UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN AGUSTÍN

FACULTAD DE INGENIERÍA DE PRODUCCIÓN Y SERVICIOS

ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA

DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE INTERFAZ CEREBRO-COMPUTACIONAL

PARA EL CONTROL DE VUELO DE VEHÍCULO AÉREO NO TRIPULADO

USANDO SEÑALES CEREBRALES A TRAVÉS DE HEADSET

ELECTROENCEFALÓGRAFO

Tesis presentada por el Bachiller:

MARCO ANTONIO MAMANI MUSAJA

Para optar el Título Profesional de:

INGENIERO ELECTRÓNICO

Asesor de Tesis:

DR. PABLO RAÚL YANYACHI ACO-CARDENAS

AREQUIPA-PERÚ

2018

1

DEDICATORIA:

A toda mi familia por su apoyo incondicional.

2

AGRADECIMIENTOS:

A la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, UNSA Investiga por el

financiamiento de la tesis.

3

RESUMEN

El trabajo a continuación desarrollado presenta el diseño e implementación de una

Interfaz Cerebro Computacional(BCI) que permita controlar el vuelo de un Vehículo

Aéreo No Tripulado(Drone) utilizando señales electroencefalográficas(EEG), adquiridas

de un usuario a través del Headset Emotiv Insight.

Este Headset cuenta con 5 sensores EEG y 2 sensores de referencia que ofrece una alta

resolución espacial y proporciona información sobre la actividad cerebral.

La BCI y la interface de Vuelo se realizaron gracias a los Kit de Desarrollo de

Software(SDK) de los fabricantes (Emotiv y Parrot respectivamente) utilizando el

lenguaje de programación Java en el entorno de desarrollo de Android Studio. De esta

manera la BCI puede adquirir e interpretar las señales cerebrales que se convierten en

comandos de acción, los cuales son interpretados y enviados como señales de control

de vuelo al Drone.

Para validar la investigación se hace necesario realizar pruebas de funcionamiento por

parte de un grupo de usuarios, quienes verificarán y probarán la funcionalidad del

proyecto implementado.

De esta manera se pretende demostrar que los sistemas BCI no necesariamente se

limitan a un enfoque médico, sino que también se pueden aplicar a enfoques no médicos

como el Control de Vuelo de Vehículos Aéreos no Tripulados.

La importancia de este trabajo radica en proponer nuevos mecanismos de control

electrónico por medio de comandos mentales siguiendo métodos y algoritmos ya

definidos.

Si bien el objeto de control del presente proyecto son los drones, se pueden considerar

otros objetos de control que tengan beneficios específicos en las personas, tales son el

control de prótesis en el ámbito médico, el entrenamiento de pilotos en el ámbito

aeroespacial, el tratamiento de enfermedades mentales y muchas más.

Palabras Claves: Interfaz, Cerebro, Computacional, Emotiv, Insight, Parrot, Bepop.

4

ABSTRACT

The future work developed presents the design and implementation of a Computational

Brain Interface (BCI) that allows controlling the flight of an Unmanned Aerial Vehicle

(Drone) using electroencephalographic (EEG) signals, acquired through the Emotiv

Insight Headset.

This headset has 5 EEG sensors and 2 reference sensors that offers high spatial

resolution and provides information about brain activity.

The BCI and the Flight interface were made thanks to the Software Development Kit

(SDK) of the manufacturers (Emotiv and Parrot respectively) using the Java programming

language in the development environment of Android Studio. In this way, the BCI can

acquire and interpret the brain signals that become action commands, which are

interpreted and sent as control signals to the Drone.

To validate the research, it is necessary to perform functional tests by a group of users,

who verify and test the functionality of the implemented project.

In this way, it is intended to demonstrate that BCI systems are not necessarily limited to

a medical approach, but can also be applied to other methods such as Flight Control of

Unmanned Aerial Vehicles.

The importance of this work lies in proposing new mechanisms of electronic control by

means of mental commands following methods and algorithms already defined.

Although the control object of the project is the son of the drones, other control objects

can be used that have specific benefits in people, the stories are the control of the

prosthesis in the medical field, the training of pilots in the aerospace field, the treatment

of mental illnesses and many more.

Keywords: Interface, Brain, Computational, Emotiv, Insight, Parrot, Bepop.

5

CONTENIDO

CAPÍTULO I: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN

1.1. Descripción de la Realidad Problemática .......................................................................10

1.2. Delimitaciones y Definición del Problema ......................................................................10

1.2.1. Delimitaciones ........................................................................................................10

1.2.2. Definición del Problema .........................................................................................11

1.3. Formulación del Problema .............................................................................................11

1.4. Objetivo de la Investigación ...........................................................................................11

1.4.1. Objetivo General ....................................................................................................11

1.4.2. Objetivos Específicos ..............................................................................................11

1.5. Hipótesis de la Investigación ..........................................................................................11

1.6. Variables e Indicadores ..................................................................................................12

1.7. Viabilidad de la Investigación .........................................................................................13

1.7.1. Viabilidad Técnica ...................................................................................................13

1.7.2. Viabilidad Operativa ...............................................................................................13

1.7.3. Viabilidad Económica .............................................................................................13

1.8. Justificación e Importancia de la Investigación ..............................................................13

1.8.1. Justificación ............................................................................................................13

1.8.2. Importancia ............................................................................................................13

1.9. Limitaciones de la Investigación .....................................................................................13

1.10. Tipo y Nivel de la Investigación ..................................................................................14

1.10.1. Tipo de Investigación ..............................................................................................14

1.10.2. Nivel de Investigación .............................................................................................14

1.11. Método y Diseño de la Investigación ..........................................................................14

1.11.1. Método de Investigación ........................................................................................14

1.11.2. Diseño de la Investigación ......................................................................................14

1.12. Técnicas e Instrumentos de Recolección de Información ...........................................15

1.12.1. Técnicas ..................................................................................................................15

1.12.2. Instrumentos ..........................................................................................................15

1.13. Cobertura de Estudio ..................................................................................................15

1.13.1. Universo .................................................................................................................15

1.13.2. Muestra ..................................................................................................................15

6

CAPÍTULO II: MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE

2.1. INTRODUCCIÓN ELECTROENCEFALOGRAFÍA ..................................................................16

2.1.1. Electrogénesis cerebral...........................................................................................17

2.1.2. Ondas de actividad del EEG ....................................................................................18

2.2. TOMA DE DATOS PARA EEG ...........................................................................................19

2.2.1. Tipos de electrodos ................................................................................................19

2.2.2. Sistemas de posicionamiento de electrodos ..........................................................21

2.3. TRATAMIENTO DE LA SEÑAL DEL EEG ............................................................................23

2.4. Sistemas BCI ...................................................................................................................24

2.4.1. Componentes .........................................................................................................25

2.4.2. Aplicaciones ............................................................................................................26

2.5. Emotiv Systems ..............................................................................................................27

2.5.1. Headset ..................................................................................................................27

2.5.2. SDK Emotiv .............................................................................................................28

2.6. INTRODUCCION VEHICULOS AÉREOS NO TRIPULADOS(DRONES) ..................................28

2.7. TIPOS DE DRONES...........................................................................................................29

2.8. APLICACIONES DE DRONES .............................................................................................31

2.9. BEPOP PARROT ...............................................................................................................31

2.9.1. CONTROL ................................................................................................................32

2.9.2. SDK PARROT ...........................................................................................................33

2.10. Proyectos Relacionados ..............................................................................................33

2.10.1. Vuelo de Cuadricóptero controlado con la mente (2013) ......................................33

2.10.2. Proyecto Brainflight (2015) .....................................................................................34

2.10.3. Primera Carrera de Drones Controlados por la Mente (2016) ................................35

2.11. Trabajos Relacionados ................................................................................................36

2.11.1. Trabajo de Investigación – Universidad de Málaga (2011) .....................................36

2.11.2. Tesis de Grado – Universidad Autónoma de México (2013) ...................................36

2.11.3. Artículo de Investigación – Universidad Militar Nueva Granada (2015) .................36

2.11.4. Tesis de Posgrado - Pontificia Universidad Católica del Perú (2017) ......................37

7

CAPÍTULO III: INGENIERÍA DE PROYECTO

3.1. Evaluación y Selección de Equipos .................................................................................38

3.1.1. Evaluación y Selección de Casco EEG ......................................................................38

3.1.2. Evaluación y Selección de Vehículo Aéreo No Tripulado (Dron) .............................40

3.2. Desarrollo de Interfaz de Usuario BCI.............................................................................42

3.2.1. Adquisición de Señales EEG ....................................................................................42

3.2.2. Tratamiento y Procesamiento de Señales EEG .......................................................42

3.2.3. Clasificación de Señales EEG ...................................................................................43

3.2.4. Diseño e implementación de Interfaz Informática de Usuario ...............................43

3.2.5. Análisis de Ejemplos: ..............................................................................................44

3.3. Desarrollo de Sistema de Control de Vuelo ....................................................................47

3.3.1. Análisis de frecuencias de Funcionamiento del Dron .............................................47

3.3.2. Análisis de tipo de control de Vuelo del Dron.........................................................47

3.3.3. Diseño e Implementación de Controlador de Vuelo ...............................................47

3.4. Integración de la Interfaz de Usuario BCI y el Sistema de Control de Vuelo ...................51

3.4.1. Análisis de Integración Casco EEG - Interfaz de Usuario BCI ...................................54

3.4.2. Análisis de Integración Interfaz de Usuario BCI - Drone .........................................55

3.4.3. Calibración y Verificación de Funcionamiento ........................................................56

3.5. Evaluación del Sistema ...................................................................................................58

3.5.1. Elaboración de Pruebas de Funcionamiento Estándar ...........................................58

3.5.2. Evaluación de las pruebas de Funcionamiento Estándar en Voluntarios ................58

3.5.3. Análisis de Resultados ............................................................................................60

3.6. CONCLUSIONES ..............................................................................................................62

3.7. RECOMENDACIONES ......................................................................................................62

3.8. BIBLIOGRAFÍA .................................................................................................................63

3.9. ANEXOS ..........................................................................................................................67

8

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Sección de la corteza parietal mostrando las seis capas histológicas. [6] ...................18

Figura 2. Formas de onda típicas de registro de la actividad de EEG. [13] .................................19

Figura 3. Los electrodos de contacto son incómodos para el paciente. [14] ..............................20

Figura 4. Los electrodos de malla brindan comodidad a los pacientes. [15] ..............................20

Figura 5. Los electrodos quirúrgicos son usados exclusivamente por los neurocirujanos. [16] ..21

Figura 6. Vista de perfil de colocación de electrodos Sistema 10-20. [17] ..................................22

Figura 7. Vista frontal de colocación de electrodos Sistema 10-20. [17] ....................................22

Figura 9. Componentes de un Sistema BCI. [21] .........................................................................25

Figura 16. Headset Emotiv Insight para el desarrollo de aplicaciones. [30] ...............................27

Figura 19. Los drones multirotor son los más populares en la actualidad. [35] .........................30

Figura 25. Drone Bepop del fabricante francés Parrot. [42] .......................................................31

Figura 26. La aplicación FreeFlightPro permite el control del drone vía wifi en dispositivos

móviles. [42] ...............................................................................................................................32

Figura 27. El mando a distancia SkyController permite extender el rango de control de vuelo del

drone. [42] ..................................................................................................................................33

Figura 28. Pruebas de Vuelo de AR Drone en el Gimnasio de la Universidad de Minnesota. [43]

