Control de movimiento robótico con detección cognitiva y facial mediante Emotiv EEG

Este trabajo presenta el desarrollo de una interfaz cerebro-computador utilizando el dispositivo Emotiv EEG, en donde se realizan reconocimientos de gestos faciales y pensamientos cognitivos, los que serán traducidos en movimientos que serán ejecutados por un robot Lego Mindstorms, con la idea de ve...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Monge Lay,Sebastián, Aracena Pizarro,Diego
Lenguaje:Spanish / Castilian
Publicado: Universidad de Tarapacá. 2015
Materias:
EEG
Acceso en línea:http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052015000400002
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Descripción
Sumario:Este trabajo presenta el desarrollo de una interfaz cerebro-computador utilizando el dispositivo Emotiv EEG, en donde se realizan reconocimientos de gestos faciales y pensamientos cognitivos, los que serán traducidos en movimientos que serán ejecutados por un robot Lego Mindstorms, con la idea de verificar si realmente Emotiv realiza un buen reconocimiento y puede ser utilizado para el movimiento de dispositivos. El trabajo es motivado por otras investigaciones realizadas, en donde se aplicaron distintas técnicas para el reconocimiento, pero en algunos casos la velocidad y en otros la precisión no fueron las esperadas, por lo que en esta investigación utiliza otros métodos para evitar esos problemas. Se realizan pruebas de reconocimiento con seis personas, arrojando en el reconocimiento cognitivo un 81% de precisión con dos acciones aprendidas y para el reconocimiento facial una precisión de 67% con seis gestos utilizados. Posteriormente se realiza una prueba en el sistema implementado con una arquitectura dirigida por eventos, junto con el dispositivo Emotiv y el robot, obteniendo una precisión del 70%, evaluada según lo que el usuario quería hacer y lo que ejecutaba el robot, donde se muestra que el dispositivo Emotiv es recomendable para su uso en el control de movimientos, ya que entrega buenos resultados de reconocimiento y permite múltiples acciones en tiempo real.