Sistema de entrenamiento virtual inmersivo para prótesis robóticas mioeléctricas

Autores/as

  • Pablo Orgiler Human Robotics Group, Universidad de Alicante
  • Cristina Romero Human Robotics Group, Universidad de Alicante
  • Raquel Martínez-Pérez Human Robotics Group, Universidad de Alicante
  • Andrés Úbeda Human Robotics Group, Universidad de Alicante
  • Gabriel J. García Human Robotics Group, Universidad de Alicante

DOI:

https://doi.org/10.17979/ja-cea.2026.47.13840

Palabras clave:

Tecnología asistiva e ingeniería de rehabilitación, Análisis e interpretación de bioseñales, Trabajo en entornos reales y virtuales, Modelado, simulación y visualización de sistemas biomédicos, Tecnología robótica

Resumen

El desarrollo de prótesis robóticas mioeléctricas ha mejorado la autonomía de las personas con amputación, aunque su elevado coste y la complejidad del control muscular generan altas tasas de abandono. Para abordar este problema, se ha creado un sistema de entrenamiento en realidad virtual para usuarios con amputación transradial, permitiendo practicar el control de la prótesis antes de adquirir el dispositivo físico. El sistema integra la captación EMG mediante Noraxon miniDTS, el procesamiento y clasificación en MATLAB, el control en ROS 2 y un entorno virtual en Unity que incorpora el modelo de la mano robótica RH8D, visualizado con Oculus Quest. La validación con sujetos sanos muestra mejoras en los tiempos de ejecución, buena usabilidad y un alto potencial como alternativa eficiente y de bajo coste para la rehabilitación preprotésica convencional.

Referencias

Dhawan, D., Barlow, M., Lakshika, E., 2019. Prosthetic rehabilitation training in virtual reality. In: 2019 IEEE 7th International Conference on Serious Games and Applications for Health (SeGAH). IEEE, Kyoto, Japan, pp. 1–8. DOI: 10.1109/SeGAH.2019.8882455

Espinosa, M., Nathan-Roberts, D., 2019. Understanding prosthetic abandonment. In: Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. Vol. 63. SAGE Publications, Los Angeles, CA, pp. 1644–1648. DOI: 10.1177/1071181319631508

Farina, D., Jiang, N., Rehbaum, H., Holobar, A., Graimann, B., Dietl, H., 2014. The extraction of neural information from the surface emg for the control of upper-limb prostheses: Emerging avenues and challenges. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 22 (4), 797–809. DOI: 10.1109/TNSRE.2014.2305111

Hashim, N. A., Abd Razak, N. A., Gholizadeh, H., Abu Osman, N. A., 2021. Video game–based rehabilitation approach for individuals who have undergone upper limb amputation: Case-control study. JMIR Serious Games 9 (1). DOI: 10.2196/17017

Lambrecht, J. M., Pulliam, C. L., Kirsch, R. F., 2011. Virtual reality environment for simulating tasks with a myoelectric prosthesis: an assessment and training tool. Journal of Prosthetics and Orthotics 23 (2), 89–94. DOI: 10.1097/JPO.0b013e318217a30c

Phelan, I., Arden, M., Matsangidou, M., Carrion-Plaza, A., Lindley, S., 2021. Designing a virtual reality myoelectric prosthesis training system for amputees. In: Extended Abstracts of the 2021 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Association for Computing Machinery, pp. 1–7. DOI: 10.1145/3411763.3443454

Rozevink, S. G., Maas, B., Murgia, A., Bongers, R. M., van der Sluis, C. K., 2025. Therapists’ and prosthesis users’ assessments of a virtual reality environment designed for upper limb prosthesis control training. Journal of Hand Therapy 38 (4), 745–752. DOI: 10.1016/j.jht.2025.01.004

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Publicado

01-09-2026

Número

Sección

Bioingeniería