“control de una prótesis de mano fabricada por impresión...

Tema A1b Automatización y control mecánico: Control por lógica difusa

“Control de una prótesis de mano fabricada por impresión 3D utilizando señales electromiográficas y lógica difusa”

Germánico González-Badillo*, David Israel Torres Urestí, Víctor Esteban Espinoza López, Guillermina Guerrero Mora

Universidad Autónoma de San Luis Potosí, Unidad Académica Multidisciplinaria Zona Media, Carretera Rioverde-San Ciro km 4. Rioverde, San Luis Potosí, C.P. 79615, México *Autor contacto:Germánico González-Badillo, [email protected]

R E S U M E N

A nivel mundial, existe la necesidad de crear prótesis para diversas extremidades del cuerpo humano que cuenten con amplia funcionalidad y exista disponibilidad sin requerir de grandes inversiones. Las nuevas tecnologías, como la impresión 3D, han facilitado la creación de estas prótesis al hacerlas personalizadas y más económicas. En este trabajo se describe desde la fabricación de una prótesis de mano por medio de impresión 3D hasta lograr el movimiento básico de sus dedos por medio del control basado en lógica difusa, utilizando los impulsos eléctricos del músculo del antebrazo obtenidos mediante electromiografía. Actualmente proyectos similares utilizan redes neuronales artificiales, las cuales son complejas en su desarrollo y entrenamiento. Sin embargo, mediante la lógica difusa se pretende obtener un control robusto y que pueda ser fácilmente implementado en sistemas como el descrito e inclusive otras aplicaciones. Con este fin se realizará la evaluación de la respuesta del control por lógica difusa así como los movimientos producidos por los dedos de la mano. Palabras Clave: Prótesis de mano, lógica difusa, Impresión 3D, Control, electromiografía.

A B S T R A C T

Worldwide, there is a need to create prostheses for various limbs of the human body which have wide functionality and availability without requiring large investments. New technologies, such as 3D printing, enable the creation of such prostheses by making them more personalized and cheaper. This work describes from the fabrication of a hand prostheses by using 3D printing, until achieving the basic motion of the fingers based on fuzzy logic control and using the electrical impulses of the forearm muscle obtained electromyography. Currently, similar projects use artificial neural networks which are complex in their development and training. However, by means of fuzzy logic it is intended to obtain a robust control which can be easily implemented in systems such as the presented in this work and even other applications. The evaluation of the fuzzy logic control response will be carried out as well as the movements produced by the fingers of the hand. Keywords: hand prostheses, fuzzy logic, 3D printing, Control, electromiography.

1. Introducción

De acuerdo a datos de la fundación Aukera (2017), en México existen alrededor de 3.5 millones de personas que sufren algún tipo de discapacidad física. La diabetes y enfermedades vasculares periféricas son el primer causante de amputaciones en el mundo. A nivel mundial existen un aproximado de 10.5 millones de personas con amputaciones, donde el 30% representa la pérdida de mano. En México, solo 1 de cada 10 casos de amputación son tratados de manera adecuada.

El proceso de reemplazar un miembro funcional del cuerpo humano por uno artificial es profundo y complejo, donde los resultados obtenidos no son totalmente

satisfactorios en comparación con el comportamiento natural del cuerpo debido a que los movimientos realizados con las prótesis no siempre son suaves, y por lo tanto no se tiene un control adecuado de ella y sus movimientos [1].

Algunas formas de realizar el movimiento en las prótesis son de manera mecánica y electrónica, las primeras son comandadas utilizando un arnés que está sujeto alrededor de los hombros, parte del pecho y brazo y normalmente son utilizados para el agarre de objetos grandes y redondos debido a la poca precisión del mecanismo. Por otro lado, las electrónicas hacen uso de motores eléctricos en los dedos, muñeca y codo, además de incluir una batería recargable. Algunas formas de control son por medio de servo control, botón pulsador o interruptor con arnés [2].

MEMORIAS DEL XXIV CONGRESO INTERNACIONAL ANUAL DE LA SOMIM 19 al 21 DE SEPTIEMBRE DE 2018 CAMPECHE, CAMPECHE, MÉXICO

ISSN 2448-5551 DM 27 Derechos Reservados © 2018, SOMIM

mailto:[email protected]

Actualmente existen 2 clasificaciones de prótesis de manera general, las cuales son estéticas y funcionales.

Estéticas: sustituyen al miembro amputado, con un valor únicamente estético, realizando movimientos simples y posicionales.

Funcionales: sustituyen al miembro amputado con un valor funcional y otro estético; realizan algunas funciones vitales del miembro como son abrir y cerrar la mano, rotación de la muñeca y codo, etc.

La prótesis mioeléctrica se fue originando en Rusia al inicio de 1960, su control estaba basado en potenciales eléctricos extraídos de los músculos del muñón, los cuales eran conducidos y amplificados para energizar y obtener el movimiento de la prótesis [3].

De acuerdo a Edgar, F.K. [4], los materiales más usados para la creación de prótesis de manera convencional son:

Silicona: fácil de moldear, flexibilidad del material, material aislante de electricidad, resistente a temperaturas altas, larga vida útil.

Acero inoxidable: soporta altos esfuerzos de carga. Aluminio: ligero peso, media resistencia mecánica, alto

coeficiente de elasticidad y mínima oxidación. Fibra de carbón: material ligero y con propiedades

mecánicas elevadas. Poli tetra flúor etileno (teflón) endurecido con carbón:

plástico altamente resistente a temperaturas extremas, mayor resistencia ante el desgaste y deformación debido a las propiedades del carbón.

