Diseño e implementación de un sistema de visión para la asistencia de personas con discapacidad

Abstract

Alrededor del mundo el 15% de personas viven con alguna condición de discapacidad según el Reporte Mundial en Discapacidad de la Organización Mundial de la Salud. Estas condiciones les impiden desenvolver su vida con normalidad. Por eso en las últimas décadas los gobiernos han empezado a desarrollar normas y programas sobre espacios y herramientas públicas acondicionados para que las personas con discapacidad puedan valerse por sí mismas. La creación de estos espacios ha contribuido al bienestar de las mismas fomentando la participación de las personas con discapacidad como ciudadanos. Lo que pretende este trabajo de tesis es dar valor agregado a los métodos computacionales de procesamiento de señales y a los instrumentos robóticos móviles aplicándolos a la asistencia de personas con discapacidad. Actualmente existen diversas herramientas tecnológicas que les brindan apoyo y facilitan las labores que desempeñan. Por ejemplo, Sillas de ruedas motorizadas que suben escaleras, robots que ayudan a pasar de una cama a otra a los pacientes de los hospitales evitando así luxaciones de los enfermeros y médicos, etc. Específicamente se pretende manipular un brazo robótico mediante un sistema de visión que reconozca movimiento articulares de la cabeza y algunos gestos de la cara. Este sistema está especialmente diseñado para personas que han perdido la movilidad en las extremidades y solo puedan mover la cabeza y hacer algunas expresiones faciales. Todo esto mediante una plataforma de desarrollo que tendrá conectada una cámara que captura imágenes del rostro del usuario y a través de algoritmos de visión puedan comandar el brazo Jaco de la marca Kinova. En el proceso se diseñaron e implementaron la base de datos que sirvió para el reconocimiento de gestos y el sistema electrónico. Se establecieron también límites de seguridad para que el brazo robótico no invadiese zonas del usuario. Se hicieron los cálculos de potencia, consumo y velocidad, y también se analizaron los resultados experimentales en diferentes usuarios de los cuales obtuvimos las curvas de aprendizaje. Los resultados indicaron que el algoritmo de procesamiento tiene un 89.2% de precisión al comandar el brazo robótico y que el usuario puede controlar el brazo robótico con un retardo de 440 milisegundos. Con estos datos concluimos que es posible usar y controlar dispositivos robóticos mediante movimientos de la cabeza y expresiones faciales sirviendo de apoyo a personas con discapacidad motora de manera rápida y segura.