...................................................................................................................................................34

Figura 29. AR Drone atravesando los aros de globos. [43] .........................................................34

Figura 30. Pruebas de Funcionamiento de Proyecto Brainflight. [44] ........................................35

Figura 31. Alumno de la Universidad de Florida pilotando un dron a través de la mente. [45] ..35

Figura 32. Competencia entre los alumnos de la Universidad de Florida. [45] ...........................36

Figura 33. Conexión entre el Emotiv Headset y el PC. [50] .........................................................43

Figura 34. Pasos a seguir para adquirir y visualizar data del Headset. ......................................44

Figura 35. Diagrama de Flujo del Programa de Ejemplo del Headset Emotiv. ...........................45

Figura 36. Funcionamiento del Programa de Ejemplo en el funcionamiento del Giroscopio......46

Figura 37. Formulario Para Conexión de Headset Emotiv. .........................................................47

Figura 38. La Data capturada por Headset pasa por el Software y Hardware para llegar al

Drone..........................................................................................................................................47

Figura 39. La Data capturada por Headset pasa por el Software y Hardware para llegar al

Drone..........................................................................................................................................48

Figura 40. Interface del Headset en dispositivo móvil. ...............................................................53

Figura 41. Interface del Drone en el dispositivo móvil. ...............................................................54

Figura 42. Integración Casco EEG - Interfaz de Usuario BCI .......................................................54

Figura 43. Casco EEG - Interfaz de Usuario BCI conectada. ........................................................55

Figura 44. Interfaz de Usuario BCI – Drone conectada. ..............................................................55

Figura 45. El usuario se coloca el Headset para conectarse a la Interface. ................................56

Figura 46. Usuario usando comandos mentales para controlar el drone en el Simulador de

drones Sphinx. ............................................................................................................................56

Figura 47. Control de Drone Bepop Parrot en el Simulador Sphinx. ...........................................57

Figura 48. Control del Drone Bepop Parrot en exterior con la Interface BCI desarrollada. .........57

9

ÍNDICE DE TABLAS

Tabla 1. Variables e Indicadores del Proyecto ............................................................................12

Tabla 2. Características Técnicas de Headset Emotiv Insight .....................................................28

Tabla 3. Características Técnicas de Drone Bepop Parrot. .........................................................32

Tabla 4. Dispositivos EEG seleccionados para Comparar ...........................................................38

Tabla 5.Comparación de Características Principales de Dispositivos EEG ..................................39

Tabla 6. Drones seleccionados para Comparar ..........................................................................40

Tabla 7. Comparación de Características Principales de Drones ................................................41

Tabla 8.Señales EEG obtenibles..................................................................................................42

Tabla 9. Suites y Estados de detección que permite el Headset Emotiv. ....................................43

Tabla 10. Conexión entre el Software y el Hardware planteado. ...............................................49

Tabla 11. Pruebas de giro a la Izquierda en la Interface y el Controlador. .................................49

Tabla 12. Pruebas de giro hacia Arriba en la Interface y el Controlador. ...................................50

Tabla 13. Pruebas de giro a la Derecha en la Interface y el Controlador. ...................................50

Tabla 14. Pruebas de giro hacia Abajo en la Interface y el Controlador. ....................................50

Tabla 15. Conectividad del headset por cada usuario en 5 intentos. .........................................58

Tabla 16. Calidad de Contacto de los sensores por cada usuario. ..............................................58

Tabla 17. Entrenamiento por cada usuario en 10 intentos. .......................................................59

Tabla 18. Conectividad del Drone por cada usuario en 5 intentos. ............................................59

Tabla 19. Uso de comandos mentales por cada usuario en 10 intentos. ...................................59

Tabla 20. Uso de comandos mentales (Drone Real) por cada usuario en 10 intentos. ...............59

Tabla 21. Promedio de Conectividad del headset por 5 usuarios. ..............................................60

Tabla 22. Promedio de Calidad de Contacto de Sensores por 5 usuarios. ..................................60

Tabla 23. Promedio de Efectividad de Entrenamiento por 5 usuarios. .......................................60

Tabla 24. Promedio de Conectividad del drone por 5 usuarios. .................................................61

Tabla 25. Promedio de Efectividad de uso de comandos mentales por 5 usuarios.....................61

Tabla 26. Promedio de Efectividad de uso de comandos mentales en el usuario 4. ...................61

10

1. CAPITULO I

DESCRIPCIÓN GENERAL

1.1. Descripción de la Realidad Problemática

La Evolución de los sistemas BCI (Interfaz Cerebro Computacional) y los auriculares EEG(Electroencefalógrafo) han fomentado la creación de herramientas tecnológicas al alcance de mayor cantidad de investigadores en diferentes niveles. De hecho, el desarrollo de los sistemas BCI, a lo largo del tiempo, se ha centrado principalmente en la investigación médica, en particular, la relacionada con la ayuda a las personas con discapacidad. [1] Sin embargo, este desarrollo creciente en las tecnologías BCI y EEG han traído consigo innumerables aplicaciones que no se limitan a los temas médicos (Aplicaciones tecnológicas, psicológicas, cognitivas, estudio de mercado, etc.) [1] En tal sentido y teniendo como enfoque el aspecto tecnológico se puede desarrollar Aplicaciones tecnológicas con relevancia actual. Uno de los desarrollos tecnológicos que ha tenido mayor crecimiento en los últimos años es el de los vehículos aéreos no tripulados(Drones). [2] Por lo tanto, al considerar los aspectos anteriormente descritos se puede llevar a cabo una manera de utilizar los Sistemas BCI para una aplicación tecnológica de interés actual como es el vuelo de Vehículos Aéreos no Tripulados.

1.2. Delimitaciones y Definición del Problema

1.2.1. Delimitaciones

a) Delimitación Espacial: El área geográfica que en el que se va a llevar a cabo la investigación es la Región Arequipa.

b) Delimitación Temporal: El período de tiempo estimado para el desarrollo de la investigación se plantea en 12 meses.

c) Delimitación del Universo: Se plantea validar el funcionamiento del sistema a desarrollar, por lo cual se considera la toma de pruebas estándar a 5 usuarios ajenos al proyecto.

d) Delimitación del Contenido: Los puntos clave del tema de investigación se centran en:

Desarrollo de una Interfaz de Usuario BCI

Desarrollo de un Sistema de Control PC-Dron

Integración de la Interfaz de Usuario y el Sistema de Control

Evaluación Final del Sistema en Conjunto

11

1.2.2. Definición del Problema

La problemática principal encontrada es la orientación que se le da a la investigación y desarrollo de sistemas BCI, ya que regularmente el enfoque va a tratamiento médico. Esta es una ventana abierta para un desarrollo de los mismos sistemas BCI, pero orientados a un enfoque tecnológico. [1] En la descripción de la realidad problemática, se indicaron los aspectos a considerar para el desarrollo de aplicaciones tecnológicas (Vuelo de Vehículos Aéreos No Tripulados para este caso). Por tal motivo este trabajo une la investigación en los Sistemas BCI al control de Vuelo de Vehículos Aéreos no Tripulados mediante dispositivos tecnológicos ya existentes.

1.3. Formulación del Problema

Como respuesta a la situación actual en la que los sistemas BCI tienen un enfoque médico, se requiere la aplicación de sistemas BCI en enfoques no médicos como el Control de Vuelo de Vehículos Aéreos no Tripulados. Para lo cual se requiere evaluar y seleccionar los equipos tecnológicos a usar, las herramientas de software y hardware, teniendo en cuenta las etapas de diseño e implementación necesarias para el Sistema BCI de la aplicación planteada.

1.4. Objetivo de la Investigación

1.4.1. Objetivo General

El objetivo principal de este proyecto es el diseñar e implementar una interfaz cerebro-computacional(BCI), empleando el procesamiento de señales cerebrales, para el control de vuelo de un dron usando un Headset Electroencefalógrafo(EEG).

1.4.2. Objetivos Específicos

Diseñar e implementar una interfaz cerebro-computacional (Conexión Headset EEG - PC).

Diseñar e implementar de un Sistema de Control de Vuelo(PC-Dron).

Integrar la interfaz Cerebro Computacional con el Sistema de Control de Vuelo.

Evaluar y validar el Sistema Integrado desarrollado. 1.5. Hipótesis de la Investigación

• Se pretende determinar si es conveniente el uso de sistemas de control mental de acuerdo a sus tiempos de respuesta, comodidad, facilidad de uso, tiempo de uso, fatiga y/o cansancio en los sujetos de prueba. • Se proyecta conocer si el diseño e implementación una interfaz cerebro-computacional(BCI) puede ser simplificable utilizando sistemas secuenciales de algoritmos.

12

• Se desea conocer si las ondas cerebrales concernientes a la concentración son de mayor utilidad para el control mental de los vehículos aéreos no Tripulados. • Se da como supuesto que el control mental de objetos se va facilitando de acuerdo al entrenamiento que realicen los sujetos de prueba. • Se asume que las ondas cerebrales varían de acuerdo a cada persona pero que tienen formas de ondas con características en común independientemente de la persona a la cual se esté analizando.

1.6. Variables e Indicadores

Las variables e indicadores del proyecto se han dividido en base a los 5 objetivos que se

muestran a continuación en la Tabla 1.

Tabla 1. Variables e Indicadores del Proyecto

Objetivo General Desarrollo de Aplicaciones Tecnológicas e Innovadoras en base a Sistemas Cerebro Computacionales (BCI)

Objetivos Variables Indicadores

Evaluación y Selección de Equipos

Evaluación y Selección de Casco EEG

Evaluación y Selección de Vehículo Aéreo No Tripulado (Dron)

01 Informe de las características técnicas y especificaciones de los equipos seleccionados.

Desarrollo de Interfaz de Usuario BCI

Adquisición de Señales EEG

Tratamiento y Procesamiento de Señales EEG

Clasificación de Señales EEG

Diseño e implementación de Interfaz Informática de Usuario

01 Informe de determinación de características principales de las Señales EEG

01 informe del diseño e implementación de Interfaz Informática de usuario en base a las características de las Señales EEG

Desarrollo de Sistema de Control de Vuelo

Análisis de frecuencias de Funcionamiento del Dron

Análisis de tipo de control de Vuelo del Dron

Diseño e Implementación de Controlador de Vuelo

01 Informe de determinación de las características de funcionamiento del dron

01 Informe del diseño e implementación del controlador de vuelo en base a las características de funcionamiento del dron.

Integración de la Interfaz de Usuario BCI y el Sistema de Control de Vuelo

Análisis de Integración Casco EEG - Interfaz de Usuario BCI

Análisis de Integración Interfaz de Usuario BCI - Controlador de Vuelo

Calibración y Verificación de Funcionamiento

01 Informe del análisis de integración Casco EEG - Interfaz de Usuario BCI - Controlador de Vuelo.

Evaluación del Sistema

Elaboración de Pruebas de Funcionamiento Estándar

Evaluación de las pruebas de Funcionamiento Estándar en Voluntarios

Análisis de Resultados

01 Informe de la Evaluación y análisis de resultados del Sistema Integrado.

13

1.7. Viabilidad de la Investigación

1.7.1. Viabilidad Técnica

Existe el equipamiento necesario para llevar a cabo el presente trabajo de investigación y existen facilidades para acceder a este tipo de equipamiento por lo que la viabilidad técnica es factible.

