sistemas inteligentes en exoesqueletos de rehabilitación

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21/03/2012 1 Tlahuelilpan de Ocampo, Hgo.

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0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

NIÑOS JOVENES ADULTOS ADULTOS MAYORES

NO ESPECIFICADO

37.3 33.4

24.9

4.1 0.3

6

10.2

36.6

46.5

0.7

5.3

13.9

46.2

33.9

0.7 0 0

9.3

89.3

1.4

Nacimiento

Enfermedad

Accidente

Edad avanzada

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Porcentaje de población por grupos de edad según tipo de discapacidad.

Grupos de edad Motriz Auditiva Lenguaje Visual Mental Total 45.3 15.7 4.9 26.0 16.1 Niños 35.1 12.0 10.3 15.1 33.9 Jóvenes 31.4 11.2 10.1 17.3 36.4 Adultos 43.2 12.0 4.7 28.7 15.7 Adultos mayores 55.1 21.0 1.4 30.5 3.7 NOTA: La suma de los tipos de discapacidad puede ser mayor a cien debido a la población con más de una discapacidad; el porcentaje se calculó en relación al total de personas con discapacidad en cada grupo de edad.

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21/03/2012 10 Escuela Superior de Tlahuelilpan

0 5 10 15 20

Distrito Federal

Nuevo León

Campeche

Guanajuato

Tamaulipas

Chihuahua

Baja California N

Michoacán

San Luis Potosí

Chiapas

Hidalgo

Quintana Roo

Durango

Aguascalientes

Nayarit

Colima

Participación de los Estados en el PIB 2007

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HAND EXERCISER: An arm

exoskeleton developed by a

group at the University of Salford,

in Manchester, England, helps

users in rehabilitation exercises.

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21/03/2012 18 Escuela Superior de Tlahuelilpan

HAND EXERCISER: An arm exoskeleton developed by a group at the

University of Salford, in Manchester, England, helps users in rehabilitation

exercises.

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21/03/2012 19 Escuela Superior de Tlahuelilpan

GAIT REHABILITATION ROBOT: An

exoskeleton developed the Institute for

Biomedical Technology (BMTI),

University of Twente, The Netherlands.

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Puede ser descrita como una

colección de metodologías inspiradas por la metamorfosis

biológica:

• leyes evolutivas de Darwin [algoritmos genéticos (GA)

• neurofisiología del cerebro humano [redes neuronales (NN)

• razonamiento aproximado del ser humano [lógica difusa (FL)

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Algoritmos, Datos y Conocimientos.

• Procesamiento del conocimiento.

• Pueden variar su comportamiento sin necesidad de cambiar los

programas.

• Pueden inferir nuevos hechos a partir de situaciones conocidas,

adaptarse a nuevas circunstancias y obtener nuevos

conocimientos.

• Por lo general, son independientes del dominio de aplicación.

• Resumen: razonamiento, aprendizaje, evolución.

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• Procedimiento iterativo

• Produce una serie de generaciones de poblaciones

• Cada miembro de una población representa una solución

posible al problema y se denomina cromosoma

• Nuevas soluciones se generan por cruza y mutación

• Requiere el cálculo de una función de aptitud (fitness)

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1. Crear una población inicial de cromosomas

2. Evaluar la aptitud de cada cromosoma

3. Criterio de terminación

4. Seleccionar padres de acuerdo a su aptitud

5. Recombinar padres para generar hijos

6. Mutar los hijos

7. Reemplazar la población por los hijos

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•Las redes neuronales encuentran aplicaciones en

diversos campos como en modelación,

reconocimiento de patrones, control; en virtud de su

importante propiedad: la habilidad de aprender.

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• Los exoesqueletos son sistemas complejos, los cuales principalmente

están relacionados con los sistemas no lineales.

• La representación matemática de los sistemas complejos es un punto

entre la relación: mayor simplicidad del modelo – mayor incertidumbre

en los parámetros que lo definen.

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Los sistemas inteligentes son sistemas que emplean técnicas técnicas

computacionales inspiradas en mecanismos naturales, las cuales son computacionales inspiradas en mecanismos naturales, las cuales son

aplicadas con éxito enaplicadas con éxito en la solución de problemas. Los la solución de problemas. Los SISI presentan

características como adaptación, aprendizaje, razonamiento y/o

evolución.

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Exoesqueleto

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