Espuma de poliuretano y polietileno: alta durabilidad, capacidad aislante, facilidad al deformar, económico.

Actualmente diversos investigadores han realizado trabajos con el fin de emplear la tecnología de impresión 3D para la creación de prótesis funcionales de bajo costo, ya que es una tecnología de fácil uso, económica y puede realizar estructuras con geometrías complejas. No obstante este tipo de prótesis creadas con tecnología de impresión tridimensional cada vez tienen mayor desarrollo debido a la constante investigación e innovación de la mismas, agregándoles componentes como lo son electrodos que envían una pequeño pulso eléctrico al usuario cuando toca un objeto dando le sensación de cuando se tocan diferentes texturas, sensores de fuerza para tener una retroalimentación a la hora de manipular algún objeto y no romperlo en caso de ser frágil, un mejor control para movimientos de precisión entre otras características que permiten a la prótesis emular el funcionamiento de la mano

Se utilizan las señales musculares (electromiográficas) para el control de las prótesis, mejorando el control de la misma, ya que se minimizan los elementos mecánicos, además se reduce el tamaño de la prótesis y haciéndola más cómoda para el usuario.

Existe una gran variedad de diseño de prótesis en el mercado las cuales incluyen materiales sofisticados como sensores de presión que permite al usuario saber que fuerza

aplicar sobre un objeto con el fin de no dañarlo, o electrodos especiales, los cuales dan a la persona la sensación de sentir la textura de los objetos que toca mediante el envío de un pequeño choque eléctrico para retroalimentar al usuario. Este tipo de prótesis con control de los dedos cuestan entre $20,000 y $60,000 dólares aproximadamente, y por tanto son inaccesibles para la gran mayoría de personas con discapacidad. Debido a la complejidad anatómica y funcional del miembro al que sustituirá la prótesis, los resultados funcionales obtenidos son muchas veces pobres en comparativa con el uso de la extremidad natural, lo cual genera un grado de insatisfacción del paciente por su estado actual [5].

Para el diseño e implementación de un sustituto funcional semejante al natural, se hace frente a varios problemas relacionados con diferentes áreas de la ingeniería y de la salud [2]. Algunos de estos problemas son la compatibilidad cuerpo-prótesis, cinemática de la prótesis, peso de la prótesis, dimensionamiento, optimización de baterías para mayor rendimiento, por mencionar algunos. La extremidad superior es un sistema sin igual, con excelente desempeño físico y características especiales que actualmente no existe forma de reproducirlas por completo de manera artificial [6].

En la actualidad se han optado por realizar prótesis con control más avanzado incluso se ha llegado a optar por el uso de inteligencia artificial como una alternativa, ya que algunas prótesis están siendo conectadas al cuerpo humano y al tomar como señales de entrada las señales musculares, se necesita estar procesando constantemente el comportamiento de dichas señales con la finalidad de lograr originar movimientos con la prótesis, los tipos de inteligencia artificial más populares son la lógica difusa y las redes neuronales, ambas técnicas de inteligencia artificial que tienen como finalidad la emulación de la toma de decisiones como lo haría una persona en la vida cotidiana, una de las opciones utilizadas es la lógica difusa, ya que requiere un menor gasto computacional al de una red neuronal donde son necesarios un gran cantidad de parámetros para su programación y un entrenamiento de aprendizaje.

Mediante el desarrollo del presente trabajo se pretende emplear el control basado en lógica difusa para lograr movimientos de la prótesis de mano con señales obtenidas por medio de señales electromiográficas. Actualmente proyectos similares utilizan redes neuronales artificiales, las cuales son complejas en su desarrollo y entrenamiento. Mediante la lógica difusa se pretende obtener un control robusto y que pueda ser fácilmente implementado en sistemas como el presentado en este trabajo e inclusive otras aplicaciones.

La lógica difusa fue creada con el fin de imitar la lógica humana y tomar decisiones correctas a pesar de la información que se tiene, es una herramienta flexible basada en reglas lingüísticas dictadas por expertos. Por ejemplo en afirmaciones como “el día es caluroso”, “el automóvil va rápido”, etc. En el primer caso, se sabe que hay alta temperatura, pero no a qué temperatura exactamente se refiriere; en el segundo caso, se dice que “el automóvil va



rápido” pero nunca se especifica su velocidad. Estas variables lingüísticas están regidas por reglas que dictan la salida del sistema [7].

De otra forma, la lógica difusa es considerada un conjunto de principios matemáticos basados en grados de membresía o pertenencia, los cuales tiene la función de modelar información, dicho modelado es realizado en base a reglas lingüísticas que aproximan una función relacionando las entradas y salidas del sistema. Este tipo lógica presenta rangos de membresía dentro de un intervalo entre 0 y 1, a diferencia de la lógica convencional que solo puede tomar el valor de cero o uno [7].

El control por lógica difusa responde de mejor manera que los controladores lineales ante la variación de parámetros, no linealidades, o perturbaciones. Por lo cual puede se puede considerar que ofrece una mayor robustez. La robustez implica que el controlador será capaz de asegurar su buen funcionamiento a pesar de las incertidumbres que existan. Para el caso de la prótesis de mano se requiere que exista un control robusto que permita discernir de manera efectiva cuando un usuario pretende realizar el movimiento de la mano, con el fin de que no existan movimientos involuntarios. Otra ventaja de este tipo de control es que no es necesario conocer el modelo matemático del sistema real, pues puede ser tomado como una caja negra a la cual se le suministran entradas, y a través del sistema esta planta generará la salida deseada.

