la muñeca, donde se unen.
Mano
Primeramente, se procederá al montaje de los dedos. El siguiente paso es el montaje
de la palma de la mano y los tendones. La mano tiene 2 agujeros por cada dedo por
los que pasar los tendones. Incorpora también un tercer agujero por el que se pueden
pasar cables eléctricos si en un futuro se quieren añadir sensores en los dedos.
Una vez se tienen todas las piezas de la palma y los dedos unidas y se han pasado los
tendones, se une la mano a la muñeca e incorporamos los embellecedores de la mano.
Antebrazo
Por si hace falta realizar alguna modificación posterior, se monta sólo la parte
exterior del antebrazo ya que es donde van incorporados los servomotres.
Seguidamente, se fija en el antebrazo el soporte para los servomotores y los tensores
de los tendones y se acopla a la muñeca. El resultado final se muestra a continuación
en la Figura 28 y se puede consultar una descripción más detallada del proceso de
montaje en los anexos.
Presupuesto Alejandro Mantas Román
29
Figura 28: Brazo InMoov
14. Presupuesto A continuación, se mostrará el presupuesto del proyecto separando la construcción
de la mano de la parte de tratamiento de la señal. Los precios mostrados en el
presupuesto incluyen el 21% de IVA.
Unidades Descripción Precio/Unidad (€) Importe
(€)
Montaje mano
6 Servomotores 9.50 57
1 (20 piezas) Tornillos 2.13 2.13
2 (4 piezas) Resortes 2.53 5.06
1 .6 (1200kg) PLA 24.95 39.92
1 Hilo de pescar 1.99 1.99
Total Montaje Mano: 106.01
Recursos Hardware
1 Arduino Uno Rev 3 19 19
1 Placa de prueba 10.69 10.69
1 Placa con 2 señales 48.62 48.62
1 Placa con 3 señales 51.47 51.47
Total Recursos Hardware: 129.68
Componentes
20 Resistencia 1 kΩ 0.16 3.2
20 Resistencia 1.5 kΩ 0.124 2.48
10 Resistencia 33 Ω 0.122 2.44
20 Resistencia 38 kΩ 0.228 4.56
20 Resistencia 39 kΩ 0.296 5.92
20 Resistencia 68 kΩ 0.105 2.1
5 Resistencia 10 kΩ 0.16 0.8
5 Resistencia 100 Ω 0.039 0.16
10 Condensador película
de poliéster 1 µF
0.235 2.35
Presupuesto Alejandro Mantas Román
30
10 Condensador película
de poliéster 47 nF
0.228 2.28
20 Condensador película
de poliéster 10 nF
0.126 2.52
10 Condensador
electrolítico 10 µF
0.224 2.24
5 Lm 124 9.87 49.35
5 Ina 114 AP 13.60 68
5 Zócalo 8 contactos 0.594 2.97
5 Zócalo 14 contactos 0.63 3.15
5 Potenciómetro 2.26 11.3
3 Conector macho PCB 0.392 1.18
10 Terminal PCB 0.63 6.30
Total componentes: 173.3
TOTAL PRESUPUESTO PROYECTO: 408.99€
El presupuesto total del proyecto asciende a la cifra mencionada de
CUATROCIENTOS OCHO EUROS Y NOVENTA Y NUEVE CÉNTIMOS.
Conclusiones Alejandro Mantas Román
31
15. Conclusiones Se puede concluir que los objetivos planteados al principio del proyecto han sido
cumplidos parcialmente. Se ha montado una mano con tecnología 3-D, se ha creado
una placa PCB con el circuito de tratamiento de la señal y se ha controlado el
movimiento de los servomotores mediante señales mioeléctricas. Cabe destacar que
la idea principal era controlar cada uno de los dedos de la mano robótica con la señal
de cada uno de los músculos asociados a los dedos humanos, pero se encontraron
dificultades a la hora de diferenciar las señales y de diafonía muscular entre los
músculos. Se insiste en la dificultad añadida de trabajar con señales de este tipo y
utilizando electrodos ya que, además, los músculos que las activan y que se intentan
utilizar en este proyecto, son muy cercanos. Aun así, se ha conseguido controlar la
mano robótica con 2 señales diferentes realizando el movimiento de pinza con una y
añadiendo otras señales (dedos) a este movimiento con la otra.
