Control mioeléctrico para movimientos en 2D de un manipulador robótico industrial Natalia López1, Carlos Soria2, Eugenio Orosco1, Fernando di Sciascio2, Máximo Valentinuzzi1. 1 Gabinete de Tecnología Médica, 2Instituto de Automática, Facultad Ingeniería, UNSJ.
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I. INTRODUCCIÓN
L
a teleoperación de robots a través de señales electromiográficas (EMG) constituye un área de desarrollo creciente en los últimos años. La ventaja de este tipo de comando por sobre otros radica en la ausencia de interfases complejas, ya que el movimiento natural del usuario se ve reflejado en el robot. Las señales EMG han sido ampliamente usadas como señales de control en robots de asistencia, prótesis mioeléctricas y sistemas de rehabilitación, mientras que su inclusión como comando en el ámbito de la operación de robots industriales es más reciente y aún en desarrollo. Los primeros antecedentes de un manipulador así comandado se encuentran en Farry [1], para la teleoperación en apertura y cierre de una mano robótica antropomórfica para en aplicaciones espaciales. Los resultados fueron exitosos y sentaron las bases para el control de mano y dedos, pero no para manipuladores de brazo completo. Fukuda [2] introduce la teleoperación de un manipulador usando señales EMG y el movimiento del muñón, integrando sensores de posicionamiento y EMG. El amputado puede usarlo como asistencia para el trabajo sobre una superficie con un alto grado de precisión. En otros desarrollos más recientes [3] se realiza la teleoperación de un brazo robótico antropomórfico de siete grados de libertad para la ubicación y prensión de objetos colocados frente al operador. El ángulo articular del codo y muñeca del manipulador se estima a través de la señal EMG con modelos ARMAX. A diferencia de [2] las pruebas se realizaron sólo con sujetos sanos, por lo que se usaron músculos intactos y no grupos musculares residuales para el control. En el diseño de manipuladores o robots de asistencia debe procurarse que la interfase humano-robot sea adecuada a las necesidades y provea un control amigable y funcional. Esta definición de funcionalidad incluye los factores con
influencia en las prioridades del usuario: edad, tipo de discapacidad, familiaridad con la tecnología, independencia en su manejo cotidiano, situación en la que se produjo la discapacidad y otros similares a discutir con el usuario. En general las tareas asociadas con estas prioridades son las relacionadas a la higiene, alimentación, desenvolvimiento cotidiano y laboral. Esta última tarea es la perspectiva de este desarrollo, el cual se enfoca para permitir la inserción en el mercado laboral en fábricas con líneas de producción automatizadas. En este trabajo se considera concretamente el control mioeléctrico de miembro superior, esencialmente para personas con malformaciones congénitas o amputaciones, sobre un manipulador industrial de manera de proveer una etapa de entrenamiento y de ensayo de distintas estrategias de control. Además la operación de este tipo de manipuladores por parte de individuos amputados brinda un contexto de entrenamiento para el uso posterior de prótesis y ofrece un soporte sicológico importante. Las señales se procesaron según las técnicas clásicas [4] de extracción de características, entre las que se seleccionaron las que requieren menor tiempo de cálculo y tienen una relación más directa con el fenómeno registrado. Luego del cálculo de estos parámetros se implementó un esquema de control con referencias proporcionales y se realizaron simulaciones y pruebas en tiempo real para la ubicación de objetivos con individuos sanos y amputados. II. MATERIALES Y MÉTODOS Para el control electromiográfico deben hacerse consideraciones de acondicionamiento del EMG, seguridad eléctrica del voluntario, robustez frente a cambios en el usuario y repetibilidad de los ensayos, entre otras. Se describen las distintas partes que componen el sistema implementado, el procesamiento de la señal, la adaptación a los voluntarios amputados y el desarrollo de las pruebas experimentales (Fig. 1). Usuario Realimentación visual
Resumen—En este trabajo se describe un sistema de control mioeléctrico de un manipulador robótico para la ejecución de tareas sobre el plano x-y. Las señales mioeléctricas provinieron de voluntarios sanos y especialmente de amputados de miembro superior conectadas mediante placas de acondicionamiento de señal y adquisición digital al entorno MATLAB®. Se comparó el desempeño de parámetros descriptivos de la señal para su uso como comandos de control del brazo robótico y así programar la trayectoria punto a punto del mismo y posicionarlo en forma proporcional al esfuerzo muscular del usuario. Los resultados fueron satisfactorios al controlar dos grados de libertad así como la aceptación por parte de los usuarios como una etapa preliminar para el control potencial de prótesis mioeléctricas. Palabras clave—control mioeléctrico, manipulador robótico, EMG.