2. Metodología

La realización del presente trabajo involucra 6 etapas, que van desde el diseño e implementación del equipo para electromiografía hasta la impresión de la prótesis. Estas etapas se observan de manera gráfica en la Figura 1 y se detallan en los siguientes párrafos:

Figura 1 – Etapas para la creación de la prótesis de mano.

3. Desarrollo

3.1. Diseño del equipo de electromiografía.

Con el fin de leer los impulsos eléctricos provenientes del musculo es necesario un equipo de electromiografía que permita monitorear la señal proveniente del musculo y transformarla en una señal eléctrica de amplitud suficiente, con la menor cantidad de ruidos y perturbaciones, para así controlar de manera efectiva los movimientos que deberá tener la prótesis. Para los fines de este trabajo se proponen dos versiones del electromiógrafo, la primera con 5 etapas de procesamiento y la segunda de 7 etapas. Esto con el fin de observar cuál de las dos versiones ofrece mejores resultados para la implementación en la prótesis de mano.

3.1.1 Electromiógrafo con cinco etapas de procesamiento Existen diversos criterios que el equipo de electromiografía debe cumplir, los cuales se organizan por etapas para el diseño y construcción del equipo, entre los más críticos se encuentran los siguientes: Brindar una buena referencia a la señales que van a ser

adquiridas. Adquisición de las señales por medio de un

amplificador de instrumentación. Filtrado de la señal para eliminar la información

innecesaria. Amplificación de la señal, con una ganancia con un

valor grande para que pueda ser visible de manera más fácil por los instrumentos de medición.

Filtrado rechaza bandas para eliminar interferencias de la red eléctrica.

Para cumplir el criterio de brindar una buena referencia a las señales se realiza el acople de aislamiento e impedancia del electrodo de referencia, esta función tiene dos objetivos, el primero es suministrar seguridad eléctrica al usuario colocando el electrodo de referencia a una tierra aislada y el segundo, disminuir el voltaje que afecta las terminales de entrada del amplificador de instrumentación.

Para la pre-amplificación, se hace uso del amplificador de instrumentación el cual está construido con 3 amplificadores operacionales del integrado TL084, la señal obtenida en la salida es la diferencia entre sus dos entradas, positiva y negativa (Entrada+, Entrada-) proveniente de los electrodos utilizados. La ganancia en esta etapa se obtiene con la resistencia externa conocida como resistencia de ganancia (Rg), que para este caso es de 5.4kΩ y las resistencias internas R1 y R2 ambas de 22 kΩ, con lo cual, de acuerdo a la ecuación (1), se obtiene finalmente una ganancia de 9.148. Además se le acopla un filtro para eliminar señales de DC presentes en el circuito.

121 Rg

RRGanancia (1)



Para realizar el filtrado de la señal es necesario tener una estimación de las frecuencias de operación de la señal a procesar. Los potenciales electromiográficos presentan una banda de frecuencia muy variable, por lo tanto el amplificador debe ser capaz de responder a señales de una banda de frecuencias entre los 40 y los 10,000 Hz, pero es posible obtener buenos resultados analizando frecuencias entre los 20 y los 500 Hz para casos clínicos [8]. Con esto en mente se incorporan las etapas de filtrado descritas a continuación.

Se añade un filtro pasa-alto pasivo y un filtro pasa-bajo activo, su función principal es la eliminación de información innecesaria con el fin de que la señal quede lo más “limpia” posible. El filtro pasa-alto pasivo fue implementado para que tenga una frecuencia de corte 푓푐 = 1.941Hzatenuando todas las señales que tengan una frecuencia menor a este valor. Se eligió esa frecuencia debido a que en la práctica por el uso de los cables y electrodos para adquirir las señales musculares se encuentran señales a partir de esas frecuencias y al ser eliminadas se pierde toda esa información. Para el cálculo de la frecuencia de corte se utiliza la fórmula (2).

12

1 RC

fc

(2)

Donde: 푅 = 8.2푘훺푦퐶 = 1푢퐹

El filtro pasa-bajo activo es un filtro Butterworth de segundo orden con una frecuencia de corte 푓푐 = 1.3KHz con el fin de atenuar todas las frecuencias que sobrepasen la frecuencia de corte, las cuales que no poseen información relevante para el control de la prótesis, según lo observado experimentalmente y que coincide con lo reportado en la bibliografía. Se usó el filtro Butterworth debido a que produce la respuesta en frecuencia de la manera más plana posible a comparación de otros filtros. Además la frecuencia de corte para este caso fue seleccionada en base a las observaciones realizadas y a las referencias bibliográficas con la finalidad de ver el comportamiento de la mayoría de las frecuencias y conocer de mejor manera el rango normal de operación que se deberá manejar.

En la siguiente etapa se realiza una amplificación de la señal ya filtrada, utilizando una resistencia de ganancia de 570Ω otorgando una ganancia de 39.44, con la cual se puede apreciar mejor la señal adquirida.

Se incorpora también un filtro notch rechaza banda para aislar el circuito de interferencias de la red eléctrica de 60 Hz que pueden ser ocasionadas por lámparas, del medio ambiente, computadoras y otros aparatos.

