Control de exoesqueleto de rehabilitación de mano con Leap Motion Controller

  1. Sierra, David 1
  2. Sánchez Brizuela, Guillermo 1
  3. Pérez Turiel, Javier 1
  4. Fraile, Juan Carlos 1
  1. 1 Universidad de Valladolid
    info

    Universidad de Valladolid

    Valladolid, España

    ROR https://ror.org/01fvbaw18

Libro:
XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja)
  1. Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós (coord.)
  2. José Manuel Andújar Márquez (coord.)
  3. Ramon Costa Castelló (coord.)
  4. Carlos Ocampo Martínez (coord.)
  5. Jesús Fernández Lozano (coord.)
  6. Matilde Santos Peñas (coord.)
  7. José Enrique Simó Ten (coord.)
  8. Montserrat Gil Martínez (coord.)
  9. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  10. Raúl Marín Prades (coord.)
  11. Eduardo Rocón de Lima (coord.)
  12. Elisabet Estévez Estévez (coord.)
  13. Pedro Jesús Cabrera Santana (coord.)
  14. David Muñoz de la Peña Sequedo (coord.)
  15. José Luis Guzmán Sánchez (coord.)
  16. José Luis Pitarch Pérez (coord.)
  17. Oscar Reinoso García (coord.)
  18. Oscar Déniz Suárez (coord.)
  19. Emilio Jiménez Macías (coord.)
  20. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-841-8

Año de publicación: 2022

Páginas: 141-147

Congreso: Jornadas de Automática (43. 2022. Logroño)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

En este trabajo se presenta un nuevo algoritmo de control para dispositivos electromecánicos de rehabilitación de mano basado en la detección de la estructura y de los movimientos de la mano realizados con Leap Motion Controller (LMC). Este nuevo algoritmo de control permite la realización de terapias de tipo bilateral sin la necesidad de utilizar elementos de contacto como guantes o electrodos. El funcionamiento del sistema ha sido validado en la realización de pruebas preliminares con personas sanas y se encuentra en fase de validación dentro de un entorno hospitalario con pacientes que han sufrido un ACV.