Iniciado: Marzo 2023 Equipo: Ricardo y Ángel La Rosa Área: Biomedicina y Mecatrónica
Descripción General
Prototipo de brazo robótico diseñado para asistencia médica y rehabilitación de pacientes con movilidad reducida. Este proyecto interdisciplinario combina conceptos de biomedicina, mecatrónica y programación avanzada.
El brazo robótico asistencial es un dispositivo capaz de realizar movimientos precisos controlados mediante sensores EMG (electromiográficos) que captan las señales musculares del usuario. El sistema incluye retroalimentación háptica y puede adaptarse a diferentes necesidades de rehabilitación.
Los resultados preliminares muestran una mejora significativa en la precisión de movimiento y en la experiencia del usuario durante las sesiones de terapia. Este proyecto representa un paso importante hacia la democratización de la tecnología asistencial en el ámbito médico.
Objetivos del Proyecto
Desarrollar un prototipo funcional de brazo robótico para rehabilitación motriz
Implementar un sistema de control basado en señales EMG (electromiográficas)
Diseñar una interfaz intuitiva para pacientes y terapeutas
Optimizar el consumo energético para una mayor autonomía
Crear un dispositivo accesible en términos de costo y usabilidad
Tecnologías Utilizadas
Arduino
Plataforma de control principal usando Arduino Mega para gestionar los servomotores y sensores.
Sensores EMG
Sensores Myoware para captar señales musculares y traducirlas en comandos para el brazo.
Impresión 3D
Fabricación de componentes estructurales usando PLA y PETG para mayor resistencia.
App de Control
Interfaz desarrollada con Processing para configuración y monitoreo en tiempo real.
Equipo del Proyecto
Ricardo
Estudiante de Ing. Eléctrica
Ángel La Rosa
Estudiante de Ing. Eléctrica
Resultados y Conclusiones
Durante las pruebas iniciales con 12 voluntarios, observamos una mejora promedio del 37% en la precisión de movimientos después de 5 sesiones de rehabilitación utilizando nuestro prototipo. La interfaz intuitiva permitió que tanto pacientes como terapeutas se adaptaran rápidamente al dispositivo.
Mejora en precisión de movimiento a lo largo de las sesiones de terapia
Los principales desafíos encontrados estuvieron relacionados con la calibración de los sensores EMG para diferentes tipos de pacientes y la optimización del consumo energético. Para futuras iteraciones, planeamos implementar un sistema de aprendizaje automático que permita una mejor adaptación a las características individuales de cada usuario.
Como conclusión, este proyecto demuestra el potencial de la tecnología robótica aplicada a la rehabilitación médica, especialmente cuando se desarrolla con un enfoque interdisciplinario. Continuaremos trabajando en mejorar el prototipo y esperamos realizar pruebas clínicas más extensas en colaboración con hospitales locales.
