SISTEMA PARA VALIDACIÓN DE CONTROL DE ROBOT MEDIANTE SEÑALES ELECTROENCEFALOGRÁFICAS (SYSTEM FOR VALIDATION OF ROBOT CONTROL BY ELECTROENCEPHALOGRAPHIC SIGNALS)

Resumen

Resumen

Actualmente el análisis de las señales electroencefalográficas ha cobrado una gran importancia, al grado que se han desarrollado dispositivos personales de electroencefalografía (EEG) capaces de ser usados de manera individual, para terapia, meditación, neuromarketing e incluso interfaces cerebro-máquina (BCI, Brain Computer Interface).
En este trabajo se presenta la implementación de una interfaz cerebro - máquina usando los sensores presentes en el dispositivo personal de EEG, EMOTIV Insight, para el control de un brazo robótico de dos grados de libertad. Éste se realizará mediante el movimiento de la cabeza y pensamientos cognitivos, denominados comandos mentales.
El estudio se enfoca en obtener y analizar los comandos mentales obtenidos mediante los canales del EMOTIV Insight, con el objetivo de determinar qué tan viable es el uso de este dispositivo en BCI activas. Para ello se utilizan métodos estadísticos, el análisis de varianza ANOVA y el análisis de correlación, que permiten determinar qué tan similares son las señales electroencefalográficas de los diferentes sujetos de prueba en dos acciones una para apertura y otra para cierre del gripper del brazo robot.

Palabras Claves: Interfaz cerebro-máquina, BCI, EEG, análisis de correlación.

Abstract

Currently, the analysis of electroencephalographic signals has gained much importance, to extent that personal electroencephalography (EEG) devices have been developed that can be used individually, for therapy, meditation, neuromarketing and even brain-machine interfaces (BCI, Brain Computer Interface).
This paper presents the implementation of a brain-machine interface using the sensors present in a personal EEG device, the Emotiv Insight, for control of a robotic arm of two degrees of freedom, through the movement of head and cognitive thoughts, referred to as mental commands.
The study focuses on obtaining and analyzing the mental commands obtained through the EMOTIV Insight channels, with the aim of determining how viable the use of this device is in active BCI. Statistical methods are used for this purpose. ANOVA analysis of variance and correlation analysis, which allow to determine how similar are the electroencephalographic signals of the different test subjects in two actions, one for opening and the other for closing the gripper of the robot arm.

Keywords: Brain Machine-Interface, BCI, EEG, Correlation analysis.