1.7.2. Viabilidad Operativa

La viabilidad operativa se basará en la facilidad de uso que presente la interfaz desarrollada y a la facilidad de control que se pueda conseguir en el desarrollo de la investigación, por lo que se plantea una interfaz amigable práctica.

1.7.3. Viabilidad Económica

Si bien el equipamiento tecnológico necesario para llevar a cabo el trabajo de investigación tiene costos medios, se consideran como imprescindibles para poder ejecutar el proyecto.

1.8. Justificación e Importancia de la Investigación

1.8.1. Justificación

El proyecto trata del desarrollo de sistemas BCI enfocados no solo a personas con alguna discapacidad física, sino también en personas sin este tipo de condicionante. Una de las razones que conllevan a realizar este trabajo es promover, fomentar y estar a la vanguardia en los temas de investigación actuales, y la investigación de los dispositivos de control mental es un tema que tiene vigencia en la actualidad. Se plantea la realización del presente trabajo de tesis de grado de forma personal para optar por el título profesional de Ingeniería Electrónica.

1.8.2. Importancia

Este trabajo propone nuevo mecanismo de control electrónico por medio de comandos mentales siguiendo métodos y algoritmos ya definidos. Si bien el objeto de control del presente proyecto son los drones, se pueden considerar otros objetos de control que tengan beneficios específicos en las personas, tales son el control de prótesis en el ámbito médico, el entrenamiento de pilotos en el ámbito aeroespacial y tratamiento de enfermedades mentales y muchas más. Por lo que este trabajo deja una puerta abierta al desarrollo de estas aplicaciones.

1.9. Limitaciones de la Investigación

Una de las principales limitaciones de esta investigación es la falta de información y/o acceso a ella debido a que en el ámbito local no se han desarrollado trabajos similares. Otra limitación a considerar sería la dificultad para conseguir las

14

herramientas tecnológicas necesarias para la investigación. Sin embargo, a pesar de las posibles limitaciones existentes es posible llevar a cabo el presente proyecto de investigación.

1.10. Tipo y Nivel de la Investigación

1.10.1. Tipo de Investigación

El tipo de Investigación asociada al presente trabajo es la Explicativa-Experimental ya que los resultados y conclusiones constituirán en un nivel más profundo de conocimientos.

1.10.2. Nivel de Investigación

El nivel de Investigación propuesto es el Integrativo ya que se llevarán a cabo los preceptos de Modificar, Confirmar y Evaluar que son parte de la Investigación Integrativa.

1.11. Método y Diseño de la Investigación

1.11.1. Método de Investigación

La metodología que se pretende seguir para la elaboración de este trabajo está relacionada a los productos de ingeniería. Ya que la intención de este trabajo no es desarrollar un producto comercializable, sino más bien un prototipo de sistema BCI que permita el control de un dron con diferentes sujetos de prueba. Dicha interfaz constara de elementos hardware y software y por ello, la metodología a seguir para su desarrollo será una metodología de ingeniería con enfoque experimental.

1.11.2. Diseño de la Investigación

El diseño de la Investigación partirá en base al siguiente plan Experimental:

a) Evaluación y Selección de Equipos La selección de los equipos a utilizar en el proyecto se centra principalmente en la elección del Headset EEG como entrada de señales cerebrales al sistema BCI y la elección del dron a controlar como salida del sistema BCI.

b) Desarrollo de Interfaz de Usuario BCI Para este trabajo el desarrollo de la interfaz cerebro-computadora es de vital importancia pues relaciona a la persona con el ordenador y al ordenador con el dron, dicha interacción es trascendental, por lo que su desarrollo estara sujeta al proceso cíclico de diseño, desarrollo y evaluación. El desarrollo del sistema BCI está orientado al software.

15

c) Desarrollo del Sistema de Control de Vuelo El desarrollo de sistema de control supone la parte física, es decir el hardware adicional que sera necesario para finalmente poder controlar al dron a través del sistema BCI. d) Integración de la Interfaz de Usuario BCI y el Sistema de Control de

Vuelo Esta parte constituye una de las fases finales donde se unirán el software y el hardware del proyecto verificando si cumple con su funcionamiento adecuado. e) Evaluación del Sistema Para poder definir si el sistema final funciona de manera adecuada y para poder determinar si las hipótesis y supuestos son correctos se debe realizar la evaluación del sistema, por lo que se hace necesario recurrir a sujetos de prueba que puedan validar los resultados del proyecto.

1.12. Técnicas e Instrumentos de Recolección de Información

1.12.1. Técnicas

La principal técnica de recolección de información es la observación directa mediante el análisis de muestras que puedan otorgar los equipos a utilizar.

1.12.2. Instrumentos

El principal instrumento de recolección de información es el bibliográfico, se tomarán en cuenta papers, artículos, publicaciones, libros, etc. Como también el registro de funcionamiento que existe en videos y ejemplos prácticos existentes

1.13. Cobertura de Estudio

1.13.1. Universo

Se plantea una población de 5 personas ajenas al proyecto que probarán el sistema a desarrollar en la investigación.

1.13.2. Muestra

Concretamente se determinará el análisis de resultados a la toma 5 tipos de pruebas de funcionamiento para la evaluación del sistema para cada persona que probará el sistema.

16

2. CAPITULO II

MARCO TEÓRICO Y ESTADO DEL ARTE

2.1. INTRODUCCIÓN ELECTROENCEFALOGRAFÍA

La electroencefalografía es una técnica de exploración funcional de la actividad del

sistema nervioso central (SNC) mediante la que se obtiene el registro de la actividad

eléctrica cerebral en tiempo real de manera no invasiva. [3]

Este registro que se denomina electroencefalograma (EEG), representa la actividad

bioeléctrica espontánea generada por las neuronas cerebrales. Está compuesto de

ritmos eléctricos y actividades puntuales que se diferencian por su localización,

frecuencia, periodicidad y propiedades funcionales. [4]

Debido a su capacidad para reflejar tanto la actividad normal y como patológico del

cerebro, el EEG, es una herramienta de gran utilidad para el diagnóstico clínico de

patologías como la epilepsia, encefalopatías o isquemias. [5]

Los primeros indicios en el campo de la electroencefalografía se obtuvieron en 1870,

gracias a los médicos militares ejército prusiano Fritsch y Hitzig, quienes observaron

que al estimular, mediante corriente galvánica, determinadas áreas laterales de

cerebros descubiertos (de algunas de las bajas de la batalla de Sedán) se producían

movimientos en el lado opuesto del cuerpo. [6]

En el año 1875, Richard Caton publicó el primer documento describiendo la actividad

eléctrica espontánea de la corteza cerebral en experimentos llevados a cabo en

animales. [7]

En 1913, Prawdwicz-Neminski registró lo que llamó “electrocerebrograma” de un

perro, siendo el primero en intentar clasificar semejantes observaciones. Hay que

puntualizar, sin embargo, que todos los experimentos se hacían sobre cerebros

descubiertos. Al ser los cambios eléctricos muy pequeños y sin procedimientos de

amplificación, era imposible registrar los impulsos que alcanzaran el exterior del

cráneo. [6]

La aplicación de la electroencefalografía en personas emergió directamente desde

el ámbito de la psiquiatría. [4] Fue, precisamente, el psiquiatra Hans Berger, al crear

el electroencefalógrafo, el primero en demostrar que existía un potencial eléctrico

en el cerebro humano. Berger realizó los primeros registros en 1929. [8]

La invención posterior del primer amplificador para el registro de potenciales

cerebrales, por Toennies [8] solventó los problemas que presentaban la

demostración y representación del potencial en el cerebro humano, consistente en

tomar, medir y registrar potenciales, cuyas oscilaciones se producen en el rango de

microvoltios (μV) debajo de la corteza cerebral. [9]

17

Berger, entre 1924 y 1938, estableció las bases para la aplicación de la

electroencefalografía, siendo el primero en utilizar el término

“electroencefalograma” para describir las variaciones de potenciales eléctricos en el

cerebro de las personas. [4]

Una vez se aceptó el término de ondas cerebrales humanas, el estudio de la actividad

electroencefalográfica quedó asentado. [8] Pero no es hasta 1949 cuando Moruzzi y

Magoun establecen las bases fisiológicas de dichas observaciones. [10]

A partir de 1950, los trabajos sobre el EEG tomaron diferentes caminos. Se diseñaron

nuevos electrodos, se profundizó más en los métodos de análisis de las señales

electroencefalográficas y, en los años 70, se comenzaron a investigar los potenciales

evocados visuales para poder monitorizar enfermedades mentales. [7]

Desde entonces, la historia de las señales del EEG ha estado en continua evolución,

desarrollándose tanto en el ámbito clínico como experimental. [11]

2.1.1. Electrogénesis cerebral

Todo el sistema nervioso tiene capacidad electrogénica, pero para los sistemas

BCI no invasivos, en este caso los basados en el electroencefalograma, se

consideran únicamente la corteza cerebral y las regiones directamente

relacionadas con ellas. [12]

El tejido nervioso presenta como una de sus funciones básicas la capacidad de

generar potenciales eléctricos que son la base de la excitabilidad del organismo.

Para comprender la forma en que se generan estos potenciales es preciso un

conocimiento de la estructura y las conexiones de aquellas partes del cerebro

que los originan. En rigor, todo el sistema nervioso posee capacidad

electrogénica. Sin embargo, para los propósitos del EEG bastará con considerar

la corteza cerebral y las regiones directamente relacionadas con ella. [6]

Histológicamente, la neocorteza está constituida por seis capas celulares:

I: Capa superficial plexiforme de pequeñas células.

II: Capa de células granulares III.

III: Capa de células piramidales.

IV: Capa de células granulares.

V: Capa de células piramidales.

VI: Capa profunda polimorfa.

Las células de las capas III y V son efectoras, mientras que las células de las capas

II y IV son receptoras. Estas capas se muestran a continuación en la Figura 1. [6]

18

Figura 1. Sección de la corteza parietal mostrando las seis capas histológicas. [6]

2.1.2. Ondas de actividad del EEG

Al realizar un registro de la actividad de EEG, se puede identificar una serie de

ondas conocidas como ritmos cerebrales. Presentan dos características que se

definen por su frecuencia y amplitud. [11]

Las ondas registradas en el EEG han sido clasificadas con base en su frecuencia y

son las siguientes: [4]

Beta (β): Son ondas que se registran en un rango de frecuencia de 14 a 26

Hz. Se da en momentos de atención, de pánico o de resolución de problemas.

Están presentes en regiones centrales y frontales, pero también se han

observado en áreas posteriores. [5]

Alfa (α): Las ondas que la componen tienen una frecuencia que oscila entre

8-13 Hz. [5] Son las ondas cerebrales más abundantes y aparecen en estados

de reposo y de ojos cerrados. Predominan en áreas posteriores y en zonas

centrales y anteriores del cerebro. [8]

Theta (θ): Presentan una frecuencia entre 4-7,5 Hz. [5] Se originan en

regiones del tálamo. Juegan un papel importante en la infancia, en estados

de somnolencia y sueño, en fases 1 y 2 de ondas lentas y en la ejecución de

procesos cognitivos. [8]

Delta (δ): Se encuentran en un rango de 0,5 a 4 Hz. Aparecen en los primeros

años de vida y va desapareciendo con el desarrollo del sistema nervioso. En

19

el adulto, las encontramos durante las fases 3 y 4 del sueño de ondas lentas

y en procesos de memorización. [8]

Gamma (γ): Se encuentra en un rango superior a los 30 Hz. Se piensa que

reflejan el mecanismo subyacente de la conciencia. La detección de estos

ritmos puede tomarse como confirmación de algunas enfermedades

cerebrales. [5] Además, se han asociado con procesos de comunicación y

sincronización entre las distintas zonas neuronales durante la realización de

actividades mentales complejas. [8]

Las formas típicas de las ondas cerebrales captadas por los EEG se pueden

apreciar en la Figura 2.