Esta primera versión del electromiógrafo fue utilizada primordialmente para conocer el comportamiento de las señales generadas, por esta razón se seleccionó un alto rango de frecuencias de corte, de 2 Hz hasta 1.3 KHz, con lo cual se observó que las frecuencias por encima de 110 Hz no contribuyen al funcionamiento de la prótesis de mano.

3.1.2 Electromiógrafo con siete etapas de procesamiento En base a las observaciones hechas en el primer electromiógrafo se diseñó una segunda versión con 7 etapas de acondicionamiento de la señal, las cuales se describen a continuación:

De manera similar a la primera versión, la primera etapa es una de las más importantes debido a que consiste en asegurar un punto de referencia de las señales que van a ser adquiridas. En esta se logra el acoplamiento de aislamiento e impedancia del electrodo de referencia

La segunda etapa consiste en la adquisición de señales EMG haciendo uso del amplificador de instrumentación AD620, en este caso la ganancia en esta etapa se obtiene con una resistencia de ganancia (Rg) de 470Ω debido a que las resistencias internas R1 y R2 de este amplificador tienen un valor por defecto de fábrica de 24.7kΩ; proporcionando una ganancia de 106.1.

La tercera etapa amplifica la señal para que pueda ser visible ante los instrumentos de medición. Se utiliza un amplificador operacional en configuración inversora, con ganancia de 15, para que la señal pueda apreciarse en dispositivos de instrumentación.

La cuarta etapa consta en el filtrado de la señal para eliminar información innecesaria. Se incorpora un filtro pasa-bajas activo para eliminar toda la información innecesaria para que la señal quede lo más limpia posible, el filtro fue configurado para tener una frecuencia de corte 푓푐 = 106.1Hz.

La quinta etapa trata de rectificar la señal para mantenerla en el eje de los valores positivos. Se utiliza un rectificador de onda completa activo con el fin de colocar las señales en el eje de los valores positivos de voltaje debido a que la mayoría de microcontroladores solo permiten lectura de voltajes positivos.

La sexta etapa consiste en suavizar la señal para tener una señal que pueda apreciarse mejor. Consta de un filtro pasa altas activo con frecuencia de corte 푓푐 = 1.983Hz, con la finalidad de solo tener las señales de bajas frecuencias, con el fin de apreciar de la mejor manera las señales EMG y poder procesarlas con un microcontrolador.

La séptima etapa consta de una amplificación con ganancia negativa para que la señal quede en el eje de valores positivos. Se amplifica la señal de la etapa 2 utilizando un amplificador operacional en configuración con ganancia de 10, con el fin de poder procesar de mejor manera dicha señal.

3.2. Digitalización y captura de señales del electromiógrafo

Para este trabajo se crearon dos versiones de electromiógrafo: la primera está basada en un sistema de Adquisición de Datos utilizando la plataforma modular NI ELVIS II y el software especializado LabView, la cual es una plataforma de pruebas experimentales, flexible y robusta en términos de implementación, ya que permite realizar de una manera fácil y confiable sistemas de adquisición, procesamiento y manejo de señales y/ datos.



Sin embargo, para su aplicación en una prótesis de mano, es impráctico portar un sistema de este tipo debido a sus dimensiones, y que además requiere de un ordenador portátil para su funcionamiento.

La segunda versión del electromiógrafo utiliza la plataforma del Sistema Arduino Uno, que tiene como principales ventajas su portabilidad, tamaño, precio y facilidad de implementación. Sin embargo es una plataforma experimental que tiene una menor flexibilidad en cuanto a la manipulación de señales respecto a la plataforma de Adquisición de Datos de LabView. Además la confiabilidad y calidad de la señal procesada aún están siendo evaluadas para su uso en aplicaciones reales de uso constante. En los siguientes párrafos se describe la integración de los dos tipos de electromiógrafo propuestos.

3.2.1 Adquisición de señales del electromiógrafo por medio de herramientas de National Instruments Esta etapa consta de la adquisición de las señales para almacenarlas, observarlas y procesarlas mediante software especializado para determinar las características con las que cuentan las señales electromiográficas provenientes del electromiógrafo implementado.

Se utilizó la plataforma modular NI ELVIS II, la cual cuenta con la capacidad de lectura de voltaje analógico positivo y negativo ya que tiene incorporado un convertidor analógico-digital (ADC) de 16 bits con lo cual podemos obtener hasta 65,536 valores diferentes (de 0 a 65535), teniendo una resolución de 76.293nV suponiendo que el valor máximo de referencia que puede haber de entrada es de 5V, por lo cual puede ser eficiente para la adquisición de señales.

El software utilizado para la instrumentación de la señal del electromiógrafo es LabVIEW debido a que es una herramienta que cuenta con una infinidad de características que facilitan la adquisición y análisis de señales.

Se utiliza el “DAQ assistant”, el cual permite la selección de la variable a leer (temperatura, voltaje, corriente, etc.), se establecen los parámetros para la lectura de máximo y mínimo voltaje que tendrá la tarjeta y los puertos de entrada analógica por la cual se recibirá la señal y el puerto por el cual estará conectada la plataforma ELVIS II. 3.2.2 Adquisición de señales del electromiógrafo con Arduino Se utilizó la placa Arduino Uno, debido a las diversas prestaciones que brinda como lo son puertos para lectura de señales analógicas los cuales cuentan cada uno con una resolución de 10 bits, otorgando 1024 valores (0-1024), pudiendo así adquirir y representar de manera adecuada la señal a utilizar, además de contar con diversas salidas PWM las cuales será necesarias para accionar el actuador.

