Control y virtualización de un mano robótica RH8D mediante ROS
DOI:
https://doi.org/10.17979/ja-cea.2025.46.12233Palabras clave:
Robótica y control, Sistemas biológicos y médicos, Sistemas mecatrónicosResumen
Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de control híbrido para la mano robótica RH8D (Seed Hand), integrando distintas formas de interacción humano-máquina. El sistema incluye un control manual desde una interfaz gráfica creada en MATLAB combinado con un sistema de control mioeléctrico. Para ello, se emplea una arquitectura distribuida soportada por ROS, lo que permite una comunicación eficiente y flexible entre dispositivos y plataformas. Además, se ha implementado un gemelo digital de la mano en Unity que replica en tiempo real los movimientos de la mano física a partir de los datos recibidos mediante ROS. Esta virtualización proporciona un valor añadido al sistema, ofreciendo capacidades de supervisión remota y simulación previa. La propuesta sirve de base a futuros desarrollos en el ámbito del entrenamiento virtual del control mioeléctrico de prótesis robóticas.
Referencias
Carro, R., Costales, F., A., O., 2022. Serious games for training myoelectric prostheses through multi-contact devices. Children 9 (3), 423. DOI: 10.3390/children9030423
Cellupica, A., Cirelli, M., Saggio, G., Valentini, P., 2024. An interactive digital-twin model for virtual reality environments to train in the use of a sensorized upper-limb rosthesis. Algorithm 17, 35. DOI: 10.3390/a17010035
Chappell, D., Son, H., Clark, A., Yang, Z., Bello, F., Kormushev, P., Rojas, N., 2022. Virtual reality pre-prosthetic hand training with physics simulationand robotic force interaction. IEEE Robotics and Automation Letters 7 (2), 4550–4557.DOI: 10.1109/LRA.2022.3151569
Geethanjali, P., 2016. Myoelectric control of prosthetic hands: state-of-the-art review. Medical Devices: Evidence and Research 27 (9), 247–255. DOI: 10.2147/MDER.S91102
Joyner, J., Vaughn-Cooke, M., Benz, H., 2021. Comparison of dexterous task performance in virtual reality and real-world rnvironments. Frontiers in Virtual Reality 2, 599274. DOI: 10.3389/frvir.2021.599274
Mendez, V., Iberite, F., Shokur, S., Micera, S., 2021. Current solutions and future trends for robotic prosthetic hands. Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 4, 595–627. DOI: 10.1146/annurev-control-071020-104336
Polo-Hortigüela, C., Maximo, M., Jara, C., Ramon, J., Garcia, G., Ubeda, A., 2024. A comparison of myoelectric control modes for an assistive robotic virtual platform. Bioengineering 11, 473. DOI: 10.3390/bioengineering11050473
Singh, M., Kapukotuwa, J., Gouveia, E., Fuenmayor, E., Qiao, Y., Murry, N., Devine, D., 2024. Unity and ros as a digital and communication layer for digital twin application: Case study of robotic arm in a smart manufacturing cell. Sensors 24 (17), 5680. DOI: 10.3390/s24175680
Weinberg, A., Shirizly, A., Azulay, O., Shintov, S., 2024. Survey of learningbased approaches for robotic in-hand manipulation. Frontiers in Robotics and AI 11, 1455431. DOI: 10.3389/frobt.2024.1455431
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