Acondicionamiento Manipulador
Procesamiento Extracción de referencias
Controlador
Fig.1: Esquema general del sistema implementado.
B. Extracción de parámetros. El procesamiento de las señales EMG comprende los aspectos de filtrado, clasificación y extracción de parámetros para entregar al robot las referencias en coordenadas articulares. En primer lugar se realiza una rutina de calibración y ajuste de variables, mediante la cual se determina el ruido de base en reposo y, luego, el valor correspondiente a la máxima contracción voluntaria (MCV) de cada músculo involucrado. Así se normalizan las señales subsiguientes y se adapta la excursión máxima del robot a la
MCV de cada usuario. Luego, la señal ingresa a SIMULINK, donde se realiza un procesamiento inicial estándar que rectifica la señal y elimina el ruido de base. Esta etapa es importante ya que las referencias se extraen de parámetros descriptivos del EMG que funcionan con principios acumulativos. El ruido de base se transforma en una deriva del manipulador en reposo (ver Fig. 2). 1
0.5
Amplitud Normalizada
A. Equipamiento Los circuitos de amplificación y acondicionamiento incluyen una etapa de amplificación diferencial acoplada en alterna con frecuencia de corte inferior en 0.05 Hz, a partir del amplificador de instrumentación integrado AD620 de Analog Devices. La aislación de la etapa siguiente usa un circuito linealizador y optoacopladores. A continuación se filtra con un pasabanda activo de cuarto orden entre 10 y 500 Hz. Para la conversión A/D se utiliza la placa PCI 6024-E de National Instruments®, con un kit de desarrollo del mismo fabricante (SC-2075). La configuración de canales de adquisición y la frecuencia de muestreo se realiza directamente en MATLAB® 2006a, mientras que el resto del procesamiento y control se efectúa bajo el entorno SIMULINK. Los electrodos elegidos para esta aplicación deben cumplir con requisitos de adhesión y flexibilidad para la adaptación a la superficie, además de respetar los requerimientos de la SENIAM [5] en cuanto a material (Ag/AgCl), forma y tamaño. Por esto se usaron descartables 3M Red Dot ensamblados en configuración bipolar con distancia interelectródica de 20mm. El manipulador BOSCH SR-800 es un brazo industrial tipo SCARA (Selective Compliance Assembly Robot Arm) con articulaciones dispuestas en configuración de coordenadas cilíndricas. Cuenta con cuatro articulaciones numeradas o grados de libertad, los que se asocian a canales de comando a través de las señales EMG y que en este caso se limitaron por el número de sitios de sensado disponibles en los voluntarios amputados y por la capacidad del circuito de amplificación. Su disposición le permite realizar el barrido del plano horizontal mediante las articulaciones 1 y 2, mientras que el movimiento en el plano vertical es provisto por la articulación número 3. La articulación 4 realiza la rotación del extremo libre que en este caso no es un movimiento útil. La excursión total del brazo alcanza los 800mm en forma circular. El manipulador posee una unidad de control comandada por una CPU con un controlador proporcional-derivativo (PD) a la que se accede a través de una conexión con protocolo TCP/IP desde la PC de adquisición, la cual envía las coordenadas articulares correspondientes a la señal de referencia. Se dispone además del modelo matemático que describe el comportamiento dinámico del manipulador, lo que permite la simulación del controlador diseñado y una interfase visual de representación gráfica animada que facilita el entrenamiento de los usuarios en una etapa inicial. Para el modelado de la dinámica se usó un esquema de control desacoplado, donde los controladores locales de las juntas articulares reciben información directamente del control general como referencias de movimiento y el resto de la estructura se refleja como pares de perturbación.
