Estimación de posturas de agarre en base a ACP y RN

Abstract

La investigación en manos antropomorfas robóticas y protésicas experimenta un auge en la actualidad. Unos diseños intentan lograr un agarre estable y diestro mientras que otros pretenden alcanzar un elevado grado de antropomorfismo y de apariencia cosmética. Sin embargo, las prótesis de mano existentes suelen ser muy simples desde un punto de vista biomecánico. Esto se debe a la complejidad de establecer una interacción adecuada entre el amputado y una prótesis de múltiples grados de libertad, que requeriría numerosas señales de control independientes y un controlador inteligente. Una innovación en el ámbito del control de manos artificiales podría derivarse de la observación e imitación del comportamiento biomecánico natural, en base a un espacio de dimensionalidad reducida. El presente trabajo plantea la utilización del análisis de componentes principales (ACP), para reducir la dimensionalidad del problema de control, en combinación con las redes neuronales (RN), para predecir la posturas de la mano en dos tipos de agarre sobre objetos cilíndricos: un agarre de potencia (cilíndrico) y un agarre de precisión (pinza con 5 dedos). El objetivo es determinar el mínimo número de entradas de control necesarias para que una mano protésica avanzada pueda realizar actividades de la vida diaria en base a patrones posturales identificados y evaluar su posibilidad de control real. Para ello, se realizaron experimentos de agarre con 16 sujetos diestros y 4 cilindros de diversos diámetros durante los que se registró la posición de 32 marcadores. A partir de estos datos se calcularon los ángulos de articulación de la mano para cada postura de agarre (PA). Posteriormente, se realizó un ACP sobre los datos de PA, obteniendo 7 componentes principales (posturas propias de agarre, PPA) que determinaron las sinergias posturales producidas durante el agarre. El resultado se simuló mediante OpenSim. Los datos obtenidos se utilizaron para entrenar y validar una RN para estimar PA a partir de las PPA, con una arquitectura previamente validada compuesta por dos capas. Finalmente, se calculó la raíz cuadrada del error cuadrático medio global y por articulación de la predicción realizada por la RN con respecto a la postura experimental, obteniendo resultados alentadores.