Manuel Pérez Soto presenta su tesis doctoral en biomecánica: Filtro de Kalman para captura de movimiento con estimación de esfuerzos motores y reacciones en tiempo real
Manuel Pérez Soto presenta su tesis doctoral en biomecánica: Filtro de Kalman para captura de movimiento con estimación de esfuerzos motores y reacciones en tiempo real
Manuel Pérez Soto, investigador del Laboratorio de Ingeniería Mecánica adscrito al nuevo CITENI (Centro de Investigación en Tecnoloxías Navais e Industriais), ha defendido su tesis doctoral, el pasado viernes, 2 de septiembre, en el salón de grados de la EPEF (Escola Politécnica de Enxeñaría de Ferrol) ante un tribunal de expertos compuesto por: el Dr. Francisco Javier Alonso Sánchez del departamento de Ingeniería Mecánica, Energética y de los Materiales de la Universidad de Extremadura; la Dra. Rosa Pàmies Vilà del departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad Politécnica de Cataluña y el Dr. Francisco Javier González Varela del departamento de Ingeniería Naval e Industrial de la Universidade da Coruña.
Dirigida por los profesores del departamento de Ingeniería Naval e Industrial de la UDC, el Dr. Urbano Lugrís Armesto y el catedrático Dr. Javier Cuadrado Aranda, la tesis pone el foco en el desarrollo de un método para realizar capturas de movimiento mediante marcadores ópticos y placas de fuerza. Con él, se pretende reconstruir y visualizar el movimiento en tiempo real; así como estimar valores derivados del dicho movimiento, como esfuerzos motores y reacciones en suelo.
La captura y reconstrucción del movimiento en tiempo real resulta eficaz para saber, en el momento, si una captura de movimiento resulta válida. Si además se dispone de información adicional, como esfuerzos o reacciones, dicha captura puede ser de utilidad para aplicaciones de biofeedback: rehabilitación, deportes o videojuegos. Las aplicaciones de biofeedback utilizan sensores para monitorizar diferentes parámetros fisiológicos, proporcionan datos en tiempo real y favorecen la retroalimentación de información.
Vídeo: modelo dinámico de un sistema esquelético en movimiento
El autor propone un filtro de Kalman basado en un modelo dinámico del sistema esquelético. Utiliza las señales biomecánicas recibidas por los sensores (marcadores ópticos y placas de fuerza). Se trata de un importante algoritmo de estimación. El filtro de Kalman consigue estimar variables ocultas (parámetros desconocidos) basándose en mediciones inexactas e inciertas. Funciona de manera recursiva: en cada paso de tiempo realiza una predicción del estado futuro del sistema basado en estimaciones pasadas. Posteriormente, la predicción es corregida gracias a los datos aportados por los sensores. El desarrollo de este método favorece la reconstrucción veraz del movimiento capturado y, entre otras aplicaciones, permite introducir terapias que requieran aprender a regular, en tiempo real, algunas funciones corporales.
*Fotografía de portada: El investigador del LIM, tutores y miembros del tribunal delante del Centro de Investigación en Tecnoloxías Navais e Industriais (CITENI). En orden de aparición de izquierda a derecha: Dr. Urbano Lugrís Armesto (UDC); Dr. Francisco Javier Alonso Sánchez (UEX); Dra. Rosa Pàmies Vilà (UPC); Dr. Manuel Pérez Soto (UDC); Dr. Francisco Javier González Varela (UDC) y Dr. Javier Cuadrado Aranda (UDC).