0
-0.5
0
1
2
3
4
5
6
0
1
2
3
4
5
6
1
0.5
0
-0.5
Tiempo [seg.] Fig.2: Señal EMG sobre pectoral (arriba) y dorsal ancho (abajo). Negro: señal sin procesar. Gris: señal rectificada y normalizada con MCV.
El problema crítico para el control de manipuladores a partir de las señales residuales en el muñón de un amputado es la correcta elección y cálculo de los parámetros efectivos del EMG. Existe una estrecha relación entre la amplitud del EMG y la fuerza desarrollada por el músculo, sin embargo, la medición de la fuerza es a menudo impracticable en estos pacientes por la diversidad de amputaciones y distribuciones musculares. Por lo tanto, se evaluaron otras características del EMG que, si bien no consisten en una estimación precisa de la fuerza muscular, efectivamente pueden considerarse como señales de control para el manipulador. El buen desempeño del control depende en gran parte de este paso, ya que los parámetros extraídos como descriptores del EMG son los generadores de la trayectoria. El cálculo de estos descriptores entrega un vector de características continuo, que se mapea a un espacio de dimensión menor al original. Resulta así más directo para la elaboración de una referencia. Los descriptores generalmente usados son los parámetros estadísticos clásicos, esto es: Media ( x ), Varianza (σ2), Desviación Estándar (σ), Valor Cuadrático Medio (RMS). Se incorporó también como descriptor el cálculo de la Energía E (1) contenida en el EMG y otros específicos como Integral del Valor Absoluto IAV (2), Waveform Length WL (3), Amplitud de Willison WAMP (4) y envolvente de la señal [6]. Se definen abajo estos últimos, considerando en todos ellos que xi es la i-ésima muestra, y N es el tamaño de la ventana donde se realizan los cálculos.
E = a ∑ i =1 xi N
IAV = WL =
a = constante de ganancia
1 N x ∑ i =1 i N
∑
N i =1
∆xi
(1) (2)
∆xi = xi − xi −1 (3)
1 si x > umbral (4) N WAMP = ∑ i =1 f ( xi − xi +1 ) f ( x) = 0 si x ≤ umbral
C. Experimentación La metodología propuesta fue contrastada en numerosos experimentos, tanto en voluntarios sanos como amputados, previo consentimiento informado. Todos los sujetos poseen entre 22 y 30 años, cuatro varones (incluyen dos amputados) y dos mujeres. En el protocolo experimental la zona de sensado y el esquema de control se determinaron en función de los voluntarios amputados (voluntarios 1 y 2), en particular por el caso más comprometido, quien presenta una desarticulación escápulo-torácica. En este caso el alto nivel de amputación limita los movimientos y grupos musculares, pero en base a un diagnóstico por resonancia magnética se determinó que los músculos residuales son
pectoral mayor y menor, serrato mayor, trapecio y dorsal ancho. En el caso del voluntario 2, quien presenta una malformación congénita, se usaron los sitios de sensado en tórax, como en el caso anterior, y también los grupos musculares residuales en el extremo distal del brazo. Éstos no pueden establecerse claramente, ya que su formación embrionaria ha sido desordenada e interrumpida. Las zonas de sensado torácico son las que se establecieron como fuentes de señal y se repitieron con voluntarios sanos para hacer posible la comparación. En la Fig. 2 se muestran las señales registradas en el voluntario 1 en el movimiento hacia delante y atrás del extremo clavicular. 1
WL
IAV 0.5 Parámetros Normalizados
Se tomó una señal de referencia y con ella se realizó el cálculo simultáneo de estos parámetros para evaluar la forma de la curva. En esta selección se descartaron los parámetros que presentan un tiempo de retardo excesivo (como la envolvente) o un sobreimpulso en la zona de máxima contracción, de manera de obtener una referencia lo más semejante a un escalón. Los valores de pico entregan al controlador del robot referencias que no reflejan el movimiento del usuario y, en caso extremo, podrían quedar fuera del rango del manipulador. Los parámetros más adecuados, dentro de este concepto, son IAV y WAMP. Justamente estos descriptores funcionan con un principio acumulativo a través de una sumatoria, lo que ocasiona un efecto integrador en el resultado. Por esto se suaviza el sobreimpulso y se obtienen curvas suaves como las mostradas en la Fig.3, aproximadas a la respuesta de un sistema sobreamortiguado. Centrando la decisión en la forma de la curva resulta indistinto su uso, de