Posibles aplicaciones para este proyecto podrían ser la de controlar brazos robóticos
en la industria transmitiendo la señal por Wifi o Bluetooth y que permita al operario
moverse cómodamente a la vez que controla al robot, en vez de estar frente a un
panel o con un display ocupando ambas manos. De la misma forma y, enfocado a la
industria, la posibilidad de controlar excavadoras o máquinas que dispongan de un
brazo robótico o múltiples actuadores.
De cara al futuro, se podría utilizar la información recogida en este proyecto para
realizar un mejor tratamiento de la señal de modo que se puedan diferenciar más
señales e incluso, sin centrarnos exclusivamente en el tema industrial, añadir sensores
de presión a los dedos y construir una prótesis de un brazo que se pudiera unir al
brazo amputado del paciente. Siguiendo con la idea de no utilizar electrodos de
punción, sólo superficiales, se podría hacer una base de datos con la información
recogida de cada señal y así generar un control más sofisticado de la mano. Otra
posible mejora sería encontrar la manera de que funcionase con una batería, para que
se pudiera transportar más fácilmente y diseñar una PCB más pequeña y con
componentes SMD [14] a “modo chip”. También la posibilidad que la señal llegase a
los servomotores por Wifi o Bluetooth.
Personalmente, opino que el control de la maquinaria y sistemas inteligentes
mediante señales producidas por el propio cuerpo humano (señales eléctricas de los
músculos, señales producidas por la médula espinal y las terminaciones nerviosas e
incluso algún tipo de sensor que capte las señales químicas) son el futuro de la
industria. En la actualidad se está llevando a cabo toda una renovación en el mundo
de la industria con la llamada “Industria 4.0”, que trata de conectar los sistemas
mediante internet, con este tipo de sistemas. El control de toda esta maquinaria sería
mucho más seguro, eficiente y seguramente abriría todo un mundo de nuevas
posibilidades utilizando el control por señales biológicas.
Anexos. Diseño PCB Alejandro Mantas Román
32
16. Anexos
16.1. Diseño PCB En este apartado se expondrán los esquemáticos y Layouts tanto de la PCB de prueba
como de las finales.
Figura 29: Esquemático Placa de Prueba
Figura 30: Routing Placa de Prueba
Anexos. Diseño PCB Alejandro Mantas Román
33
Figura 31: Routing con Copper Pour
Figura 32: Placa de Prueba Soldada
Anexos. Diseño PCB Alejandro Mantas Román
34
Figura 33: Esquemático 2 señales Placa Final
Figura 34: Esquemático 3 señales Placa Final
Anexos. Diseño PCB Alejandro Mantas Román
35
Figura 35: Placa Final 3 señales con Copper Pour
Figura 36: Placa Final 2 señales con Copper Pour
Montaje InMoov Alejandro Mantas Román
36
Figura 37: Planta Placa Final
Figura 38: Alzado Placa Final
16.2. Montaje Inmoov En este apartado se explica con más detalle el procedimiento seguido a la hora de
montar el brazo robótico. Tal y como se mencionó anteriormente, el proceso se divide
en el montaje de la mano por una parte y el montaje del antebrazo por la otra.
Mano
Primeramente, se realizará el montaje de los dedos. Para juntar las diferentes piezas
se utilizará pegamento y para sujetar las piezas que tienen que tener movimiento, se
decide utilizar ABS en vez de tornillos ya que queda más limpio y no se daña el
material.
Montaje InMoov Alejandro Mantas Román
37
Figura 40: Sujección con ABS
Cuando se tienen los dedos montados se continua por la palma de la mano. Se
vuelven a repasar todos los agujeros y a limar las partes que se consideren necesarias.
Después, se cortan 10 trozos de hilo de pescar de unos 75 cm de largo
aproximadamente que harán la función de los tendones para extender y contraer los
dedos. Se recomienda empezar a pasar los hilos por los agujeros antes de haber
incorporado los dedos a la mano.
Se unen entonces el resto de piezas de la palma de la mano y los dedos y se pasan los
hilos por dentro de estos.
