Redes neuronales para la predicción de la postura de agarre en la manipulación de objetos por la mano humana
Resumen:
El
proyecto tiene como objetivo principal realizar una predicción realista
de la postura de agarre de la mano humana para objetos de la vida
diaria. El trabajo se plantea para las posturas de máxima apertura y
final de agarre para el agarre de precisión de tipo pinza, uno de
los más empleados en la manipulación humana. Se trata del primer paso
hacia la generalización para cualquier tipo de agarre. Las redes
neuronales son útiles como herramienta de predicción de posturas en el
agarre humano pues son capaces de aprender las reglas subyacentes que
se adoptan durante dicho proceso. En el proyecto se plantean tres
fases. La primera consiste en la identificación de los parámetros que
más afectan al agarre planteado, a través de la experimentación. La
segunda consiste en el desarrollo de un módulo de predicción de la
postura de agarre basado en redes neuronales para el agarre tipo pinza.
Finalmente, la tercera supondrá la integración del módulo de predicción
en el modelo biomecánico de agarre diseñado por el grupo de
investigación. Esta integración permitirá automatizar la obtención de
la postura de agarre para un objeto dado que sea biomecánicamente
correcta y representativa del agarre humano habitual para dicho objeto.
