Sistemas Inteligentes en Exoesqueletos de Rehabilitación

21/03/2012 1Tlahuelilpan de Ocampo, Hgo.

21/03/2012 2Tlahuelilpan de Ocampo, Hgo.

21/03/2012 3Escuela Superior de Tlahuelilpan


0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

NIÑOS JOVENES ADULTOS ADULTOS MAYORES

NO ESPECIFICADO

37.333.4

24.9

4.10.3

610.2

36.6

46.5

0.7

5.3

13.9

46.2

33.9

0.70 0

9.3

89.3

1.4

Nacimiento

Enfermedad

Accidente

Edad avanzada


Porcentaje de población por grupos de edad según tipo de discapacidad.

Grupos de edad Motriz Auditiva Lenguaje Visual Mental

Total 45.3 15.7 4.9 26.0 16.1

Niños 35.1 12.0 10.3 15.1 33.9

Jóvenes 31.4 11.2 10.1 17.3 36.4

Adultos 43.2 12.0 4.7 28.7 15.7

Adultos mayores 55.1 21.0 1.4 30.5 3.7

NOTA: La suma de los tipos de discapacidad puede ser mayor a cien debido a la población con más de una discapacidad; el porcentaje se calculó en relación al total de personas con discapacidad en cada grupo de edad.


0 5 10 15 20

Distrito Federal

Nuevo León

Campeche

Guanajuato

Tamaulipas

Chihuahua

Baja California N

Michoacán

San Luis Potosí

Chiapas

Hidalgo

Quintana Roo

Durango

Aguascalientes

Nayarit

Colima

Participación de los Estados en el PIB 2007


HAND EXERCISER: An arm

exoskeleton developed by a

group at the University of

Salford, in

Manchester, England, helps

users in rehabilitation exercises.


HAND EXERCISER: An arm exoskeleton developed by a group at the

University of Salford, in Manchester, England, helps users in rehabilitation

exercises.


GAIT REHABILITATION ROBOT: An

exoskeleton developed the Institute for

Biomedical Technology (BMTI),

University of Twente, The Netherlands.


Puede ser descrita como una

colección de metodologías inspiradas por la metamorfosis

biológica:

• leyes evolutivas de Darwin [algoritmos genéticos (GA)

• neurofisiología del cerebro humano [redes neuronales (NN)

• razonamiento aproximado del ser humano [lógica difusa (FL)


Algoritmos, Datos y Conocimientos.

• Procesamiento del conocimiento.

• Pueden variar su comportamiento sin necesidad de cambiar los

programas.

• Pueden inferir nuevos hechos a partir de situaciones

conocidas, adaptarse a nuevas circunstancias y obtener nuevos

conocimientos.

• Por lo general, son independientes del dominio de aplicación.

• Resumen: razonamiento, aprendizaje, evolución.


• Procedimiento iterativo

• Produce una serie de generaciones de poblaciones

• Cada miembro de una población representa una solución

posible al problema y se denomina cromosoma

• Nuevas soluciones se generan por cruza y mutación

• Requiere el cálculo de una función de aptitud (fitness)


1. Crear una población inicial de cromosomas

2. Evaluar la aptitud de cada cromosoma

3. Criterio de terminación

4. Seleccionar padres de acuerdo a su aptitud

5. Recombinar padres para generar hijos

6. Mutar los hijos

7. Reemplazar la población por los hijos


•Las redes neuronales encuentran aplicaciones en

diversos campos como en

modelación, reconocimiento de patrones, control; en

virtud de su importante propiedad: la habilidad de

aprender.


• Los exoesqueletos son sistemas complejos, los cuales principalmente

están relacionados con los sistemas no lineales.

• La representación matemática de los sistemas complejos es un punto

entre la relación: mayor simplicidad del modelo – mayor incertidumbre

en los parámetros que lo definen.


Los sistemas inteligentes son sistemas que emplean técnicas

computacionales inspiradas en mecanismos naturales, las cuales son

aplicadas con éxito en la solución de problemas. Los SI presentan

características como adaptación, aprendizaje, razonamiento y/o

evolución.


Exoesqueleto

Video 3 Bleex-part3.mpeg

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