Figura 41: Mano InMoov
Una vez se tienen todas las piezas de la palma y los dedos unidas y el hilo de pescar
pasado y atado para que no se suelte, se une la mano a la muñeca. Anteriormente, se
tiene que haber montado la muñeca. Se compone de únicamente de 3 piezas, 2 que
forman la estructura de la muñeca y la unen con la mano y el antebrazo y una tercera
que va por dentro que es un engranaje que hace rotar la muñeca y por la que se pasan
los tendones de la mano al antebrazo. Se recomienda aplicar un poco de grasa o aceite
al engranaje.
Figura 42: Aplicación de grasa al engranaje Figura 43: Construcción muñeca InMoov
Figura 39: Dedo InMoov
Montaje InMoov Alejandro Mantas Román
38
Por último, antes de pasar a montar el antebrazo, añadiremos los embellecedores de
la mano.
Figura 44: Embellecedores impresos Figura 45: Embellecedores mano InMoov
Antebrazo
El procedimiento de montaje del antebrazo es similar a la mano. En las Figuras 46 y
47 se observa el diseño del antebrazo en el progama Cura y su posterior impresión.
A continuación, ese empiezan a pegar las piezas del antebrazo. Se montará solamente
la cara exterior del antebrazo ya que es donde van insertados los servomotores y lo
dejaremos sin cerrar por si hay que hacer alguna modificación.
Figura 46: Diseño antebrazo con Cura Figura 47: Antebrazo Impreso
Seguidamente de pegar las piezas del antebrazo, se monta el soporte para los
servomotores y se fija con unos tornillos. Se monta también el soporte para los
tensores del hilo de pescar y añadimos los muelles.
Montaje InMoov Alejandro Mantas Román
39
Figura 48: Soporte Servomotores
Posteriormente, se pueden fijar los servomotores al soporte del antebrazo y al soporte
que incorpora la parte que une el antebrazo con la muñeca.
Figura 49: Servomotor muñeca
Finamente, cuando se tienen estas dos partes del brazo ensambladas por separado, se
unen mediante la muñeca y se pasan todos los hilos de pescar por los respectivos
agujeros hasta llevarlos a los servomotores, donde se atarán y fijarán para evitar que
se destensen.
Figura 50: Servomotores con hilo de pescar
Por último, se procede a cortar el resto de cable de pescar que sobra y se pega la parte
del antebrazo restante.
Montaje InMoov Alejandro Mantas Román
40
Figura 51: Brazo final InMoov
Código Utilizado Alejandro Mantas Román
41
17. Código Utilizado A continuación se presenta el código empleado para el procesamiento de la señal y
el control de los servomotores. //PROCESAMIENTO DE SEÑALES MIOELECTRICAS
// Y
// CONTROL DE SERVOMOTORES
//////////////////////////////////////////////////////////////////
//Información de utilidad a la hora de procesar la señal:
//Valores Threshold:
//1.1V=1023
//0.5V--->520-560
//0.4V--->420-480
//0.3V--->310-370
//0.2V--->240-270
//0.1V--->195
//Muestrear a 400 Hz (Paso Bajo a 200Hz) --> 2.5ms
//Inclusión de librerías que contienen las estructuras,
//variables y funciones para trabajar con servomotores y timers.
#include <SimpleTimer.h>
#include <Servo.h>
//Creación de los objetos de servomotores y timers
Servo myservo1, myservo2, myservo3, myservo4, myservo5, myservo6;
SimpleTimer timer;
//Inicialización variables
//Inicialización entradas pines analógicos
int signalpin[4] = 0, 1, 2, 3;
//Inicialización variables captación de la señal
int ADC_value_pinza =0, ADC_value_middle=0, ADC_value_ring_index=0,
ADC_value_Mu=0;
//Inicialización variable para el ángulo de los servomotores
int angulo=0;
//Inicialización variables para saber si la mano está abierta o
cerrada
int cerrado1 = 160, cerrado2 = 160, cerrado3 = 160;
//Inicialización variable inicio del programa
int inicio = 0;
//Inicialización del resto de variables del programa utilizadas
//para el contaje
int j = 0, k = 0, l = 0, i = 0, flag = 0;
//Fin inicialización variables
//Inicialización setup
void setup()
//Inicialización BAUD rate
Serial.begin (9600);
//Inicialización timer (Muestreo cada 2.5 ms).