Otra de las características es la fácil programación del dispositivo ya que puede ser por medio del lenguaje C el cuál es muy versátil y fácil de implementar, además de que el dispositivo puede conectarse directamente a la computadora, pudiendo así comunicarlo con diversos tipos

de software con los cuales puede realizarse el intercambio de información y después procesarla o guardarla.

Para la lectura de la señal proveniente del electromiógrafo se habilitó el puerto analógico A0 mediante programación, además de habilitar la comunicación serial con velocidad de transmisión de 9600 baudios ya que es la más común, para poder observar la señal adquirida por la placa Arduino se utilizará la herramienta Serial Plotter la cual permite observar los valores que toma la señal mediante una gráfica, esta herramienta se encuentra en la interfaz de programación de Arduino.

3.3. Acondicionamiento y procesamiento de señales por medio de herramientas de National Instruments

Esta parte se realiza con la primera versión del electromiógrafo utilizando el programa LabVIEW, con el cual se realizan las siguientes operaciones con la señal adquirida: Amplificación digital con una ganancia de -50, con el

fin de que la señal pueda ser apreciada de mejor manera y cambiar la polaridad de la señal del electromiógrafo.

Rectificación, para acomodar la señal en el eje de los valores positivos, esto es logrado haciendo uso del operador de valor absoluto.

Filtrado, se utiliza un filtro pasa banda de 10Hz a 1khz configuración Butterworth el cual hace que la señal en la frecuencia de corte se vaya atenuando de manera suave pero sin agregar ruido a la señal filtrada.

Detector de picos, para resaltar los picos de la señal filtrada con el fin de apreciarlos de forma adecuada.

Visualización, que consiste en mostrar por medio de gráficas la señal adquirida, rectificada y filtrada, además de los picos detectados.

En la Figura 2 se muestra la parte de procesamiento de la

señal realizado en LabVIEW:

Figura 2 - Etapa de procesamiento de la señal.

3.4. Control por lógica difusa

El controlador difuso consta de cuatro partes fundamentales: Difusificador: es el enlace entre las entradas reales y

difusas, las entradas deben ser mapeadas a una forma en que las reglas puedan utilizarlas, esto se logra convirtiendo los datos de entrada en valores lingüísticos que son las etiquetas de las funciones de pertenencia o conjuntos difusos.



Base de conocimientos: contiene toda la información de la aplicación que se va a controlar, así como las metas del controlador, consta de una base de datos y una base de reglas lingüísticas para controlar las variables.

Lógica de decisiones: simula la lógica que utilizan las personas para tomar decisiones, con base en conceptos difusos y en la inferencia de acciones de control, empleando implicaciones y las reglas establecidas según la base de conocimientos.

Desdifusificador: es la herramienta para obtener la acción de control nítida a partir de una acción de control difusa. La interacción de cada una de estas partes se puede observar en la Figura 3.

Figura 3 – Sistema de control difuso.

En esta etapa del proyecto se implementaron tres

controladores difusos con las diferentes plataformas y versiones de electromiógrafos con el propósito de realizar pruebas y observar el comportamiento de cada uno de ellos para elegir el controlador que cumpla con las expectativas del proyecto.

En las primeras dos opciones se realizó el control por Lógica Difusa utilizando la plataforma LabView, la cual posee la librería “Control & Simulation”, que permite analizar el comportamiento de modelos de lazo abierto y el diseño, simulación e implementación física de controladores de lazo cerrado, además contiene los elementos esenciales de un control difuso como son funciones de membresía para entradas y salidas del controlador, reglas, tipos de control, Método de desdifusificación, etc. En estas dos primeras opciones la señal de salida del electromiógrafo, procesada en LabView, es la señal de entrada para el control por lógica difusa. La cual es manejada como se describe en las siguientes secciones dependiendo de la versión del electromiógrafo. En la Figura 4 se puede observar un segmento del diagrama de bloques del controlador, continuando desde la señal procesada de la Figura 2, mientras que en la Figura 5 se muestra el Panel frontal del controlador.

Figura 4 – Diagrama de bloques del Controlador en Labview.

Figura 5 – Panel fronatl del Controlador por lógica difusa en Labview. 3.4.1 Control difuso por medio de LabVIEW usando la primera versión del electromiógrafo Para este caso el control fue constituido por tres funciones de membresía para la entrada “Bíceps” llamadas: reposo, fuerza y flexión, fueron nombradas así debido a que esas eran las tres condiciones sobre las cuales estaría trabajando el músculo del bíceps, los valores de cada función de membresía se determinaron tomando como referencia el registro del trabajo del bíceps, las características de las funciones de membresía de la entrada se muestran en la Tabla 1. Tabla 1 - Funciones de membresía de la entrada.

Entrada Condición Función de membresía Parámetros

Bíceps

Reposo Saturación izquierda 0, 0, 0.5, 1

Fuerza Triangular 0, 3, 3.5

Flexión Saturación derecha 0, 4.5, 5, 5

Las funciones de la salida “Movimientos” fueron

nombradas debido al movimiento que realizaría la mano protestica, se presenta en la Tabla 2 las características de las funciones de membresía de la salida:

Tabla 2 - Funciones de membresía de la salida.