Figura 2. Formas de onda típicas de registro de la actividad de EEG. [13]

2.2. TOMA DE DATOS PARA EEG

Para poder adquirir los potenciales eléctricos obtenidos a partir del EEG se requiere

de la colocación de electrodos, encargados de transformar las corrientes iónicas

procedentes del tejido cerebral en corrientes eléctricas en la superficie craneal.

Estos electrodos se encuentran conectados a un conjunto de canales

independientes, permitiendo la captación y amplificación de la diferencia de

potencial entre los electrodos receptores, y dirigiendo las señales recibidas a un

dispositivo de registro. [4]

2.2.1. Tipos de electrodos

Adheridos: Son pequeños discos metálicos de 5 mm de diámetro. Se

adhieren con pasta conductora y se fijan con colodión que es aislante.

Aplicados correctamente dan resistencias de contacto muy bajas (1-2 kilo

ohmios). [6]

20

De contacto: Consisten en pequeños tubos de plata clorurada roscados a

soportes de plástico. En su extremo de contacto se colocan una almohadilla

que se humedece con solución conductora. Se sujetan al cráneo con bandas

elasticas y se conectan con pinzas de “cocodrilo”. Son de colocación muy

fácil, pero incómodos para el paciente. Por esto no permiten registros de

larga duración. La forma de colocación de los electrodos de contacto puede

apreciarse en la Figura 3. [6]

Figura 3. Los electrodos de contacto son incómodos para el paciente. [14]

En casco de malla: De introducción reciente. Los electrodos están incluidos

en una especie de casco elástico. Existen cascos de diferentes tamaños,

dependiendo de la talla del paciente. Se sujetan con cintas a una banda

torácica. Como características más importantes presentan la comodidad de

colocación, la comodidad para el paciente en registros de larga duración, su

gran inmunidad a los artefactos y la precisión de su colocación, lo que los

hace muy útiles en estudios comparativos, aunque para sacar provecho de

esta característica es precisa una técnica muy depurada. La forma de

colocación de los electrodos de malla puede apreciarse en la Figura 4. [6]

Figura 4. Los electrodos de malla brindan comodidad a los pacientes. [15]

21

De aguja: Su uso es muy limitado; solo se emplea en recién nacidos y en la

unidad de cuidados intensivos. Pueden ser desechables (de un solo uso) o de

uso múltiple. En este caso, su esterilización y manipulación deben ser muy

cuidadosos. Todos los electrodos descritos hasta aquí registran solamente la

convexidad superior de la corteza. Para el estudio de la cara basal del

encéfalo se utilizan electrodos especiales como el faríngeo, el esfenoidal, y el

timpánico. [6]

Quirúrgicos: Se utilizan durante el acto quirúrgico y son manipulados

exclusivamente por el neurocirujano. Pueden ser durales, corticales o

intracerebrales. La forma de colocación de los electrodos quirúrgicos puede

apreciarse en la Figura 5. [6]

Figura 5. Los electrodos quirúrgicos son usados exclusivamente por los neurocirujanos. [16]

2.2.2. Sistemas de posicionamiento de electrodos

Aunque se conocen varios sistemas de posicionamiento, la disposición de los

electrodos en el cuero cabelludo se ajusta a la recomendación, propuesta en

1958 por la Federación Internacional de Sociedades de Electroencefalografía y

Neurofisiología Clínica, denominado sistema “diez-veinte” (10-20) y catalogado

como el método de posicionamiento estándar. [5]

Este sistema se basa en la relación entre la posición de un electrodo y el área

subyacente de la corteza cerebral (Rowan, 2004). Para ello, emplea marcas

craneales que son tomadas como puntos de referencia para la localización de

electrodos. [6]

El 10 hace referencia a que las distancias reales entre electrodos adyacentes son

el 10%, mientras que el 20 se refiere al 20% de la distancia total delantera/trasera

o derecha/izquierda, de manera que la zona que registre cada electrodo sea

comparable entre los registros realizados a diferentes individuos. [8] Con esto se

22

consigue que haya una división del cráneo y que podamos tomar como

referencia algunos puntos para cubrir la totalidad de las regiones cerebrales. [3]

En conjunto, se pueden 19 electrodos superficiales distribuidos por la cabeza y 2

electrodos de referencia en los lóbulos de las orejas, aunque se admite el uso de

muchos más electrodos (32, 64, 128 o más). [6]

Cada sitio posee una letra para identificar el lóbulo y un número para definir la

posición del hemisferio. Por lo tanto, tendríamos la siguiente nomenclatura: F

(frontal), C (central), T (temporal), P (posterior) y O (occipital). Ademas, la “z”

hace mención al electrodo que se coloca en la línea media del cráneo. [3]

Esta configuración de los electrodos colocados en la cabeza puede apreciarse

mejor en la Figura 6 y la Figura 7, donde se muestran la vista de perfil y la vista

frontal respectivamente.

Figura 6. Vista de perfil de colocación de electrodos Sistema 10-20. [17]

Figura 7. Vista frontal de colocación de electrodos Sistema 10-20. [17]

Por otro lado, la presencia de números se utiliza para referirnos a la parte

izquierda de la cabeza si son impares, y a la parte derecha cuando son pares. [8]

23

Para realizar una colocación exacta de los electrodos en EEG, se toman una serie

de puntos como referencia. Primero, “nasión”, situados entre la frente y la nariz;

segundo, el “inión”, que es el punto mas bajo del craneo y el tercero, el “punto

pre-auricular”, situado en las orejas. [6]

Para la colocación de un mayor número de electrodos siguiendo este sistema se

disponen entre los ya existentes a una distancia equidistante entre ellos. [11]

2.3. TRATAMIENTO DE LA SEÑAL DEL EEG

Las señales registradas por el EEG se obtienen a través de registros llevados a cabo

mediante múltiples electrodos colocados sobre la superficie del cuero cabelludo.

Normalmente, estas señales se encuentran sin procesar y aparecen con magnitudes

muy pequeñas. Por ello deben pasar por varias etapas para su depuración debido a

que están contaminadas por ruidos e interferencias de los diferentes artefactos,

tanto artificiales como biológicos, y así poder extraer la información de mayor

relevancia con el estado mental del sujeto en estudio. [8]

Los artefactos son aquellas señales eléctricas no relacionadas con la actividad

eléctrica cerebral. Pueden dividirse en dos categorías: [4]

Biológicos: Tienen que ver con lo relativo al paciente e implican diferentes

señales biológicas como los producidos por el movimiento de los ojos y los

párpados, el latido cardíaco o la actividad muscular, fundamentalmente de la

cara y del cuello.

Técnicos: Son aquellos que provengan del ambiente, especialmente de la señal

eléctrica venidera de la alimentación de la máquina de EEG, electrodos, cables y

demás artilugios.

Para evitar este tipo de interferencias se recurre al procesamiento de la señal del

EEG. El primer paso llevado a cabo para registrar una onda en el

electroencefalograma es emplear unos aparatos conocidos como amplificadores,

encargados de aumentar la amplitud de las ondas eléctricas cerebrales. La señal que

se obtiene a través de cada uno de los canales de registro debe pasar por una serie

de filtros debido a que el rango de información de la señal presenta una frecuencia

predominante entre 1 y 40 Hz. Por los tanto, los primeros filtros que se aplicarán

tendrán ese ancho, lo que contribuirá a eliminar cualquier interferencia por encima

de los 50 Hz de frecuencia. [8]

El segundo paso es aplicar un algoritmo que se limita a eliminar de la señal aquellos

ruidos no deseados provocados por movimientos del paciente. Por otra parte,

cuando se trata de un ruido de origen artificial se emplea un filtro denominado

“Laplaciano” que detecta las diferencias entre los canales individuales por encima

de eventos mayores. Aplica una operación que le resta a la señal de cada electrodo

la media de la señal de sus electrodos vecinos más próximos. [4]

24

Frecuentemente, uno o más de los electrodos producen una salida errónea de

información. Para poder eliminarla ese utiliza un algoritmo de limitación para que

las señales no deseadas no se tomen en consideración. [4]

El tercer y cuarto paso consiste en extraer las características de cada señal. Este paso

se lleva a cabo para tener una primera imagen de la actividad, aplicándole a cada

canal un banco de cuatro filtros pasabanda digitales, que presentan bandas de paso

enfocadas en las ondas alfa, beta, delta y theta, que son las más estudiadas en el

electroencefalograma. [18]

Así llegamos a conseguir una representación más manejable y significativa de la

señal original.

Por último, se requiere el acondicionamiento de la señal obtenida. Se considera la

última etapa analógica previa a su digitalización. Consiste en la conversión de señales

para que sean leídas por un microcontrolador sin ningún impedimento. [18]

En el ordenador se reciben los datos, reconstruyendo las señales originales de cada

región cerebral, debido a que llegan alteradas. Aquí son pasadas por los algoritmos

pertinentes para su filtrado digital, eliminación de otros ruidos y un posterior análisis

para poder visualizar las ondas del EEG en estado original en la pantalla del

ordenador. [11]

2.4. Sistemas BCI

El desarrollo de una interfaz entre el cerebro humano y un sistema artificial, tal como

una computadora, no es un propósito reciente. En los últimos años ha crecido mucho

el interés por lograr este objetivo, siendo una de sus aplicaciones más importantes

en el campo de la medicina y más concretamente en la rehabilitación, contribuyendo

a establecer un canal de comunicación y control para aquellos individuos con

importantes deficiencias en sus funciones motoras. El sistema que permite esto

último es lo que se conoce cono interfaz cerebro-computadora o BCI (Brain-

Computer Interface). [19]

Una interfaz cerebro computadora se basa principalmente en el análisis de las

señales electroencefalográficas (EEG) captadas durante algún tipo de actividad

mental con la finalidad de controlar un componente externo. La actividad EEG

incluye una variedad de diferentes ritmos identificados por su frecuencia,

localización y otros aspectos relacionados con la función cerebral que hacen que la

señal EEG sea extremadamente compleja, sin embargo, numerosos estudios

muestran la capacidad que tienen las personas para controlar algunas características

de dicha actividad EEG. Si se consiguiera aprender rápidamente a controlar estas

características, la señal EEG podría presentar una nueva función cerebral; podría

convertirse en una nueva señal de salida que permitiera trasmitir los deseos de una

persona a un componente externo. [19]

En la actualidad, la mayoría de los grupos de investigación centran sus esfuerzos en

el procesado de la señal y en la clasificación de patrones EEG. Sin embargo, todos

25

coinciden en la importancia de investigar sobre el desarrollo de técnicas de

entrenamiento basadas en técnicas de bioretroalimentación (biofeedback), que

permitan a un sujeto generar de forma fiable un mismo patrón

electroencefalográfico en función de sus deseos. [19]

2.4.1. Componentes

a) Adquisición de la señal. Bloque donde se adquiere la señal, se amplifica y se

le realiza la conversión A/D. Normalmente los sistemas BCI trabajan a tiempo

real, pero opcionalmente también se incluye la posibilidad de registrar la

señal obtenida para un estudio posterior de ésta. [20]

b) Procesado de la señal: En ese bloque se extraen las características de interés

de la señal digitalizada para que el dispositivo sobre el que el usuario está

actuando sea capaz de interpretar sus órdenes. En este bloque se distinguen

3 etapas:

Cancelación de artefactos: Aquí se eliminan los ruidos que provienen de

otras actividades bioeléctricas como los movimientos musculares (estas

actividades se denominan artefactos) que distorsionan la señal. Algunos

dispositivos consideran de utilidad las señales de los artefactos y no

incluyen esta etapa.

