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Diseño, desarrollo e implementación del software de integración para control de movimiento, visión artificial, reconocimiento de voz, sensado táctil y EMG para prótesis de mano robótica para niños.

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URI: http://hdl.handle.net/10498/39047

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Memoria del Trabajo de Fin de Grado (9.275Mb)
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Alternative title
Design, development and implementation of integration software for motion control, artificial vision, voice recognition, tactile sensing and EMG for robotic hand prostheses for children.
Author/s
Neira Gómez, Práxedes
Date
2025-09-24
Advisor
Salvador Domínguez, BlasAuthority UCA; Morgado Estévez, ArturoAuthority UCA
Department
Ingeniería Informática
Abstract
Este proyecto se centra en el diseño, desarrollo e implementación del software de integración que permita controlar los distintos elementos que forman una prótesis de mano robótica destinada a niños. Dichos elementos son: motores DC, que pueden manejar dedos; una cámara, que se encarga de la detección de objetos mediante visión artificial con OpenCV; un sistema de reconocimiento de voz; sensores capacitivos, que permiten detectar el tacto; y sensores electromiográficos (EMG), para detectar contracciones musculares en el antebrazo. Cada uno de estos subsistemas está gobernado por microcontroladores de la familia STM32 y colaboran entre ellos bajo la dirección de una Raspberry Pi, mediante comunicación I2C. Esta Raspberry Pi es, además, la encargada de la programación de los microcontroladores a través de OpenOCD. El sistema incluye también características lúdicas, como luces RGB y sonidos, para mejorar la experiencia del usuario infantil. A lo largo de esta memoria se describen los pasos seguidos durante el estudio y el desarrollo del sistema, las distintas tecnologías consideradas, así como varias comparativas entre ellas. Asimismo, se muestran pruebas del funcionamiento final del sistema y las conclusiones obtenidas.
Subjects
Software de integración; Prótesis robótica; Mano robótica; Niños; Motores DC; Visión artificial; OpenCV; Reconocimiento de voz; Sensores capacitivos; Sensores EMG; Red neuronal; Microcontroladores; STM32; Raspberry Pi; I2C; OpenOCD; RGB
Collections
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