manera que se implementó el control en base a IAV en el resto del trabajo; además, presenta menor retardo. Analizando las señales adquiridas en movimientos básicos, como la traslación hacia atrás y hacia delante del hombro, se encontró actividad eléctrica tanto en los músculos agonistas como antagonistas. Por este motivo se registra actividad muscular en dos canales simultáneos y debe implementarse un esquema de decisión a fin de discriminar el movimiento que el usuario desea realizar para entregar un comando unívoco. Luego de distintos ensayos el criterio de decisión elegido usa el signo de la diferencia entre canales [sign(canal1 - canal2)] para decidir el músculo actuante. La diferencia positiva corresponde al canal 1 y la negativa al canal 2. La curva suave obtenida con estas operaciones se usa como comando de referencia para el controlador en forma directa, en correspondencia con las coordenadas articulares del robot. Mediante este esquema se lograron resultados consistentes en todas las señales adquiridas y en todos los voluntarios. De acuerdo a la zona de trabajo del robot, el plano x-y para sus dos primeras articulaciones, y a los movimientos naturales conservados en los voluntarios amputados, se estableció que el movimiento hacia adelante del hombro se corresponde con la excursión hacia la derecha del manipulador, mientras que la traslación hacia atrás lo hace con la excursión a la izquierda. Con este criterio, en vistas de poder agregar una pinza y efectuar un trabajo de prensión, se posiciona el extremo libre del manipulador con un movimiento y se vuelve a la posición inicial con el movimiento contrario.
WAMP
SD RMS
0 VAR Media
-0.5
Envolvente
-1
Energía
-1.5 -2 0
1
2
3 Tiempo [seg.]
4
5
6
Fig.3: Comparación multiparamétrica de descriptores del EMG.
III. RESULTADOS Se trabajó con las señales adquiridas dentro de un protocolo de movimientos que respondan a una forma natural para el usuario según el esquema de barrido del plano detallado anteriormente. Con estas señales se elaboran las referencias en coordenadas articulares con ajuste de ganancias para limitar los valores al máximo permitido por el robot. El modelo matemático del manipulador para el cálculo de la cinemática directa se implementó en SIMULINK para realizar la transformación a coordenadas cartesianas y así graficar las trayectorias en x(t), y(t) y en el plano x-y. En la Fig. 4 se puede observar la trayectoria recorrida por el extremo libre del manipulador, correspondiente a las señales de la Fig. 2, en direcciones opuestas. La excursión no resulta simétrica debido a que la señal del músculo antagonista en la segunda fase del movimiento es menor que la del antagonista correspondiente en la primer fase. Si se tiene en cuenta que el resultado efectivo de la señal de referencia depende de la resta de ambas, se explica esta disparidad. Esto remarca la necesidad de entrenamiento de parte del usuario para conocer el alcance de su esfuerzo muscular en términos de excursión en el plano. Se realizaron así todos los ajustes de ganancias proporcionales al esfuerzo y otros parámetros para el control. Posteriormente, se realizó un entrenamiento previo en la PC mediante el simulador gráfico 3D de manera que el usuario ensayara las contracciones musculares para detectar el desempeño de cada grupo muscular. Con esto se espera comandar al robot en forma eficaz y lograr la repetición de las trayectorias, realizando acciones compensatorias para las traslaciones. Este trabajo evita fatiga y decepción en el usuario al momento de comandar el robot, ya que estos
factores suelen ser la causa de rechazo más habitual en prótesis mioeléctricas y dispositivos de asistencia. 800 700 600
Y [mm]
500 400
Es importante advertir que el número de grados de libertad controlables no depende tanto del número de canales de adquisición como de la posibilidad de registro y discriminación de potenciales correspondientes a distintos grupos musculares. En amputados de alto nivel los sitios de sensado son limitados y la optimización del control dependerá más de una clasificación de las señales que de ampliar el número de canales de adquisición. Sobre este objetivo se centran las mejoras para un trabajo futuro.
300
1 200
0
100 0
-1
-100 -600
-400
-200
0 X [mm]
200
400
600
800
Fig.4: Trayectoria en el plano x-y correspondiente a la Fig.3.