Obtención de características: Se traduce la señal de entrada en un vector

de características en relación al fenómeno neurológico asociado a la

señal.

Traducción de características (decodificación): Donde se transforma el

vector de características a una señal de control adecuada para el

dispositivo que se quiere controlar. [20]

c) Aplicación. Es el bloque en el que se recibe la señal de control y realiza las

acciones correspondientes en el dispositivo a través del controlador del

mismo.

d) Configuración: Se permite al usuario definir los parámetros del sistema. [20]

Los componentes de un sistema BCI pueden apreciarse con mayor claridad en el

diagrama de bloques que se muestra en la Figura 8.

Figura 8. Componentes de un Sistema BCI. [20]

26

2.4.2. Aplicaciones

Ya que los sistemas BCI pretenden cubrir las necesidades de personas con grave

discapacidad motora y de comunicación, las aplicaciones habituales son aquellas

que permiten establecer una comunicación, las que ayudan a tener algún tipo de

movilidad, las que posibilitan controlar el entorno, las que sustituyen o

restablecen la actividad motora de alguna parte del cuerpo, y, en general,

aquellas que permiten al usuario cuidarse de sí mismo. A continuación, se

presentan algunos ejemplos de este tipo de aplicaciones. [21]

Selección de letras o símbolos

Estos dispositivos permiten a usuarios discapacitados comunicarse con su

entorno mediante la selección secuencial de símbolos del alfabeto. Este

proceso funciona mediante un sistema que presenta al usuario letras

organizadas en una matriz. Cuando el usuario se fija en una letra, la acción

es registrada por el sistema BCI. [21]

Control Domótico

Los sistemas BCI orientados al control domótico permiten entre otras

cosas controlar la televisión, el video, el aire acondicionado, la apertura y

cierre de puertas. Estas opciones se visualizan en un menú seleccionable

y cuando el usuario ponga su atención en alguna opción del menú, la

acción se detectará y se ejecutará por el sistema BCI. [21]

Movimiento de una Silla de Ruedas

Los sistemas BCI también pueden facilitar a los usuarios tetrapléjicos a

mover una silla de ruedas sin más que pensar en mover sus pies

paralizados. El sistema el usuario se desplaza hacia delante y en ausencia

permanece parado. [21]

Neuroprótesis

En este caso los sistemas BCI invasivos permiten un mayor control de las

prótesis debido a su alta tasa de transferencia de información. Una de las

neuroprótesis más investigadas es el brazo robótico que permite abrir y

cerrar la mano para agarrar y mover objetos, de forma que el usuario

debe imaginar determinados movimientos para realizarlos. [21]

Rehabilitación Neurológica

Además, la tecnología BCI también puede ser muy útil para ayudar a las

personas que presentan desórdenes neurológicos como la hiperactividad

por falta de atención, problemas de memoria, epilepsia o apoplejía. [21]

Sistemas de Juegos y Simuladores Virtuales

Uno de los casos de uso de sistemas BCI en videojuegos más habituales

es el movimiento de un avatar en un entorno virtual. Otro tipo de

videojuegos utiliza la capacidad de relajación o de concentración de los

jugadores e incluso el estado emocional de éstos para conseguir los retos

propuestos o hacer que el videojuego se adapte al jugador. En otros

27

casos, la tecnología BCI se combina con otras, como por ejemplo la

detección de gestos faciales, para crear una experiencia multi-modal.

Creación de Música

Los sistemas BCI que se basan en la detección de estados emocionales

permiten expresar las emociones de los usuarios directamente, por lo

que el usuario puede usar la herramienta para canalizar sus

pensamientos, sentimientos y emociones en la creación de color, música

y arte. [22]

2.5. Emotiv Systems

EMOTIV Systems es una empresa de neuroingeniería formalizada en el año 2003, la

cual desarrollo una revolucionaria interfaz cerebro – computador (BCI) para el

consumo popular. Esta interfaz desarrollada es conocida como EMOTIV EPOC, la cual

consta de un dispositivo inalámbrico (headset) que por medio de múltiples sensores

captura las señales eléctricas producidas por el cerebro para detectar expresiones

faciales, movimiento, sentimientos y pensamientos.

2.5.1. Headset

El headset EMOTIV INSIGHT está compuesto por 5 electrodos de polímero

hidrofilico (no requiere gel de contacto) para la adquisición de señales y con 2

electrodos de referencia. [23]

Estos electrodos se encuentran sujetos a un brazo de plástico que garantizan la

correcta ubicación según el sistema internacional 10–20. Los electrodos operan

a una frecuencia de muestreo de 128-256 sps y poseen un ancho de banda de

0.5Hz a 43Hz. [23]

La forma del headset Emotiv Insight puede apreciarse en la Figura 9.

Figura 9. Headset Emotiv Insight para el desarrollo de aplicaciones. [23]

Adicional a los electrodos, el headset posee un giroscopio compuesto por dos

acelerómetros (ejes X y Y) los cuales registran los movimientos de la cabeza del

sujeto. Se destaca la conexión entre el headset y el PC es inalámbrica. [23]

Las principales características técnicas del headset elegido para este proyecto se

detallan en la Tabla 2.

28

Tabla 2. Características Técnicas de Headset Emotiv Insight Características Compatibilidad

Señales:

5 canales:AF3, AF7, T7, T8, PZ

2 referencias: Proceso mastoideo

izquierdo

Batería:

Batería interna de polímero de litio

de 480mAh, 4 horas de tiempo de

funcionamiento mínimo

Transmisión de Datos:

Bluetooth 4.0 LE

Banda inalámbrica propietaria en

2,4 GHz

Sensores de Movimiento

Sensor de 9 ejes (3x giroscopio, 3x

Acelerómetro, magnetómetro 3x)

Resolución de Señal

Tasa de transmisión de datos:

128 o 256 muestras por segundo

Por canal

Resolución mínima de tensión:

0,51uV bit menos significativo

Respuesta de frecuencia: 0.5-43Hz

PC

Microsoft Windows XP, Windows

Vista, Windows 7, o Windows 8

2GB RAM, 200MB de espacio

disponible.

MAC

MAC OS X (10.5.x, 10.6.x, 10.7.x,

10.8.x, 10.9.x)

2GB RAM, 500Mb de espacio

disponible

LINUX

Ubuntu 12.04 o superior, Fedora 20

2GB RAM, 200MB de espacio

disponible

ANDROID

OS: Android 4.4.3+

iOS

iOS 6, 7, and 9+

2.5.2. SDK Emotiv

El EMOTIV ofrece a los desarrolladores su Kit de Desarrollo de Software (SDK)

que otorgan el control sobre la API del headset al igual que las bibliotecas (.dll)

para el desarrollo de aplicaciones. [24]

Es importante resaltar que actualmente EMOTIV EPOC no cuenta con un módulo

en tiempo real para Matlab, a su vez es posible implementar el SDK para la

captura de las señales EEG. Las plataformas para las que emotiv ofrece soportes

son: Android, C#, C++, Java, Matlab, Objective C, Python y Unity. [24]

El SDK permite comunicación con los auriculares Emotiv, la recepción de datos

preprocesados EEG y acceso al giroscopio, también realiza postprocesamiento y

traduce los resultados de detección de Emotiv en bloques de funciones. [23]

2.6. INTRODUCCION VEHICULOS AÉREOS NO TRIPULADOS(DRONES)

Un vehículo aéreo no tripulado (VANT), o comúnmente Dron, es una aeronave que

vuela sin tripulación. Un dron es un vehículo sin tripulación reutilizable, capaz de

mantener de manera autónoma un nivel de vuelo controlado y sostenido, y

propulsado por un motor de explosión, eléctrico, o de reacción. [25]

El diseño de los drones tiene una amplia variedad de formas, tamaños,

configuraciones y características. Existen dos variantes: los controlados desde una

ubicación remota, y aquellos de vuelo autónomo a partir de planes de vuelo

preprogramados a través de automatización dinámica. [25]

29

Existen drones de usos tanto civiles como comerciales y militares, pero sus orígenes

se remontan a agosto de 1849, los austriacos pusieron en marcha alrededor de

doscientos globos aerostáticos no tripulados armados con bombas sobre la ciudad

de Venecia. Aunque para aquella época no se conocía el término “drone” ellos

entendían las ventajas de usar aparatos voladores no tripulados para cumplir un

objetivo. Los globos no los podían controlar, pero si el tiempo que tardaría en

detonar las bombas mediante un sistema con una batería galvánica con un hilo de

cobre aislado. Los explosivos caían verticalmente tras desinflarse el globo y

explotaban. [26]

Luego de esto la mayoría de historias acerca del desarrollo de drones tiene que ver

con las guerras. Los militares son los primeros en tener las manos sobre este tipo de

tecnologías, al parecer a ningún gobierno le interesa desarrollar proyectos para el

bien de la humanidad, pero si les interesa desarrollar tecnologías que les permitan

tener ventajas en la batalla, es por eso que los militares tienen los recursos y el

tiempo para desarrollar estos proyectos apoyados por sus gobiernos, todo esto es

desarrollado e ideado para oprimir o eliminar a otros, a un “enemigo”,

desafortunadamente ha sido así desde siempre y sólo después de pasar por sus

manos es que éstas tecnologías se van filtrando al sector civil para usos recreativos

o funcionales. [26]

Por otro lado todo el desarrollo no viene de los militares como tal, ellos solo adoptan

invenciones y conceptos de otros genios y los aplican paras sus fines, un ejemplo se

encuentra en la bomba de fusión nuclear, desarrollada por Albert Einstein, entre

otros eventos importantes para el desarrollo de lo que conocemos hoy como drones

esta Nikola Tesla, que el 1 de Septiembre de 1898 muestra por primera vez una

embarcación de radiocontrol en el Madison Square Garden, Nueva York, ante un

público que se quedó impresionado, esta fue la primera vez que se usa un radio para

controlar un objeto a distancia. Podemos ver el primer uso bélico en 1917 con el

primer dron. Durante la Primera Guerra Mundial se utilizaron los primeros drones,

que en realidad eran bombas teledirigidas. En 1937 Los hermanos Walt y Bill Good

inventaron el “Big Guff”, el primer avión RC que consiguió volar. Luego de esto

vinieron los coches RC, los helicópteros y los multirotores, en ese orden. [26]

2.7. TIPOS DE DRONES

La clasificación es muy amplia, pero la primera clasificación podría ser en función del

tipo de alas.

Drones de Alas Fijas: Tienen alas fijas y son similares a un avión.