Código Utilizado Alejandro Mantas Román
42
//Llama a la función "movefingers" cada 2.5 ms.
timer.setInterval (2.5, movefingers);
//Inicialización modo de referencia del ADC (5V)
analogReference (DEFAULT);
//Vinculación de pines a servomotores
myservo1.attach(2); //vincula el servo en el pin 2 al objeto
servo
myservo2.attach(3); //vincula el servo en el pin 3 al objeto
servo
myservo3.attach(4); //vincula el servo en el pin 4 al objeto
servo
myservo4.attach(5); //vincula el servo en el pin 5 al objeto
servo
myservo5.attach(6); //vincula el servo en el pin 6 al objeto
servo
myservo6.attach(7); //vincula el servo en el pin 7 al objeto
servo
//Fin setup
//Inicio función movimiento dedos
void movefingers()
//Lectura ADC para el movimiento de pinza
ADC_value_pinza = analogRead(signalpin[0]);
//Lectura ADC para el movimiento del dedo corazón
ADC_value_middle = analogRead(signalpin[1]);
//Lectura ADC para el movimiento del dedo anular y el meñique
ADC_value_ring_index = analogRead(signalpin[2]);
//Lectura ADC para el movimiento de la muñeca
ADC_value_Mu = analogRead (signalpin [3]);
//Comprobación señal adquirida en la pinza.
//Si el valor leído supera el threshold, nos
//mantenemos en el bucle hasta que vuelve a bajar de él
//para captar solamente el pico y evitar rebotes.
//Una vez sucede, se utiliza la variable "j" como flag.
if (ADC_value_pinza >= 100)
while (ADC_value_pinza<=100)
ADC_value_pinza = analogRead(signalpin[0]);
j=1;
//Comprobación señal adquirida en el dedo corazón.
//Si el valor leído supera el threshold, nos
//mantenemos en el bucle hasta que vuelve a bajar de él
//para captar solamente el pico y evitar rebotes.
//Una vez sucede, se utiliza la variable "k" como flag.
if (ADC_value_middle >= 100)
while (ADC_value_middle<=100)
ADC_value_middle = analogRead(signalpin[1]);
Código Utilizado Alejandro Mantas Román
43
k=1;
//Comprobación señal adquirida en el dedo anular e índice.
//Si el valor leído supera el threshold, nos
//mantenemos en el bucle hasta que vuelve a bajar de él
//para captar solamente el pico y evitar rebotes.
//Una vez sucede, se utiliza la variable "l" como flag.
if (ADC_value_ring_index >= 100)
while (ADC_value_ring_index<=100)
ADC_value_ring_index = analogRead(signalpin[2]);
l=1;
//Mapeo señal adquirida por ADC sobre la muñeca
//Se escribe el ángulo de rotación de esta según el joystick
angulo=map(ADC_value_Mu,0,1023,0,180);
myservo6.write (angulo);
//Movimiento dedos:
//Movemos servomotores de pinza.
//Si el flag está activo y los dedos están abiertos,
//Se escribe el ángulo de giro de los servomotores para
//cerrar los dedos pulgar e índice.
if ((j == 1) && (cerrado1 == 160))
myservo1.write (180);
myservo2.write(180);
//Reset de flag.
j=0;
//Dedos pasan a estar cerrados.
cerrado1 = 250;
//Si el flag está activo y los dedos están cerrados,
//Se escribe el ángulo de giro de los servomotores para
//abrir los dedos pulgar e índice.
if ((j == 1) && (cerrado1 == 250))
myservo1.write (0);
myservo2.write(0);
//Reset de flag.
j=0;
//Dedos pasan a estar abiertos.
cerrado1 = 160;
//Movemos servomotores de corazón
//Si el flag está activo y el dedo está abierto,
//Se escribe el ángulo de giro del servo para
//cerrar el dedo corazón.
if ((k == 1) && (cerrado2 == 160))
myservo2.write (180);
myservo3.write(180);
//Reset de flag.