Entrada Condición Función de membresía Parámetros

Movimiento Cerrada Triangular 0, 0, 1.66 Medio Triangular 1.5, 2.5, 3.5 Abierta Triangular 3.3, 5, 5

Las reglas que relacionan las entradas y salidas tienen la

estructura “IF-THEN” cuya traducción al español es “SI-ENTONCES” y son las mostradas en la Tabla 3.

Tabla 3 - Reglas del controlador difuso.

Condición entrada Condición salida SI Reposo ENTONCES Cerrada SI Fuerza ENTONCES Medio SI Flexión ENTONCES Abierta



El controlador es de tipo SISO (Single Input Single Output), es decir de una entrada y una salida, debido a que la entrada es solo el estado en el que se encuentra el musculo bíceps y la salida el movimiento que realizará la prótesis.

El método de dedifusificación utilizado es el de “Centro de Área”, también llamado “Centroide”, este método es utilizado para obtener el valor real de la salida, su metodología es la siguiente: segmenta las funciones de membresía, generando en cada función dos áreas, el área inferior que se forma es la que se toma para hacer el cálculo, se sobreponen todas estas áreas y se saca el centroide de la superposición, el cual nos dice la salida real del sistema [7].

Finalmente se guarda el controlador en un archivo con el formato .fs el cual sirve de respaldo ya que guarda todos los parámetros que fueron ingresados en el controlador.

3.4.2 Control difuso por medio de LabVIEW usando la segunda versión del electromiógrafo El diseño, la estructura y las funciones de membresía de la entrada y salida utilizadas para este controlador son las mismas que en el controlador anterior, llamadas de la misma manera, solo cambiando sus parámetros, los cuales describen la forma de la función de membresía. En la Tabla 4 se muestran las características de las funciones de membresía de la entrada y de la salida en la Tabla 5. Tabla 4 - Funciones de membresía de la entrada.

Entrada Condición Función de membresía

Parámetros

Bíceps

Reposo Saturación izquierda

0, 0, 1.5, 2.5

Fuerza Triangular 1.5, 2.5, 3.5 Flexión Saturación

derecha 2.5, 3.5, 5, 5

Tabla 5 - Funciones de membresía de la salida.

Entrada Condición Función de membresía

Parámetros

Movimiento

Cerrada Saturación izquierda

0, 0, 1.5, 2.5

Medio Triangular 1.5, 2.5, 3.5 Abierta Saturación

derecha 2.5, 3.5, 5, 5

Las reglas, el tipo de controlador y el método de

dedifusificación utilizados fueron los mismos del controlador anterior debido a que no había mucha diferencia para la implementación de este controlador difuso. 3.4.3 Controlador difuso por medio de Arduino En la realización del control por lógica difusa se utilizó la librería llamada “eFLL” (Embedded Fuzzy Logic Library) con la cual se realizó el controlador para la prótesis.

Los parámetros utilizados son los mismos que fueron utilizados en la etapa “Control difuso por medio de LabVIEW usando la segunda versión del electromiógrafo”, Tablas 3, 4 y 5, para realizar pruebas y hacer la comparativa entre un sistema y otro.

En la Figura 6 se muestra la interfaz del sistema Arduino para la salida y el resultado del controlador.

Figura 6 – Salida del controlador implementado en Arduino.

3.5. Implementación del controlador en la prótesis

La señal de salida originada por el controlador genera un valor para una señal Modulada por Ancho de Pulso (PWM) que será proporcionada a un servomotor, el cual será el que originará los movimientos de la prótesis de mano.

La señal de salida originada por el controlador dará un valor para una señal PWM que será proporcionada a un servomotor el cual será el que originará los movimientos de la prótesis de mano. El servomotor utilizado es el MG995 el cual cuenta con las siguientes características: Peso: 55 g, Dimensiónes:40,7 x 19,7 x 42,9 mm aprox. Par de torsión: 8,5 kgf · cm (4,8 V),Velocidad de funcionamiento: 0,2 s / 60º (4,8 V), 0,16 s / 60º (6 V), Tensión de servicio: 4,8 V a 7,2 V.

El peso es adecuado debido a que será utilizado en una prótesis que necesita ser ligera para que el usuario pueda portarla sin hacer demasiado esfuerzo. El tamaño es esencial ya que permite que al acoplarse a la prótesis no se haga muy voluminosa, la velocidad de funcionamiento es muy buena ya que se requerirá de una respuesta rápida para ejecutar cualquier comando que el usuario desee, además soporta cierta fuerza lo que permite levantar objetos y manipularlos de una manera sencilla.

En esta etapa se tomó como base la prótesis mecánica “Galileo hand” (Figura 7), disponible de manera libre en la red. Esta se seleccionó debido al parecido estético a la mano humana, además de que es de fácil ensamblaje, otras consideraciones tomadas en cuenta son los grado de libertad y la cantidad de piezas totales que conformaban la prótesis y el material con el cual podría ser impreso, con el objetivo de reducir el tiempo de implementación, reducir costos de material y agilizar el tiempo para realizar los análisis necesarios para conocer la cinemática de los dedos de la prótesis.

Para la fabricación del prototipo se realizaron los siguientes pasos:

Paso 1: Elaboración el modelo CAD en 3D de cada uno de los componentes de la prótesis a imprimir.