Drones MultiRotor: Suelen ser cuadricópteros (4 rotores con hélices) aunque los

hay que tienen 6 (hexacópteros) o incluso 8 hélices. Dos hélices giran en el

sentido de las agujas del reloj y las otras dos en el otro sentido, creando así la

fuerza de empuje necesario para llevar al dron hacia arriba. Se pueden mantener

en el mismo sitio sin varias la posición, gracias a sus giroscopios y estabilizadores,

30

lo que es perfecto para sacar fotos y grabar vídeos. Un ejemplo de drone

multirotor se aprecia en la Figura 10. Los drones multirotor son los más populares en la

actualidad. [26]

Figura 10. Los drones multirotor son los más populares en la actualidad. [27]

Según el método de control tenemos:

Autónomo: El drone no necesita de un piloto humano que lo controle desde

tierra. Se guía por sus propios sistemas y sensores integrados.

Monitorizado: En este caso si se necesita la figura de un técnico humano. La

labor de esta persona es proporcionar información y controlar el feedback del

drone. El drone dirige su propio plan de vuelo y el técnico, a pesar de no poder

controlar los mandos directamente, sí puede decidir qué acción llevará a cabo.

Supervisado: Un operador pilota el dron, aunque este puede realizar algunas

tareas autónomamente.

Preprogramado: El dron sigue un plan de vuelo diseñado previamente y no tiene

medios de cambiarlo para adaptarse a posibles cambios.

Controlado remotamente(R/C): El drone es pilotado directamente por un

técnico mediante una consola. [26]

En función de su uso pueden ser:

Drones Militares: son llamados UCAV que procede del inglés Unmanned Combat

Air Vehicle, traducido al español sería vehículos no tripulados de combate aéreo.

Suelen ir armados y con capacidad de bombardeos.

Drones Civiles: son aquellos drones que no tienen uso militar. A su vez pueden

ser de uso comercial (como cartografías, fotografías, vídeos, etc.) y para

Aficionados (Se utilizan como un juguete y suelen tener precios bastantes

económicos.)

Para Uso del Gobierno: Se utilizan para bomberos, fuerzas de rescate, etc. con

el fin de ayudar a las tareas de reconocimiento, rescate, fronterizas e incluso

fiscales. [26]

31

2.8. APLICACIONES DE DRONES

Internet: Distribución de señal gratuita de internet.

Cartografía: Realización de mapas y de modelos de elevaciones del terreno

de alta resolución.

Monitorización de instalaciones: Permite la monitorización de bastas área

de terreno.

Transporte y entrega de mercancías: A inicios del 2017 la compañía Amazon

hizo el primer envío real mediante un dron a un cliente suyo en Reino Unido.

Agricultura: Gestión de cultivos, tanto para el monitoreo como para la

fumigación y riego.

Cine y deportes extremos: Los drones en la industria del cine y cualquier

evento televisado han disminuido los costos en lo que refiere a la obtención

de tomas aéreas.

Servicios Forestales: Seguimiento de las áreas boscosas, control de

incendios.

Búsqueda: rescate y salvamento de personas.

Geología, Hidrología, Topografía, Zoología y Medio Ambiente: Permiten

identificar el estado del terreno de la atmósfera. [26]

2.9. BEPOP PARROT

Cuando se habla de drones uno de los principales fabricantes comerciales es Parrot.

Los franceses llevan ya unos cuantos años lanzando cuadricópteros aéreos y con la

tercera generación de Bebop Drone se plantearon mejorar la experiencia de vuelo y

dar más protagonismo a la cámara con un sistema de estabilización de imagen muy

potente. El drone Bepop Parrot se puede apreciar en la Figura 11, mientras que sus

principales características técnicas se muestran en la Tabla 3. [28]

Figura 11. Drone Bepop del fabricante francés Parrot. [29]

32

Tabla 3. Características Técnicas de Drone Bepop Parrot. Características Compatibilidad

Conectividad

Antenas Wi-Fi: bibanda MIMO

conectados a las bandas 2,4 y 5

GHz.

Estructura

4 motores Brushless

Estructura de ABS reforzada con

fibra de vidrio (15%)

Hélices de tres hojas en

policarbonato

Velocidad

13m/s

Cámara

CMOS 14 Mpx

Batería

Polímero de litio 1200 mAh

Tiempo de vuelo: 22 minutos con 2

pilas incluidas

Sensores

Magnetómetro de 3 ejes

Giroscopio de 3 ejes

Acelerómetro de 3 ejes

Sensor de ultrasonidos

Sensor de presión

Geolocalización

Medidas y Peso

Sin carcasa: 28x32x3,6 cm

Con carcasa de interior: 33x38x3,6

cm

Con la batería, 400 g desnudo y,

con la carcasa interior, 420 g.

Smartphones y tabletas con iOS,

Android,

ANDROID

OS: Android 4.2+

iOS

iOS 8+

Accesorio

parrot bebop skycontrollerr

2.9.1. CONTROL

El drone Bepop Parrot permite dos modos de control: Por conexión Wifi vía app

de aplicación móvil (Android o ios) y por medio del Parrot Skycontroller,

equipado con una radio Wi-Fi amplificada y 4 antenas de alta ganancia que

amplían el alcance de la Wi-Fi. El Smartphone o la tableta de pilotaje se fija en el

soporte compatible con la mayoría de las tabletas disponibles en el mercado. La

aplicación y el mando a distancia pueden apreciarse en la Figura 12 y en la Figura

13 respectivamente. [29]

Figura 12. La aplicación FreeFlightPro permite el control del drone vía wifi en dispositivos

móviles. [29]

33

Figura 13. El mando a distancia SkyController permite extender el rango de control de vuelo del

drone. [29]

2.9.2. SDK PARROT

El SDK permite conectar, pilotar, recibir transmisión y descargar archivos

multimedia (fotos y videos) y actualizar el dron. Puede ser usado en los diferentes

productos ofrecidos por Parrot como son: Rolling Spider, Cargos, Mambo, Swing,

Jumping Sumo, Jumping Sumo Evos, Bebop Drone, Bebop 2 Power, Disco,

Bluegrass, SkyController y SkyController 2. [29]

Este SDK se escribe principalmente en C, proporciona bibliotecas para sistema

Unix, Android e iOS.También viene con un simulador de drones llamado Sphinx,

que está destinado a probar las aplicaciones desarrolladas antes de volar con el

dron real. [29]

2.10. Proyectos Relacionados

Existen ya un número de significativo de trabajos investigativos realizados

previamente centrados en el desarrollo de sistemas BCI. Entre ellos se puede

destacar a los siguientes:

2.10.1. Vuelo de Cuadricóptero controlado con la mente (2013)

A mediados del año 2013, el grupo de investigación del departamento de

ingeniería biomédica de la Universidad de Minnesota demostraron que, por

primera vez, los humanos son capaces de controlar el vuelo de los robots

voladores utilizando solo sus pensamientos con un casco electroencefalógrafo

no invasivo.

Para este proyecto el cuadricóptero utilizado fue un AR Drone 1.0 y un casco BCI

basado en EEG. El drone contaba con ajustes predefinidos de control y el

operador podría usar el control mental para hacerlo avanzar en diferentes

direcciones (izquierda, derecha, arriba y abajo).

34

Las pruebas de funcionamiento del proyecto se realizaron en el gimnasio de la

misma universidad, y consistía en maniobrar el drone a través de aros armados

de globos con el control mental. Estas pruebas de funcionamiento se muestran

en la Figura 14 y la Figura 15. [30]

. Figura 14. Pruebas de Vuelo de AR Drone en el Gimnasio de la Universidad de Minnesota. [30]

Figura 15. AR Drone atravesando los aros de globos. [30]

2.10.2. Proyecto Brainflight (2015)

El proyecto Brainflight, liderado por los fabricantes de drones Tekever de

Portugal y que cuenta con el apoyo de su ejército, utiliza sistemas de

electroencefalograma (EEG) de alto rendimiento para medir partes específicas

del cerebro que trabajan con "algoritmos especialmente concebidos" para

convertir las señales cerebrales en comandos de drones.

El objetivo del proyecto es adaptar su método de control para aeronaves (tanto

tripulado como remoto). El proyecto pretende beneficiar a toda la comunidad

aeronáutica, desde la aviación ultraligera y general hasta la aviación comercial.

La demostración pública se realizó en un aeródromo en las afueras de Lisboa,

para la demostración el piloto tuvo que entrenarse y realizar el control mental

35

mediante la interface mostrada en la pantalla del computador, así como se

muestra en la Figura 16. [31]

Figura 16. Pruebas de Funcionamiento de Proyecto Brainflight. [31]

2.10.3. Primera Carrera de Drones Controlados por la Mente (2016)

La Universidad de Florida ha celebrado la primera competición del mundo en la

que los pilotos dirigieron los drones utilizando su cerebro. Dieciséis alumnos

desarrollaron una interfaz que conecta el cerebro con un ordenador, de forma

que las ondas cerebrales son las que manejan los drones. Esto ha sido posible

gracias a unos cascos que reciben señales eléctricas del cerebro y llegan al

ordenador, es ahí cuando los participantes deciden si el dron despega, aterriza,

se dirige hacia adelante, hacia atrás o hacia izquierda o derecha. (Algunas

imágenes de la competición se aprecian en la Figura 17 y Figura 18)

Se trata de una prueba piloto que podría extenderse a cualquier otro campo.

Desde coches controlados con el cerebro hasta objetos algo más pequeños. La

Universidad de Florida espera que la interfaz se pueda utilizar con otras

aplicaciones como el control de dispositivos dentro del hogar o el uso de prótesis

a través del pensamiento. [32]

Figura 17. Alumno de la Universidad de Florida pilotando un dron a través de la mente. [32]

36

Figura 18. Competencia entre los alumnos de la Universidad de Florida. [32]

2.11. Trabajos Relacionados

2.11.1. Trabajo de Investigación – Universidad de Málaga (2011)

El proyecto “Control Mental de Vehículos Teledirigidos(CoMVeT)” aborda el estudio del

Emotiv Beta SDK (Kit Beta de Desarrollo Software de Emotiv) y de la API (Interfaces de

programación de aplicaciones) contenida en el mismo para dialogar con el casco Emotiv

Epoc, y como aplicación de este estudio se propone el movimiento mediante control

mental de un vehículo teledirigido.