k=0;
//Dedo pasa a estar cerrado
cerrado2 = 250;
Código Utilizado Alejandro Mantas Román
44
//Si el flag está activo y el dedo está cerrado,
//Se escribe el ángulo de giro del servo para
//abrir el dedo corazón.
if ((k == 1) && (cerrado2 == 250))
myservo2.write (0);
myservo3.write(0);
//Reset de flag
k=0;
//Dedo pasa a estar abierto
cerrado2 = 160;
//Movemos servomotores anular e índice
//Si el flag está activo y los dedos están abiertos,
//Se escribe el ángulo de giro de los servomotores para
//cerrar los dedos anular y meñique.
if ((l == 1) && (cerrado3 == 160))
myservo4.write (180);
myservo5.write(180);
//Reset flag
l=0;
//Dedos pasan a estar cerrados
cerrado3 = 250;
//Si el flag está activo y los dedos están cerrados,
//Se escribe el ángulo de giro de los servomotores para
//abrir los dedos anular y meñique.
if ((l == 1) && (cerrado3 == 250))
myservo4.write (0);
myservo5.write(0);
//Reset flag
l=0;
//Dedos pasan a estar abiertos
cerrado3 = 160;
//Fin movimiento dedos
//Fin función movimiento dedos
//Inicialización loop
void loop()
//Si es la primera vez que se ejecuta el programa,
//se mueven los dedos a un estado inicial por si en
//una anterior ejecución han quedado abiertos o cerrados.
if (inicio == 0)
myservo1.write (60);
//Ya se ha iniciado el programa
inicio = 1;
//Timer empieza a contar.
timer.run();
//Fin función loop
//Fin programa
Ensayos Alejandro Mantas Román
45
18. Ensayos En este apartado se mostrarán algunos de los ensayos realizados en el proyecto para
la captación de la señal. Cómo colocar los electrodos para diferenciar las señales y
las diferentes pruebas que se hicieron.
Primeramente, se utilizó un electroestmulador para intentar encontrar la posición
exacta de los electrodos para mover solamente uno de los dedos como se puede
observar en la Figura 52. Posteriormente, con la información adquirida por el
electroestimulador y utilizando la primera placa impresa, se realizaron pruebas para
encontrar una señal mioeléctrica lo más aislada posible del resto de señales del brazo.
Es decir, que solamente captase la señal de movimiento de uno de los dedos y que
cuando el resto se moviesen, no captase nada o señales de amplitud baja en
comparación, ya que en dedos como el corazón y el anular es difícil no mover el uno
sin el otro. A continuación se muestran algunas imágenes de las pruebas de captación
y el resultado mostrado por un osciloscopio:
Figura 52: Captación con Electroestimulador Figura 53: Captación de señal dedo índice
Figura 54: Resultados Señal Dedo Índice
Ensayos Alejandro Mantas Román
46
Figura 55: Captación Dedo Corazón
Figura 56: Resultados Señal Dedo Corazón
Figura 57: Captación Dedo Anular
Ensayos Alejandro Mantas Román
47
Figura 58: Resultados Dedo Anular
Como se puede comprobar las señales son muy diferentes dependiendo de los dedos.
Aunque se puede diferenciar el pico de la señal cuando se mueve un dedo del ruido,
aún tenemos mucho y hay señales que no se acaban de diferenciar lo bien que
deberían. Por ello, una vez aplicadas las mejoras explicadas en el apartado de
“Diseño y Construcción de una placa PCB” a la PCB final, somos capaces de hacer
pruebas con más de una señal y ver si realmente hay interferencias entre canales al
estar estos más cerca de lo deseado.
Figura 59: Resultado Dedo Anular y Meñique Figura 60: Captación Dedo Anular y Meñique
Se puede observar que la amplitud del ruido de la señal es mucho menor en relación
al pico de la señal, y que el movimiento de uno de los dedos provoca un pequeño
pico en la lectura de la otra señal, pero es fácil detectar que no es el correcto. También
se pudo comprobar que se puede mover tanto un dedo y luego el otro como ambos a
la vez, sin producir interferencias sustanciales en el otro canal.
Una vez realizadas todas las pruebas con las placas y ya se sabe dónde colocar los
electrodos para no tener interferencias de canal, se prueba con la mano InMoov.