Los grados de libertad que pueden controlarse dependen de la habilidad del usuario para discriminar grupos musculares y de la posibilidad de sensado más que de limitaciones técnicas en la adquisición. En amputados las zonas de registro son limitadas y aparecen efectos de interferencia de señales (crosstalk) por la disposición irregular de los músculos residuales. En este caso sólo se trabajó con la articulación 1 para controlar la trayectoria proporcional a la referencia en el plano (hacia la derecha canal 2 y hacia la izquierda canal 3). Con la articulación 3 se realiza algún tipo de tarea en el eje z, como el registro gráfico de la curva sobre el plano. En la Fig. 5 se observa en el canal 1 el comando de activación del trazo (de 2.8 a 4.3 seg), y la trayectoria simultánea a esa tarea en los canales restantes. La foto corresponde al registro del trazo. Es importante notar que la ubicación exacta del extremo del manipulador se realiza en forma proporcional al esfuerzo muscular, lo que cada voluntario regula en un movimiento único o por etapas, según la resistencia personal a la fatiga. Se puede notar la diferencia en el ruido de base y amplitud de la señal en los tres canales. Esto se debe a la variabilidad en la adquisición, dada por diferencias en el contacto de los electrodos, ruido ambiental, disparidad en la electrónica de los tres canales, y a diferencias en el grupo muscular involucrado. IV. CONCLUSIONES La resolución satisfactoria de tareas de posicionamiento y registro en los voluntarios (tanto sanos como amputados) da por cumplido el objetivo de control. Aunque los resultados son similares, no son idénticos, lo que es coherente con la variabilidad biológica. Con esto se advierte que el sistema no es totalmente robusto frente a variaciones en la señal y se espera incluir algún tipo de esquema adaptable o con aprendizaje a fin de mejorar el desempeño en este aspecto. También es notable la importancia del entrenamiento del usuario para lograr precisión en el posicionamiento del manipulador. En pruebas consecutivas se vio que la aproximación al objetivo, que primero se realizaba por pasos era reemplazada por la ubicación en dos etapas como máximo luego de repetir la prueba. Este es un aspecto destacable del trabajo, ya que se demuestra la factibilidad del control mioléctrico proporcional tanto para manipuladores como para prótesis.
Amplitud [V.]
-200 -800
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1
2
3
4
5
6
7
1 0 -1 1 0 -1
Tiempo [seg.]
Fig.5: Arriba: registro EMG. Canal 1: muñón; Canal 2: bíceps; Canal 3: Tríceps. Abajo: Imagen del dibujo de una trayectoria en el plano x-y.
AGRADECIMIENTOS Este trabajo está subvencionado por el Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas de la República Argentina (CONICET), subsidio PIP 6555 (2006-7) y la UNSJ. Se agradece también a Julián Ledesma y Juan Güell por su colaboración así como al Dr. Pablo Maldonado, traumatólogo, por asesoramiento médico. REFERENCIAS [1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
K. A. Farry, I. D. Walker, R. G. Baraniuk, “Myoelectric teleoperation of a complex robotic hand,” Proc. IEEE Int. Conf.Robotics and Automation, vol. 12, no. 5, pp. 775-788, 1996. O. Fukuda, T. Tsuji, M. Kaneko, A. Otsuka, “A human-assisting manipulator teleoperated by EMG signals and arm motions,” IEEE Trans. Robotics and Automation, vol 19, no. 2, pp. 210-222, 2003. P. K. Artemiadis, K. J. Kyriakopoulos, “EMG-based teleoperation of a robot arm in planar catching movements using ARMAX model and trajectory monitoring techniques,” IEEE International Conference on Robotics and Automation, Florida, USA, pp.32443249, 2006. Merletti R., Parker P., “Electromyography: Physiology, Engineering and Noninvasive Applications”. IEEE Press – Wiley Interscience. Ed. John Wiley &Sons, 2004. SENIAM: “Surface Electromyography for Noninvasive Assessment of Muscle.” European Recommendations for Surface ElectroMyoGraphy (CD). Zardoshti-Kermani M., Wheeler B., Badie K., Hashemi R.: “EMG Feature Evaluation for Movement Control of Upper Extremity Prostheses”. IEEE Transactions on Rehab. Engineering, vol. 3, pp.324-333, 1995.
