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Título : Ativação de um braço robótico utilizando modelos adaptativos de classificação em sinais cerebrais de imagética motora.
Autor : Nascimento, Odisley Elias
metadata.dc.contributor.advisor: Eras Herrera, Wendy Yadira
Costa, Fabrício Javier Erazo
metadata.dc.contributor.referee: Leite, Sarah Negreiros de Carvalho
Yared, Glauco Ferreira Gazel
Eras Herrera, Wendy Yadira
Costa, Fabrício Javier Erazo
Palabras clave : Interface cérebro-computador
Manipuladores - mecanismo
Fecha de publicación : 2022
Citación : NASCIMENTO, Odisley Elias. Ativação de um braço robótico utilizando modelos adaptativos de classificação em sinais cerebrais de imagética motora. 2022. 85 f. Monografia (Graduação em Engenharia Elétrica) - Instituto de Ciências Exatas e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, João Monlevade, 2022.
Resumen : Uma Interface Cérebro Máquina (ICM) é um sistema que permite a comunicação entre um indivíduo e dispositivos externos via sinais cerebrais. Esses sinais são respostas neurofisiológicas a algum estímulo, interno ou externo, e são utilizados para ativação de uma ICM. Uma das maneiras de ativação é através da imagética motora (IM). A IM é um processo cognitivo que representa a imaginação de um ato motor, sem efetivação do movimento. Alguns fenômenos relacionados a IM podem ser verificados através da eletroencafalografia (EEG), como a Sincronização/Dessincronização relacionada ao evento (SRE/DRE). A SRE/DRE é um processo de aumento ou redução de energia do sinal de EEG em relação a um EEG basal, antes ou após um processo motor e é utilizada como parâmetro para classificação de sinais de IM. Neste trabalho, investiga-se a classificação de sinais de IM de mão direita e IM de mão esquerda utilizando o filtro de Kalman (FK) para atualizar os modelos do classificador Análise Discriminante Linear, do inglês Linear Discriminant Analysis (LDA) e do método de extração de características Padrões Espaciais Comuns, do inglês Common Spatial Patterns (CSP). A metodologia de adaptação proposta tem duas etapas. Na primeira etapa são obtidos os modelos fixos do CSP e do LDA a partir de trechos de EEG separados para treinamento. Na segunda etapa, após a classificação de cada novo trecho de teste, os modelos do CSP e/ou LDA são atualizados. A abordagem proposta alcançou uma média global de acerto de 94,23% nos testes ordenados enquanto a média obtida nos modelos invariantes no tempo foi de 75,03%. Os resultados sugerem que os métodos invariantes no tempo e a combinação com o CSP invariante no tempo e o LDA adaptativo são promissores para implementação e aplicação de uma ICM-IM. Finalmente, a partir da classificação dos sinais de IM, ativa-se o manipulador robótico ED7220C para simular um processo de eletrólise, que consiste em dois banhos para o desengraxamento das peças e o banho eletrolítico.
metadata.dc.description.abstracten: A Brain Computer Interface (BCI) is a system that allows communication between a subject and external devices via electrical brain signals. These signals are neurophysiological responses to some stimulus, internal or external, and are used to activate an ICM. One way of activation is through motor imagery (MI). MI is a cognitive process that represents the imagination of a motor act, without actual movement. Some MI-related phenomena can be verified using electroencaphalography (EEG), such as Event-related Synchronization/ Desynchronization (ERS/ERD). The ERS/ERD is a process of increasing or decreasing the energy of the EEG signal before or after a motor process and is used as a parameter for classifying MI signals. In this work, the classification of direct MI and direct MI signals is investigated in three sets of tests (random, alternating and ordered) using four adaptive methods, CF LF, CF LA, CA LF and CA LA, based on the No No Kalman filter (FK) to update classifier models Linear Discriminant Analysis (LDA) and feature extraction method Common Spatial Patterns (CSP). A proposal for a two-step adaptation methodology. In the first step, we obtained the fixed models CSP and LDA from separate sectors of EEG for training. In the second step, after classifying each new test section, the CSP and/or LDA models are updated. The results suggest that the time-invariant methods and the combination with the time-invariant CSP and the adaptive LDA are promising for the implementation and application of an ICM-IM. Finally, based on the classification of MI signals, the robotic manipulator ED7220C is activated to simulate an electrolysis process, which consists of two baths for degreasing parts and an electrolytic bath.
URI : http://www.monografias.ufop.br/handle/35400000/5037
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