Tecnicismos Alejandro Mantas Román
48
19. Tecnicismos [1] Bootloader: Es el gestor de arranque. Una parte de código que se ejecuta antes
que el sistema operativo corra y se utiliza para arrancar otro sistema operativo.
[2] Protocolo STK500: Es un protocolo serie propio de Atmel. El bootloader del
ATMega328p se comunica utilizando este protocolo.
[3] ICSP: In Circuit Serial Programming. Es un método de programación de
microcontroladores.
[4] Arduino ISP: Es un In System Programmer que es usado para programar
microcontroadores AVR (familia de microcontroladores de Atmel). Se utiliza para
subir los códigos (sketch) directamente a la placa sin necesidad de bootloader.
[5] Polifusible reseteable: componente electrónico pasivo utilizado para proteger
ante cortocircuitos.
[6] Motoneurona: neurona del sistema nerviso central que proyecta su axón hacia un
músculo o glándula.
[7] Electrolito: sustancia que contiene en su composición electrones libres y, por
tanto, hace que se comporte como un conductor eléctrico.
[8] Diafonía muscular: La diafonía muscular es causada por señales EMG
procedentes de otros músculos distintos de los que se está supervisando. Sucede
cuando una señal perturba a otra.
[9] Sobremodulación: fenómeno en el cuál la onda moduladora excede el nivel
máximo de modulación.
[10] Deadband: es una frecuencia o una banda de señales en la cual no hay acciones
y el sistema es inoperativo. Se utiliza en reguladores de voltaje y otros controladores.
[11] Footprint: “huella” del componente. Se crea un footprint del componente para
poder hacer las conexiones del circuito y tener las medidas reales de éste.
[12] Pad: una porción de material alrededor del orificio que nos permite soldar el
componente a la placa.
[13] Tecnología Through hole: tecnología donde los pines de los componentes
atraviesan la placa y pueden ser soldados en distintas caras.
[14] Tecnología SMD: tecnología donde los pines de los componentes no atraviesan
la placa y son soldados en la misma cara.
Referencias Bibliográficas y audiovisuales Alejandro Mantas Román
49
Referencias Bibliográficas y audiovisuales
Albino, Eutropio. (http://slideplayer.es/slide/2261867/). (2015). Bases de la electromedicina.
[Tipo: Presentación visual]. Espanya: SlidePlayer.
Larrubia, Rafa. (https://www.youtube.com/watch?v=P9nfWO4lWd8). (2014). Mano articulada
arduino. [Tipo: Presentación visual]. Espanya: Youtube.
Castillo, Elber. (https://www.youtube.com/watch?v=ndc6NyDmjcI). (2013). Identificación de
movimientos del antebrazo usando señales EMG). [Tipo: Presentación visual]. Colombia: Youtube.
TechRadar. (https://www.youtube.com/watch?v=3nnrstBxomk). (2016). 3D printing yourself a
hand: Deus Ex’s bionic limbs are being made for real by Open Bionics. [Tipo: Presentación visual].
UK: Youtube.
TEDx Talks. (https://www.youtube.com/watch?v=V4UQU4392wM). (2014). Bionic limbs
integrated to bone, nerves, and muscles | Max Ortiz Catalan | TEDxGöteborg. [Tipo: Presentación
visual]. EU: Youtube.
Kenneteh, V. (https://www.youtube.com/watch?v=KSP4o_WCqVs). (2015). (3D Printed
Controllable Prosthetic Hand via EMG). Youtube.
Europa press (25 Enero 2018). España, segundo país con más amputaciones de miembros inferiores
por diabetes tipo 2. El Norte de Castilla. Recuperado el día 23 de Marzo de 2018 de:
http://www.elnortedecastilla.es/sociedad/salud/espana-segundo-pais-20180125143229-ntrc.html#
Historia de Arduino (2015) Consultado el día 19 de Marzo de 2018 desde:
http://industrino.es/historia-de-arduino/
Arduino (2018). Arduino uno smd rev3 smd. Consultado el día 19 de Marzo de 2018 de:
https://store.arduino.cc/arduino-uno-smd-rev3
Masso, Núria; Rey, Ferra; Romero, Dani; Gual, Gabriel; Costa, Lluís; Germán, Ana. (2010).
