En este trabajo evaluamos una interfaz cerebro-ordenador (BCI) semiautónoma para tareas de manipulación. En este sistema, el usuario controla un brazo robótico mediante comandos de imágenes motoras. En los sistemas BCI tradicionales de control de procesos, el usuario tiene que proporcionar esos comandos continuamente para manipular el efector del robot paso a paso, lo que resulta un proceso tedioso para tareas sencillas como coger y volver a colocar un elemento de una superficie. En este caso, adoptamos un enfoque semiautónomo basado en un modelo de álgebra geométrica conforme que resuelve la cinemática inversa del robot sobre la marcha, y luego el usuario sólo tiene que decidir el inicio del movimiento y la posición final del efector (enfoque de selección de objetivos). En estas condiciones, implementamos tareas de coger y colocar con un disco como objeto y dos áreas de destino colocadas en la mesa en posiciones arbitrarias. Se utilizó un algoritmo de visión artificial (AV) para obtener las posiciones de los artículos expresadas en el marco del robot a través de imágenes capturadas con una cámara web. A continuación, el algoritmo de AV se integra en el modelo de cinemática inversa para realizar las tareas de manipulación. Como prueba de concepto, se entrenó a diferentes usuarios para que controlaran las tareas de recoger y colocar mediante los enfoques de control de procesos y de selección de objetivos semiautónoma, de forma que se pudiera comparar el rendimiento de ambos esquemas. Nuestros resultados muestran la superioridad en el rendimiento del enfoque semiautónomo, así como la evidencia de una menor fatiga mental con él.
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