Paso 2: El modelo CAD se exporta al formato STL (Standard Triangle Language), ya que es un formato estándar para las plataformas de diseño en 3D, este formato representa la pieza por medio de una malla de triángulos.



Figura 7 – Modelo de mano “Galileo Hand”.

Paso 3: Mediante un programa slicer, denominado así

debido a que el programa "rebana” la información del modelo y la separa en capas planas para que puedan ser traducidas en movimientos del plano XY. La geometría del modelo se traduce en movimientos del extrusor o de la herramienta a utilizar. Esas trayectorias se almacenan en un archivo en código G o G-code, el cual es el formato de archivo que será ingresado a la impresora 3D.

Paso 4: El archivo G-code se envía a la impresora y esta produce la pieza especificada, la impresora utilizada para la es la CubeX Duo de 3D systems.

4. Resultados

4.1. Adquisición de señales del electromiógrafo por medio de herramientas de National Instruments

Se muestran resultados obtenidos usando las dos versiones de electromiógrafos implementados, las gráficas fueron exportadas del software LabVIEW con el objetivo de poder visualizar mejor las muestras. En la Figura 8 se muestra la señal adquirida con la versión del electromiógrafo de cinco etapas en la cual se hicieron diversos movimientos de flexión y de fuerza con el músculo bíceps, la señal no está filtrada por lo que se aprecia la señal pura tomada del electromiógrafo.

Figura 8 - Adquisición de señal de la primera versión del

electromiógrafo.

En la Figura 9 se muestra la señal adquirida usando la versión del electromiógrafo de siete etapas, en esta muestra se realizaron movimientos de flexión y de fuerza con el músculo bíceps, al igual que la muestra anterior, la señal no está filtrada y se muestra tal cual fue adquirida del electromiógrafo.

Figura 9 - Adquisición de señal de la segunda versión del electromiógrafo.

4.2. Adquisición de señales del electromiógrafo con Arduino

En esta etapa solo fueron adquiridas las señales de la segunda versión del electromiógrafo debido a que la placa Arduino solo permite la lectura de voltajes positivos por lo tanto la primera versión de electromiógrafo fue descartada para la realización de pruebas.

En la Figura 10 se aprecia la señal adquirida utilizando la herramienta serial plotter del software de Arduino, el resultado se considera bueno debido a que la placa Arduino lee sin ninguna dificultad la señal EMG, en esta muestra se observa que se realiza esfuerzo con el bíceps y también el movimiento de flexión del brazo.

Figura 10 - Muestra de la señal EMG utilizando Arduino.

4.3. Acondicionamiento y procesamiento de señales por medio de herramientas de National Instruments

En la Figura 11 se muestra la señal amplificada, obtenida con el electromiógrafo de 7 etapas, la cual logra alcanzar valores de -38 a 40mV, prosiguiendo a la etapa de filtrado (Figura 12) en donde se eliminan las componentes de frecuencias no necesarias dejando una señal limpia y por último se realiza la detección de picos (Figura 13) en donde se observa que se genera una señal prácticamente periódica debido a que las variaciones que tiene son mínimas.

Figura 11 - Señal EMG amplificada.

Figura 12 - Señal EMG filtrada.



Figura 13 - Detección de picos en señal EMG.

4.4. Control por lógica difusa

4.4.1 Control difuso por medio de LabVIEW usando la primera versión del electromiógrafo En la Figura 14 se muestra el resultado del controlador difuso en una de las pruebas realizadas, en el cual se aprecia que hay demasiadas variaciones con cambios abruptos de valor, en consecuencia este controlador es descartado para el proyecto debido a que se necesita una señal estable para que la prótesis no pueda mantener un movimiento fijo y no estar abriendo y cerrando los dedos.

Figura 14 - Resultado del controlador difuso electromiógrafo 5

etapas.

4.4.2 Control difuso por medio de LabVIEW usando la segunda versión del electromiógrafo En la Figura 15 se muestra el resultado del controlador difuso en una de las pruebas realizadas, en el cual se realizaron algunos movimientos de flexión de brazo y esfuerzo del bíceps, la señal de control que nos arroja no tiene mucha variación dando una señal estable la cual puede ser adaptada a los actuadores de la prótesis. 4.4.3 Controlador difuso por medio de Arduino Ese controlador fue el que mejores resultados arrojó en todas la pruebas realizadas (31 pruebas), en las cuales el controlador cumplía al cien por ciento la orden que le era enviada con las señales del electromiógrafo.

Figura 15. Resultado del controlador difuso durante prueba

experimental. Se realizaron 31 pruebas junto con el controlador para

medir la eficiencia de este, los resultados se con respecto al porcentaje la eficiencia muestran en la Tabla 6.

Tabla 6. Cumplimiento del controlador. Movimiento Cumplimiento del

control

Cumplimiento

general

Reposo 96.77%

94.61% Fuerza 93.54%

Flexión 93.54%

Las fallas que se originaron son atribuidas a una de las

fuentes utilizadas en las diversas pruebas debido a que no otorgaba la suficiente corriente por lo que el actuador no respondía de manera adecuada.

4.5. Impresión 3D, ensamble y funcionamiento de la prótesis de mano

Para la impresión de los elementos de la mano se utilizó una calidad de impresión media, con lo que se obtienen piezas funcionales, de manera relativamente rápida y que pueden ser ensambladas correctamente debido a que se realizó un ajuste dimensional. El tiempo de impresión total fue de 42 horas con 6 minutos.