Aplicaciones de la electromiografía de superficie en el deporte. Apunts: Medicina de l’esport, v.45
(165). Recuperado el 5 de Abril de 2018 desde:
http://appswl.elsevier.es/watermark/ctl_servlet?_f=10&pident_articulo=13151497&pident_usuari
o=0&pcontactid=&pident_revista=277&ty=58&accion=L&origen=bronco%20&web=www.apunts.o
rg&lan=es&fichero=278v45n166a13151509pdf001.pdf&anuncioPdf=ERROR_publi_pdf.
Gutiérrez-Rivas, E.; Jiménez, M.D.; Pardo, J.; Romero, M. (2013). Manual de Electromiografia
Basica para Neurologos. Axon. Recuperado el 9 de Abril de 2018 desde:
http://www.axon.es/axon/LibroFicha.asp?Libro=96377&T=MANUAL+DE+ELECTROMIOGRAFIA+BAS
ICA+PARA+NEUROLOGOS
Soderberg, GL; Knutson, LM. (2000). A guide for use and interpretation of kinesiologic
electromyographic data. NCBI: PhysTher, 80(5):485-98. Consultado el 9 de Abril de 2018 desde:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10792859
Fridlund, AJ; Cacioppo JT. (1986). Guidelines for human electromyographic research. NCBI:
Psychophysiology, vol. 23(5): 567-598. Recuperado el 9 de Abril de 2018 desde:
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/3809364
Campos, S. (2018). El día que Marta superó a su pierna. ABC. Recuperado el 15 de Abril desde:
http://www.abc.es/deportes/abci-marta-supero-pierna-201805110222_video.html
EFE. (2018). Trasplantan a un niño chino una mandíbula creada con una impresora 3D por primera
vez. ABC. Consultado el 15 de Abril desde: http://www.abc.es/sociedad/abci-trasplantan-nino-
chino-primera-mandibula-creada-impresora-201804182046_noticia.html
Referencias Bibliográficas y audiovisuales Alejandro Mantas Román
50
Meza, D. (2018). Joven construyó una prótesis de brazo para sí mismo de Lego. N+1. Consultado el
15 de Abril desde: https://nmas1.org/news/2018/03/15/lego-brazo
TeleSur. (2017). Científicos desarrollan prótesis que detecta señales neuronales. TeleSur.
Recuperado el 20 de Abril de 2018 desde: https://www.telesurtv.net/news/Cientificos-desarrollan-
protesis-que-detecta-senales-neuronales-20170206-0033.html
Gregori, J. (2017). Desarrollan el mejor brazo “artificial”. Ciencia y tecnología. Cadena Ser.
Recuperado el 20 de Abril de 2018 desde:
http://cadenaser.com/ser/2017/02/06/ciencia/1486401695_131109.html
Iriberri, A. (2016). Así es el Princesa de Asturias de Investigación Científica y Técnica 2016. El
Español. Consultado el 20 de Abril de 2018 desde:
https://www.elespanol.com/ciencia/20160601/129237199_0.html
Norton, K. (2007). Un breve recorrido por la historia de la protésica. Amputee coalition, 17,7
Webster, John G. (2010). MEDICAL INSTRUMENTATION. Application and Design (4a ed.) Estados
Unidos de América: John Wiley & Sons, INC
Lorena Alvarez Osorio (2007). Acondicionamiento de Señales Bioelécticas. Universidad Tecnológica
de Pereira.
Jorge Brazeiro, Sabrina Petracia y Matías Valdés (2015). Mano controlada por señales musculares.
Universidad de la República de Uruguay.
Jeffrey R. Cram (2011). Cram’s Introduction to Surface Electromyography (4ª ed.). Massachusetts:
Jones and Bartlett Pubishers.
V. Florimond. Basics of Surface Electromyography. Applied to Physical Rehabilitation and
Biomechanics (2010).
Comité español de Automática (CEA) (2011). Evaluación de la Función Neuromuscular del
Antebrazo durante contracciones isométricas mediante Electromiografía de Superficie Multicanal. 8,
2, 35-44.
Carlo J. De Luca (1997). The Use of Surface Electromuuography in Biomechanics. Journal of Applied
Biomechanics 13, 135-163.
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