Diseño de una prótesis de antropomórfica de mano para pacientes con amputación transradial basada en materiales viscoelásticos

Abstract

En la presente tesis se propone, el diseño mecatrónico de una prótesis de mano, para pacientes con amputación transradiaL la cual pennitirá al usuario el control de esta nueva extremidad por medio de una mterfuz de electroencefulogra:fia que predecirá las acciones y deseos del usuario y comunicándose con el controlador de la prótesis llevará a cabo dicha tarea. El presente diseño ha sido basado en estudios antropomórficos y biomecánicos de la mano humana. Consideraciones, cálculos, comparaciones y justificaciones son presentados en el presente documento. Así se logró un diseño capaz de someterse hasta 1 O kgf de carga con sólo una masa de aproximadamente 800 gr. Además el tiempo de cerrado de la mano es de 0.33 s, siendo un prototipo rápido con una velocidad comparable a la mano humana . Así mismo, el sistema electrónico de la prótesis fue diseñado para optimizar el ahorro de energía y controlar sólo las variables necesarias para el buen funcionamiento del conjunto. Las variables a controlar son justificadas de acuerdo al diseño mecánico propuesto. Además, el sistema se divide en tres dispositivos independientes: una interfuz cerebro máquina, que adquirirá las señales eléctricas producidas en la superficie del cerebro para la interpretación de la acción a realizar; un dispositivo Smartphone de alto rendimiento, que procesará la señal adquirida, realizando el :filtrado y reconocimiento de patrones; y la prótesis propiamente dicha, la cual recibe los parámetros del anterior procesador y controla las salidas actuadas, por medio de un lazo de control realimentado con sensores de posición y fuerza. Finalmente, se proponen filtros digitales de orden ocho para el preprocesamiento de la señal los cuales otorgarán una atenuación de paso de 0.5 dB y una atenuación de corte de 40 dB, así como un algoritmo de reconocimiento de patrones basado en redes neuronales y aprendizaje autónomo. La presente tesis no desarrolla los parámetros exactos de este sistema de reconocimiento y aprendizaje, pero sí propone una secuencia de algoritmos que permitirá llegar al controlador óptimo de la prótesis. Esta limitante se debe a la necesidad de la obtención de estos parámetros por medio de iteraciones de prueba y error.