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La falta de sensores y retroalimentación en los dispositivos prostéticos es un área de investigación de gran importancia a desarrollar, ya que con la integración de estas tecnologías se puede lograr sistemas más eficientes e inteligentes. Basados en experimentos previos de sujeción de objetos con la prótesis PrHand, se evidenció que se requiere un control de posición en el motor de actuación para cada objeto del set de objetos AHAP. Lo cual aumenta la complejidad de programación del dispositivo para su funcionamiento. Sin embargo, con la integración de sensores de fuerza se puede generar un modelo de Machine learning (ML) que permita realizar el control de la prótesis para los objetos automáticamente. Por tanto, se plantea la integración de sensores de fuerza a la prótesis construida con tecnologías de robótica blanda llamada PrHand para el desarrollo de un sistema de control basado en la identificación de objetos por medio de modelos de ML. Con esto se logrará mejorar la eficiencia de la prótesis PrHand y permitirá implementar tecnologías de inteligencia artificial en dispositivos de asistencia médica. El objetivo principal de las prótesis es conseguir la mejor funcionalidad posible, sin importar la parte estética con el fin de ayudar a las personas con discapacidades en las manos. Además, el desarrollo de prótesis busca reducir los costes y los métodos de fabricación para que los dispositivos sean más accesibles. Por lo cual, el presente proyecto pretende desarrollar un sistema de identificación de objetos basados en modelos de ML para la prótesis ya existente PrHand. La prueba funcional del dispositivo será ejecutada en un banco de pruebas. Este trabajo permitirá generar una tecnología nacional que puede mejorar la eficiencia de la prótesis PrHand y a su vez, abrirá una nueva línea de investigación entre la EICT y EMCS en robótica e inteligencia artificial aplicada en dispositivos biomédicos. Este tipo de técnicas pueden integrarse en el desarrollo de tecnologías que mejoren los dispositivos comerciales colombianos y latinoamericanos comerciales y de investigación.
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Oct 4, 2024
Ramos, Orion, 2024, "URHAND", https://doi.org/10.34848/9WYHGM, Universidad del Rosario, V1
Dentro de este dataset se encontrarán las siguientes carpetas con los siguientes archivos: Classifiers: archivo que utiliza el dataset llamado (archivo_ final.csv) para crear los clasificadores. Este documento es un archivo de código con extensión .py Dataset creator: en esta car...
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