Para producir el movimiento de cada dedo se utilizaron 2 articulaciones cilíndricas (pernos) en cada uno de los dedos como se muestra en el modelo cinemático de la Figura 16, en la cual se indica la articulación metacarpofalangeal (S1) y articulación interfalange proximal (S2), las cuales permiten que cada dedo se cierre de manera similar a la mano humana.

Figura 16 – Representación de modelo cinemático de la mano.

Por otro lado, en la punta de cada dedo se instaló un hilo

que recorre la parte interna del mismo, pasando por el interior de la palma, hasta llegar al antebrazo. Así, la prótesis propuesta contiene 5 hilos, con lo cual se puede proveer de movimiento independiente para cada uno de los dedos. En la Figura 17 se muestran algunos de los movimientos independientes de cada dedo. Sin embargo, debido a que en esta etapa del proyecto solo se cuenta con una señal proveniente de un solo músculo, los cinco dedos han sido conectados a un solo servomotor para fines de prueba de la prótesis, como se muestra en la Figura 18. De este modo, al recibir la señal proveniente del controlador, los 5 dedos de la mano se cierran, después, cuando la señal es nula los dedos regresan a la posición de extendido por medio de un elástico sobre el hilo.



Figura 17– Movimientos independientes de cada dedo.

Figura 18 – Conexión de servomotor para movimiento de dedos.

En la Figura 19 se muestra la prótesis ya ensamblada, se

le realizaron diversos retoques para la mejora estética (pulido y pintura), esta prótesis puede realizar los movimientos de abrir y cerrar la mano y girar la muñeca.

Figura 19 - Prótesis de mano terminada

5. Conclusiones y trabajo futuro

La emulación de la mano humana es un gran reto que muchos ingenieros de diversas ramas han emprendido. A lo largo de estas últimas décadas se han construidos diferentes tipos de manos antropomórficas un elevadas características como un elevado número de GDL y funcionalidad comparable a la mano humana, sin embargo siguen siendo de costes elevados, por el contrario en cuanto a prótesis mediante impresión 3D funcionales, son prótesis simples que están por debajo de las capacidades de manipulación de la mano humana.

Actualmente se le ha estado dando mayor importancia a este tipo de proyectos debido a que hay mucha gente que lo necesita para rehabilitarse y readaptarse a su vida cotidiana

después de algún accidente o por alguna cuestión de nacimiento y no cuentan con los suficientes recursos para adquirir una prótesis de alta gama.

El cometido de este trabajo fue logrado con éxito debido a que la prótesis de mano puede ser comandada en este caso por señales electromiográficas obtenidas del músculo bíceps y originar los movimientos de abrir y cerrar la mano para poder manipular diversos tipos de objetos.

A pesar de que los resultados del controlador son buenos para la aplicación para la cual se implementó, no significa que pueda no mejorarse ya sea añadiendo o cambiando alguna técnica de implementación o agregando más prestaciones que pueda ofrecer la prótesis como grados de libertad o alguna etapa de retroalimentación al usuario.

Como trabajo a futuro se plantea la fabricación de un prototipo con una impresora que otorgue mayor calidad y rapidez de impresión utilizando el PLA o en su defecto otro tipo de plástico ligero buscando mejorar el diseño estético.

Dependiendo de las necesidades del paciente, se puede cambiar la dinámica del control de la prótesis para adaptarse a las señales eléctricas del cerebro para adaptarse a casos donde la personas no tuvieran un muñón en cual conectar la prótesis.

Agradecimientos Los autores desean agradecer el apoyo de la Secretaría de Educación Pública por el apoyo otorgado a través del Programa de mejoramiento del Profesorado PROMEP, y del apoyo al proyecto 511-6/17-7930.

REFERENCIAS

[1] Pérez, M., Velázquez, A, Urriolagoitia, G., Hernández, H. y Juárez, O. (2010) “Antecedentes históricos de las prótesis de extremidad superior”. Convención Científica de Ingeniería y Arquitectura CUJAE, Cuba, Noviembre 29-30, Diciembre 1.

[2] Dorador, J., Murillo, P., Luna, I. y Juárez, A. (2005) “Robótica y prótesis inteligentes”. Revista Digital Universitaria (6): 1-15.

[3] Loaiza, J.L. y Arzola, N. (2011). “Evolución y tendencias en el desarrollo de prótesis de mano”. DYNA (169): 191- 193.

[4] Edgar, F.K., (2016). “Materiales utilizados en el desarrollo de prótesis de extremidades”. Universidad Autónoma de Baja California, Mayo 15.

[5] Quinayás, C.A. (2010) “Diseño y construcción de una prótesis robótica de mano Funcional adaptada a varios agarres”. Tesis de maestría. Universidad del Cauca.

[6] Urriolagoitia, G., Pérez, M., Hernández, L., Velázquez, A., y Torres San Miguel, C. (2010) “Relevancia del estudio cinemático de una mano robótica multi-articulada aplicable como prótesis”. 5to Congreso Científico Tecnológico de la Carrera de Ingeniería Mecánica Eléctrica, México.

[7] Ponce, P. (2010) “Inteligencia Artificial con aplicaciones a la ingeniería”. Mexico: Alfaomega.

[8] Villamizar Pinzón, J., Padilla Mayorga, R., Cabrera Hurtado, G. (2012), Brazo robótico controlado por electromiografía. Scientia et Technica XVII.



“control de una prótesis de mano fabricada por impresión...

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