Para ello fue necesario el desarrollo de una aplicación para que sirviese como vínculo

entre el casco Emotiv utilizado y la interfaz para controlar el mando del vehículo

teledirigido. Finalmente, se desarrolló las comprobaciones de funcionamiento,

validando el diseño y observando que el control mental sea apropiado. [33]

2.11.2. Tesis de Grado – Universidad Autónoma de México (2013)

El trabajo de tesis titulado “Diseño y Desarrollo De Un Sistema Para El Control Mental

De Prótesis Utilizando Una Interfaz Cerebro-Computadora (BCI)” tuvo como objetivo

desarrollar un nuevo sistema de control cerebral al acoplar una Interfaz Cerebro-

Computadora y un prototipo de mano robótica, para ello se hizo uso del casco EEG de

la empresa Emotiv, un prototipo de mano robótica y una interfaz de control desarrollada

por el autor del trabajo. [34]

2.11.3. Artículo de Investigación – Universidad Militar Nueva Granada (2015)

El este artículo de investigación “Control de Móvil Robótico Mediante Interfaz Cerebro

Computador” se presenta una interfaz de control que permite comandar el movimiento

de un robot móvil en función de la captura de señales provenientes del cerebro del

usuario. Dichas señales son adquiridas e interpretadas por medio del dispositivo Emotiv

Epoc, el cual cuenta con 14 sensores tipo electrodo que captan señales

electroencefalográficas (EEG) de alta resolución, que después son enviadas a un equipo

de cómputo para ser procesadas. Se desarrolla una interfaz cerebro-computador(BCI)

basada en el software y SDK del desarrollador del Emotiv mediante la cual se comanda

de forma remota el robot móvil. Se realizan pruebas de funcionalidad con el sensor para

discriminar una intención de desplazamiento por parte de un grupo de prueba y se logra

obtener un sistema eficiente para la manipulación del robot. [35]

37

2.11.4. Tesis de Posgrado - Pontificia Universidad Católica del Perú (2017)

El trabajo de tesis titulado “Influencia de la Retroalimentación Visual en el Control de

una Interfaz Cerebro Computador Mediante Imaginación Motora” desarrolla un sistema

BCI que usa el principio de Imaginación Motora en el cual se comparan y evalúan tres

estrategias de retroalimentación visual: el movimiento de una barra en una pantalla,

animación 3D de manos en una pantalla y el movimiento de manos robóticas. En el

desarrollo de este sistema se contemplan las siguientes etapas: Adquisición de señales,

preprocesamiento de señales, extracción y selección de características, clasificación y

retroalimentación al sujeto. [36]

38

3. CAPITULO III

INGENIERÍA DEL PROYECTO

3.1. Evaluación y Selección de Equipos

3.1.1. Evaluación y Selección de Casco EEG

Entre los dispositivos EEG de uso no médico y de mayor popularidad y aceptación

en el mercado han considerado los siguientes equipos que se muestran en la

Tabla 4, mientras que en la Tabla 5 se muestran las características técnicas de estos

equipos.

Tabla 4. Dispositivos EEG seleccionados para Comparar

EMOTIV EPOC+ EMOTIV INSIGHT

NEUROSKY BRAINLINK NEUROSKY MINDWAVE

En base al análisis de la Tabla 5 se ha decidido elegir como equipo de trabajo al

dispositivo EEG “Emotiv Insight”, ya que ofrece mayor compatibilidad con los

sistemas operativos y variedad de funcionalidades en relación a su precio, por lo

que se convierte en el equipo seleccionado para este proyecto.

39

Tabla 5. Comparación de Características Principales de Dispositivos EEG NOMBRE

COMERCIAL

DESCRIPCIÓN DEL FABRICANTE CARACTERÍSTICAS Nº

ELECTRODOS

REQUERIMIENTOS DEL SISTEMA PRECIO FECHA DE

LANZAMIENTO

FABRICANTE

EMOTIV

EPOC+

El premiado Emotiv EPOC +, es un Headset de

investigación de 14 canales, diseñado para la

investigación práctica y avanzada en el ámbito de

desarrollo de interfaces de control del cerebro (BCI).

Proporciona acceso a datos de EEG crudos, de alta

calidad y de alta densidad con suscripción de

software. Dirigido a investigaciones que aprovechen

las detecciones para las expresiones faciales, las

métricas de rendimiento, estados emocionales y los

comandos mentales.

Diseño sencillo y flexible

Inalámbrico y recargable

Sensores húmedos basados en

solución salina (sin geles pegajosos)

Batería de litio de hasta 12 horas de

uso continuo

Compatible con Windows, OSX,

Linux, Android y iOS

Proporciona acceso a datos Raw EEG

con suscripción de software

Métricas de rendimiento, comandos

mentales y expresiones faciales

14+2

referencias

PC

Microsoft Windows XP, Windows Vista, Windows 7, Windows 8

2GB RAM,200MB de espacio disponible

MAC

MAC OS X (10.5.x, 10.6.x, 10.7.x, 10.8.x, 10.9.x)

2GB RAM, 500Mb de espacio disponible

LINUX

Ubuntu 12.04 o superior, Fedora 20

2GB RAM, 200MB de espacio disponible

ANDROID

OS: Android 4.3.4+

iOS

iOS 6,7, and 9+

$799 Diciembre 2009 Emotiv Systems

EMOTIV

INSIGHT

Emotiv Insight es un auricular móvil EEG de 5 canales

que registra las ondas cerebrales y las traduce en

datos significativos que se pueden entender.

Diseñado para el uso extendido en la investigación de

campo, BCI y casos de uso avanzados de

autoevaluación, Insight cuenta con electrónica

avanzada y está totalmente optimizados para

producir señales limpias y robustas en cualquier

momento y en cualquier lugar.

Diseño ligero, intuitivo y ergonómico

Tecnología de Sensor de Polímero

Hidrofílico - Sin preparación, seguro

y sin geles pegajosos

Conectividad inalámbrica a teléfono,

tablet y PC

4 horas de tiempo mínimo de

funcionamiento de la batería

Compatible con Windows, OSX,

Linux, Android y iOS

Proporciona acceso a datos EEG sin

procesar con suscripción de

software

Métricas de rendimiento, comandos

mentales y expresiones faciales

5+2 referencias PC

Microsoft Windows XP, Windows Vista, Windows 7, o Windows 8

2GB RAM, 200MB de espacio disponible.

MAC

MAC OS X (10.5.x, 10.6.x, 10.7.x, 10.8.x, 10.9.x)

2GB RAM, 500Mb de espacio disponible

LINUX

Ubuntu 12.04 o superior, Fedora 20

2GB RAM, 200MB de espacio disponible

ANDROID

OS: Android 4.4.3+

iOS

iOS 6, 7, and 9+

$299 Agosto 2013 Emotiv Systems

NEUROSKY

BRAINLINK

PRO

BrainLink Pro es un audífono de detección de ondas

cerebrales móvil con divertidas aplicaciones de

entrenamiento cerebral que enseñan a meditar,

enfocarse y entender la mente. Su eso puede ser en

cualquier lugar con un dispositivo iOS o Android y

cuenta con más de 10 aplicaciones disponibles.

+10 aplicaciones gratuitas y

divertidas desde la iTunes App Store,

Android Market o la tienda en línea

de NeuroSky.

Data Reports le ayuda a entender

sus patrones cerebrales.

Detecta ondas cerebrales precisas:

EEG (Alpha, Beta, etc.) y otras

salidas de ondas cerebrales.

2+1referencia PC

Windows XP, Vista y 7

Procesador Intel Core 2 Dúo o equivalente

1 GB de RAM, 1 GB de espacio en disco duro

MAC

Mac OS X 10.6.7 o superior

Cualquier procesador Intel Mac

1 GB de RAM, 1 GB de espacio en disco duro

$199 Junio 2016 NEUROSKY

NEUROSKY

MINDWAVE

Este auricular inalámbrico EEG ofrece décadas de

investigación de laboratorio de tecnología de ondas

cerebrales que se adapta cómodamente a la cabeza.

Este paquete incluye 10 aplicaciones que van desde

diversión y juegos hasta programas educativos que se

centran en matemáticas, memoria y reconocimiento

de patrones.

La versión blanca MindWave del auricular no está

habilitada para Bluetooth. La versión negra de

MindWave Mobile tiene capacidad Bluetooth.

Medidas: Señal cruda, Neurociencia

definida espectro de potencia EEG

(Alpha, Beta, etc.),

Plataformas de soporte: PC / MAC

8 horas de tiempo de

funcionamiento de la batería

1+1referencia PC

Windows XP, Vista y 7

Procesador Intel Core 2 Dúo o equivalente

1 GB de RAM, 1 GB de espacio en disco duro

MAC

Mac OS X 10.6.7 o superior

Cualquier procesador Intel Mac

1 GB de RAM, 1 GB de espacio en disco duro

$79.99 Marzo 2011 NEUROSKY

40

3.1.2. Evaluación y Selección de Vehículo Aéreo No Tripulado (Dron)

Entre los drones de mayor popularidad y aceptación en el mercado han

considerado los siguientes equipos que se muestran en la Tabla 6, mientras que

en la Tabla 7 se muestran las características técnicas de estos equipos.

Tabla 6. Drones seleccionados para Comparar

PHANTOM 4 BEPOP PARROT

AR PARROT SKY HUNTER 2

En base al análisis de la Tabla 7 se ha decidido elegir como equipo de trabajo al

dispositivo “BEPOP PARROT”, ya que ofrece las características necesarias para

desarrollar el trabajo de investigación.

41

Tabla 7. Comparación de Características Principales de Drones NOMBRE

COMERCIAL

DESCRIPCIÓN DEL FABRICANTE CARACTERÍSTICAS PESO Y DIMENSIONES

MODO DE VUELO PRECIO FECHA DE

LANZAMIENTO

FABRICANTE

DJI PHANTOM 4 El DJI Phantom 4 es el dron con cámara más avanzado y

nunca visto hasta el momento que te permite hacer fotos

aéreas profesionales con tu dispositivo Apple o Android.

No solo vuela de forma inteligente, con un solo toque crea

imágenes de seguimiento fácilmente y, además, esquiva

obstáculos de manera autónoma, entre otras funciones.

Sistema de prevención de colisiones: Este revolucionario

sistema es fantástico ya que el dron se protege a sí mismo,

de manera que evitará chocar, cuando lo tengamos

activado, con obstáculos que no veamos, o nos permitirá

decirle que nos siga o que realice un determinado trazado

sin que nos tengamos que preocupar por lo que encuentre

por el camino.

Detecta y esquiva

Control de vuelo táctil

Seguimiento visual

Fácil de pilotar

Imágenes de calidad profesional

Su batería 28 minutos de vuelo

Control por app

7Km de rango

Hasta 72Km/h

1380 g

28.95 x 28.95 x 19.60 cm

Control Remoto +

Wifi

$1499 Noviembre 2016 DJI

BEPOP PARROT El cuadricóptero robusto y ultraligero de Parrot. Equipado

con una cámara de 14 megapíxeles con resolución Full HD

1080p. Disfrute de pilotar en primera persona de la forma

más avanzada gracias al Skycontroller.

Con su App FreeFlight3 puedes controlarlo desde tu

Smartphone o Tablet con vista en primera persona,

además llega a volar hasta a 150 metros de distancia sin

perder conectividad, también cuenta con GPS y un

atractivo diseño.

22 minutos de vuelo

CPU Parrot P7 de dos núcleos

GPU de cuatro núcleos

App de vuelo FreeFlight3 (disponible para

Android, iOS y Windows)

Sensor de flujo óptico de estabilidad vertical

Sensor de presión

400 g

33x38x3,6 cm

Control Remoto +

Wifi

$249 Mayo 2014 Parrot

AR PARROT

Parrot AR.Drone 2.0 ELITE Edition te permite descubrir el

mundo visto desde arriba y compartir instantáneamente

tus fotos y vídeos en las redes sociales. Se pilota de forma

intuitiva con un smartphone o una tableta y te

proporciona, desde el despegue, sensaciones fuera de lo

común.

La interfaz de la aplicación de vuelo es sencilla, con todos

los datos visibles de un golpe. Allí encontramos los

controles físicos simulados en la pantalla.

12 minutos de autonomía

Alcance de 50 metros

Pilotaje con smarthphone o tableta

Acelerómetro

Magnetómetro

Sensor de presión

300g

51.5 x 12.5 x 51.5 cm

Wifi

$187.66 Junio 2010 Parrot

SKY HUNTER 2 El Sky hunter incluye una cámara la cual no es en HD, esta

cámara es manejada por medio del control en donde

encontraremos una rueda con la cual podremos mover la

cámara para arriba y para abajo, las imágenes que

transmite la cámara podremos visualizarla en una pantalla

de 3 pulgadas que se podrá instalar en la parte superior del

control, la cámara incluye una tarjeta Micro SD de 2GB.

