Control de un robot móvil basado en señales de electromiografía de superficie como plataforma experimental para el desarrollo de tecnologías aplicadas para la rehabilitación

Resumen

Introducción: Las interfaces hombre-máquina basadas en electromiografía de superficie permiten transformar la activación muscular voluntaria en comandos funcionales para el control de dispositivos robóticos. La integración de sensores mioeléctricos, procesamiento embebido, comunicación inalámbrica y robótica móvil constituye una alternativa accesible para desarrollar prototipos experimentales orientados a asistencia funcional y rehabilitación motora.

Objetivo: Desarrollar y calibrar un sistema de control robótico basado en señales de electromiografía de superficie, procesamiento embebido y comunicación inalámbrica para controlar la navegación de un vehículo robótico móvil, como plataforma experimental para tecnologías aplicadas a la rehabilitación.

Metodología: Se diseñó una arquitectura modular compuesta por cuatro etapas: adquisición mioeléctrica, procesamiento embebido, comunicación inalámbrica y actuación robótica. Para la adquisición se utilizaron sensores de electromiografía de superficie tipo MyoWare ©, colocados sobre grupos musculares del antebrazo asociados con movimientos voluntarios de mano y muñeca. Los comandos se vincularon con patrones motores funcionales: cierre de mano para avanzar, apertura de mano para retroceder, desviación de muñeca hacia derecha e izquierda para giros laterales, y reposo muscular para detener el vehículo. En el procesamiento, un microcontrolador ESP32 realizó lectura analógica, acondicionamiento digital básico, identificación de umbrales de activación y conversión de patrones musculares en comandos discretos. La comunicación inalámbrica transmitió las instrucciones hacia el controlador del vehículo robótico. Como antecedente, se realizaron pruebas iniciales con una interfaz gestual comercial tipo Myo Armband © para validar la lógica gesto-comando; posteriormente, el sistema se actualizó hacia sensores mioeléctricos independientes para incrementar la flexibilidad de adquisición, calibración y adaptación del control. La calibración consideró tasa global de reconocimiento, tasa por comando, latencia promedio, desviación estándar de latencia y desempeño operativo.

Resultados: La calibración técnica se realizó en un usuario, considerando 625 pruebas funcionales distribuidas en cinco comandos de navegación, con 125 intentos por comando. El sistema reconoció correctamente 591 comandos, correspondiente a una tasa global de acierto de 94.6 ± 0.9%. La tasa por comando fue de 96.0 ± 1.8% para avanzar, 88.0 ± 2.9% para retroceder, 96.0 ± 1.8% para giro a la derecha, 94.4 ± 2.1% para giro a la izquierda y 98.4 ± 1.1% para detener. La desviación estándar del porcentaje de acierto se estimó a partir de la proporción binomial de respuestas correctas. La latencia funcional promedio global fue de 176 ± 24 ms. El comando más estable fue detener, con mayor tasa de acierto, menor latencia y dispersión temporal, 125 ± 15 ms. El comando con mayor error fue retroceder, con 88.0 ± 2.9% de acierto y latencia de 215 ± 34 ms. Estos hallazgos sugieren que la estabilidad del control mioeléctrico dependió de la reproducibilidad de la contracción voluntaria, la calibración del umbral y la calidad de adquisición de la señal sEMG.

Conclusiones: La propuesta demostró viabilidad técnica preliminar para controlar un sistema robótico mediante activación muscular voluntaria. La calibración mostró alta tasa de reconocimiento y latencia compatible con tiempos adecuados para la aplicación objetivo. Esta plataforma puede servir como base escalable para tecnologías aplicadas a rehabilitación, robótica de asistencia y entrenamiento en control mioeléctrico.