Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4658
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DC FieldValueLanguage
dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.contributorHoracio Rostro Gonzálezes_MX
dc.creatorTAT Y MWATA VELU-
dc.date.accessioned2021-04-26T15:12:17Z-
dc.date.available2021-04-26T15:12:17Z-
dc.date.issued2018-08-
dc.identifier.urihttp://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/4658-
dc.description.abstractEn la actualidad se han desarrollado importantes avances en el campo de las Interfaces Cerebro-Computadora (Interfaz BCI en inglés), las cuales buscan en principio mejorar las capacidades en personas que presentan alguna discapacidad, en especial la falta o perdida de motricidad. En este sentido, uno de los principales retos dentro de esta área, está el poder lograr velocidades de procesamiento cercanas al pensamiento. De manera más específica, con el fin de que la interacción entre el cerebro y una maquina se pueda dar de manera eficiente, es preciso que el procesamiento de la información cerebral se realice de manera casi instantánea. Es en este sentido que se dirige el presente proyecto, en donde se desarrolla un sistema que permita el control de un robot zoomórfico (en este caso un hexápodo) a partir de dos plataformas, por un lado, un sistema Emotiv EPOC, para la adquisición de señales EEG y por otro un sistema Sockit (procesador + FPGA), el cual permitirá, por un lado, la conexión entre la Emotiv y el robot, y por otro acelerar el procesamiento de las señales EEG en el FPGA. Esto es, la diadema Emotiv detecta la actividad neuronal generada en las zonas de actuación de los sensores de ésta, las cuales se busca que sean procesadas en la tarjeta Sockit y esta a su vez mande comandos de control a un robot zoomórfico. Para lograr esto, primero se busca la interconexión de los tres equipos, i.e., Emotiv, Sockit y el robot, para que las señales enviadas por la diadema lleguen al hexápodo como ordenes de control, posteriormente se pueden definir técnicas avanzadas para el procesamiento de señales EEG y que sean a su vez implementables en hardware (FPGA). Como ejemplo de funcionalidad del sistema, se diseñó un experimento donde se detectan eventos faciales a partir de las señales EEG, las cuales a su vez controlan el movimiento de un hexápodo, esto es guiños derecho e izquierdo para mover al robot.es_MX
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad de Guanajuatoes_MX
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_MX
dc.subject.classificationCIS- Maestría en Ingeniería Eléctrica (Instrumentación y Sistemas Digitales)-
dc.titleImplementación de un sistema para el control de un Robot Zoomórfico utilizando un Sistema Emotiv Epoc y una Plataforma Sockites_MX
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesises_MX
dc.creator.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/763527es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/7es_MX
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/33-
dc.subject.ctiinfo:eu-repo/classification/cti/3314-
dc.subject.keywordsRobot Zoomórficoes_MX
dc.subject.keywordsPlataforma SocKites_MX
dc.subject.keywordsSistema Emotiv Epoc +es_MX
dc.subject.keywordsFPGA (Field Programmable Gate Array)es_MX
dc.subject.keywordsSeñales electroencefalográficas (EEG)es_MX
dc.contributor.idinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/162024es_MX
dc.contributor.roledirectores_MX
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_MX
dc.contributor.twoJORGE ALBERTO ALCARAZ TORRESes_MX
dc.contributor.idtwoinfo:eu-repo/dai/mx/cvu/884149es_MX
dc.contributor.roletwodirector-
dc.description.abstractEnglishNowadays, important advances have been developed in the field of Brain-Computer Interfaces (BCI), which seek in the first place to improve the capabilities of people with a disability, especially the lack or loss of motor skills. In this sense, one of the main challenges in this area is to achieve processing speeds close to thought. More specifically, to achievea real and effective interaction between the brain and a machine, it is essential that the processing of brain information takes place almost instantaneously. In this regard, the present project is directed, which develops a system that allows the control of a zoomorphic robot (hexapod) from two platforms, on one hand, the Emotiv EPOC system, for the acquisition of EEG signals and on the other hand a Sockit system (processor + FPGA), which allows, the connection between the Emotiv and the robot, and accelerate the processing in the FPGA. To be more specific, the Emotiv system detects the neuronal activity from the area registered by the sensors, which are intended tobe processed on the Sockit board and this in turn sends control commands to a zoomorphic robot. To achieve this challenge, we first seek to interconnect the three equipments that are from different manufacturers, so that the signals sent by the headset reach the hexapod as control signals; then define real and effective advanced techniques in the processing of EEG signals and that are at their once implementable in hardware. As an example of system functionality, an experiment was designed where facial events are detected from the EEG signals, which in turn control the movement of a hexapod, i.e., left and right winks to move the robot.en
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