ABSTRACT
En este artículo se presenta el desarrollo de un algoritmo para la estimación de la velocidad de los movimientos básicos de la mano usando redes neuronales artificiales a partir del sensado de la actividad electromiográfica del antebrazo. Parala implementación de dicho algoritmo fue necesario adaptar un modelo funcional de laboratorio para la medición de la velocidad, usando procesado digital de imágenes, presentando un error bajo en la medición de velocidad. Asimismo, para la estimación de velocidad a partir del análisis de la sEMG (señal electromiográfica superficial) se escogió una red NARX (nonlinear autoregressive network with exogenous inputs) como resultado de la comparación de diversas topologías de redes neuronales dinámicas. Losresultados mostrados evidencian una aproximación adecuada en la estimación de velocidad, que sirve como punto de comparación al usarse metodologías diferentes para obtener los perfiles de velocidad.
In this paper an algorithm for estimating the speed of the basic hand movements using artificial neural networksbased on recorded electromyographic activity at the forearm is presented. To implement this algorithm it was necessary to adapt amodel for measuring the speed, using digital image processing, which presented a low error rate measurement. Likewise, for speedestimation, a NARX network (network nonlinear autoregressive with exogenous inputs) was chosen after comparing differentdynamic neural network topologies. The results shown demonstrated a suitable approach to the estimation of speed, which servesas a comparison to the different methodologies used to obtain the velocity profiles.