Diseño compacto y ligero.

Luces con LED, ideales para volar de noche.

2.4Ghz 4 canales

Cámara en estructura, ángulo de cámara

ajustable. función 360 grados

Marco de protección que impide que las

hélices sean dañadas al chocar contra un

muro.

300g

31 * 31 * 19 cm

Control Remoto

$79.99 Mayo 2015 Lian Sheng

42

3.2. Desarrollo de Interfaz de Usuario BCI

3.2.1. Adquisición de Señales EEG

Para el uso de un sistema electroencefalográfico, la señal obtenida en

microvoltios, debe ser filtrada debido a fuentes de perturbación externas.

Se debe tener en cuenta el poseer un sistema de adquisición robusto, donde sea

permitido utilizarlo en ambientes ruidosos.

Se puede utilizar métodos de filtrado espacial o temporal para la discriminación

de la señal deseada con otras no deseadas.

Para poder adquirir las señales EEG es necesario contar con un equipo

electroencefalográfo, para este caso en particular se seleccionó como equipo

EEG al headset Emotiv Insight.

3.2.2. Tratamiento y Procesamiento de Señales EEG

En cuanto al procesamiento, los métodos utilizados en un sistema BCI son

importantes para reducir la relación señal ruido.

Pero todo procesamiento en este sistema dependerá del manejo de la

interacción entre el usuario y el sistema.

Emotiv procesa las señales EEG capturadas, principalmente las señales

relacionadas a la concentración.

Cabe mencionar que las señales EEG obtenibles pueden ser del tipo: Alfa,

beta,gamma, delta,theta,entre otros. Las características de estas señales se

detallan en la Tabla 8.

Tabla 8.Señales EEG obtenibles.

Tipo Frecuencia(Hz) Voltaje(uV) Región Cerebral Estado

Alfa 8-12 5-10 Occipital,

Parietal

Despierto, relajado

Beta 18-30 2-20 Precentral,

Parietal

Despierto, quieto

Gamma 30-50 2-10 Precentral,

Frontal

Despierto, excitado

Delta 0.5-5 20-200 Variable Profundamente

dormido

Theta 5-7 5-100 Frontal Despierto con

vigilancia reducida

Micra Rolándica Despierto, relajación

motora

Lambda Occipital Despierto, actividad

visual

43

3.2.3. Clasificación de Señales EEG

Emotiv clasifica las señales EEG en 3 suites distintivas: Expresivas, Afectivas y

Cognitivas. Esta clasificación permite detectar diferentes estados que

posteriormente serán utilizados en la aplicación BCI final. Las descripciones de

estas suites pueden verse en la Tabla 9.

Tabla 9. Suites y Estados de detección que permite el Headset Emotiv. Suite Descripción Estados

Expresiva Permite detectar gestos

faciales.

Parpadeo, Guiño a la izquierda, Guiño a

la derecha, Mirar a la izquierda, Mirar a

la derecha, Ceja levantada, fruncir,

sonreír, apretar, risa, sonrisa izquierda,

sonrisa derecha.

Afectiva Permite detectar estados

emocionales del sujeto.

Entusiasmo a corto plazo, Entusiasmo a

largo plazo, Estado de Aburrimiento.

Cognitiva Permite detectar estados

cognitivos a partir de los

pensamientos del sujeto

Neutral, Empujar, Jalar, Elevar, Soltar,

Izquierda, Derecho, Girar a la izquierda,

Gira a la derecha, Girar en sentido

horario, Girar en sentido anti horario,

Girar hacia adelante, Girar hacia atrás,

Desaparecer.

Principalmente el desarrollo de este trabajo estará orientado a los estados de la

suite cognitiva, que serán los comandos mentales a usar y que posteriormente

al desarrollar la interfaz se le asignará un comando de acción específico.

3.2.4. Diseño e implementación de Interfaz Informática de Usuario

Inicialmente para el desarrollo de la interfaz entre el Headset y el PC se hará uso

de las herramientas de desarrollo que ofrece la plataforma de Visual Studio 2015.

La interfaz a desarrollar debe poder establecer una conexión entre el Headset y

la PC mediante el receptor inalámbrico, como se muestra en la Figura 19, de

manera que se pueda obtener la data necesaria para el posterior procesamiento.

Figura 19. Conexión entre el Emotiv Headset y el PC. [37]

El lenguaje de programación a utilizar será C++, debido a que en este lenguaje de

programación cuenta con mayor soporte y gran cantidad de ejemplos para los

desarrolladores de aplicaciones relacionadas a los Headset Emotiv.

44

3.2.5. Análisis de Ejemplos:

Todos los ejemplos que se ofrecen para el desarrollo de aplicaciones están

basados en ventana de línea de comandos, por lo que el principal objetivo es

determinar el funcionamiento de dichos ejemplos e implementarlos en Ventanas

tipo Formulario.

Los tipos de data que el headset genera son principalmente 3:

Comandos Mentales

Detección de Expresiones Faciales

Giroscopio

Para iniciar con este análisis se tomará en cuenta los datos generados por el

giroscopio, ya que son los que ofrecen mayor practicidad en el manejo,

posteriormente se accederá a la data de las Expresiones Faciales y los Comandos

mentales.

Establecer Conexión

El establecimiento de conexión entre el headset y el PC se realiza mediante el

llamado de la función IEE_EngineConnect(), esta función entrega como resultado

un valor afirmativo si se realizó la conexión de manera exitosa, caso contrario el

valor es negativo, para ello es necesario instalar las librerías de programación

que brinda el fabricante.

Adquisición y Visualización de Data

Los pasos que se deben seguir para obtener la data del Headset se muestran en

el esquema mostrado en la Figura 20.

Figura 20. Pasos a seguir para adquirir y visualizar data del Headset.

Para poder determinar las estructuras y funciones que permiten el funcionamiento del programa de ejemplo, es necesario realizar una ingeniería inversa, para lo cual se muestra el diagrama de flujo de la Figura 21, que se obtuvo a partir del análisis del ejemplo ofrecido por el fabricante referente al acceso de la data recogida por el giroscopio.

45

Figura 21. Diagrama de Flujo del Programa de Ejemplo del Headset Emotiv.

El programa de Ejemplo permite la obtención de la data recogida por el

giroscocopio mediante las variaciones de movimiento en los ejes X e Y, teniendo

un punto de referencia inicial, el cual se obtiene calibrando unos segundos el

46

sensor del Headset. Como se muestra en el diagrama de flujo de la Figura 21,

inicialmente el programa carga las librerías que necesita para ejecutarse, una vez

cargadas las librerías se realiza la conexión entre el Headset Emotiv y la PC.

Habiendo conexión entre ambos equipos debe calibrarse el giroscopio para lo

cual el usuario del Headset debe mantenerse quieto por 5 segundos

aproximadamente. Realizada la calibración de manera exitosa se mostrará en

pantalla la data del giroscopio en los ejes X e Y, el bucle continúa para determinar

el estado de conexión del headset Emotiv. Finalmente, el programa de ejemplo

limpia y libera la memoria ocupada.

El funcionamiento del Programa del ejemplo analizado se muestra en la Figura 22.

En la parte izquierda de la imagen se muestran 3 circunferencias (verde, azul y

blanco) y un punto rojo que servirán como referencia para la calibración.

Mientras que en la parte derecha de la imagen se muestran los valores

adquiridos por el giroscopio en los ejes X e Y.

Figura 22. Funcionamiento del Programa de Ejemplo en el funcionamiento del Giroscopio.

Diseño de Formulario Determinado el funcionamiento del programa de ejemplo, se hace necesario replicarlo, pero esta vez con una interfaz completamente gráfica. Por lo que se debe diseñar un formulario de visualización de data. Esto será posible gracias a la plataforma de Visual Studio, que es compatible con el lenguaje de programación utilizado(C++). El formulario diseñado se muestra en la Figura 23 y sus características se describen en la misma imagen. El formulario contiene un botón de conexión y otro de desconexión, cuenta también con etiquetas que permiten ver el estado de conexión y calibración, etiquetas de tiempo de conexión y del estado de la batería del headset, también etiquetas que permiten ver la data del giroscopio. Adicionalmente cuenta con etiquetas que simulan el encendido de led’s en el eje horizontal y vertical respectivamente.

47

Figura 23. Formulario Para Conexión de Headset Emotiv.

3.3. Desarrollo de Sistema de Control de Vuelo

3.3.1. Análisis de frecuencias de Funcionamiento del Dron

Según la información del fabricante el control remoto del drone Bepop Parrot

opera en la frecuencia de los 2.4Ghz, que es la frecuencia estándar de operación

de la mayoría de equipos de radiofrecuencia.

3.3.2. Análisis de tipo de control de Vuelo del Dron

El tipo de vuelo del drone Bepop Parrot es por control remoto por lo que para

lograr una interacción directa con la computadora es necesario modificar dicho

control. Para ello se requiere conocer la cantidad total de botones y palancas del

control para poder ser adaptadas a las señales del PC.

3.3.3. Diseño e Implementación de Controlador de Vuelo

Se desarrolló la interfaz de software inicial para recibir los datos captados por el Headset EEG por medio de la computadora. Ahora lo que se requiere es que a esos datos captados se les asigne una orden de control(movimiento) para poder controlar el Drone. Entonces se puede considerar que el headset EEG se comunica con la PC a través del programa desarrollado y una vez establecidas las ordenes de control, podrán ser transmitidas al drone via hardware por medio de un controlador, como se muestra en la Figura 24.

Figura 24. La Data capturada por Headset pasa por el Software y Hardware para llegar al

Drone.

48

Para poder demostrar que el Headset transmite los datos correctamente a la computadora y los puede redirigir como comandos específicos de control se va a utilizar un controlador de hardware externo. Este controlador recibirá la señal de comando a través de una conexión vía USB a la computadora, los indicadores que demostraran la comunicación seran LED’s genéricos, que se iran encendiendo de acuerdo a la información que reciban.

Figura 25. La Data capturada por Headset pasa por el Software y Hardware para llegar al Drone.

La Figura 25 muestra el procedimiento que se implementará para que el mensaje generado por la interfaz de Computadora realizada pueda ser interpretado por el controlador “Arduino Uno” y encienda los LED’s de acuerdo a cada caso.

PRUEBA DE FUNCIONAMIENTO

Para realizar la prueba de funcionamiento primero se debe conectar el Headset Emotiv Insight al PC y encenderlo, los 2 led’s del receptor usb parpadearan indicando que la conexión se ha establecido (Tabla 10.a). Se procede a conectar el controlador Arduino Uno al PC mediante su cable USB, un led verde se encenderá indicando que la conexión se ha establecido con éxito (Tabla 10.b). Luego se le debe colocar al usuario el Headset Emotiv Insight en la cabeza teniendo en cuenta que los sensores estén correctamente ubicados (Tabla 10.c). Una vez que se han realizado los pasos anteriores se puede arrancar la interfaz de usuario y empezar con las respectivas pruebas (Tabla 10.d). La Tabla 11, Tabla 12, Tabla 13 y Tabla 14 muestras las pruebas de funcionamiento para la detección de comandos direccionales (izquierda, derecha, arriba y abajo). El headset Emotiv Insight detecta los giros que realiza el usuario, estos giros son interpretados por la interfaz de computadora y se envían al controlador Arduino Uno. El controlador carga las órdenes recibidas y las muestra en la matriz de led’s. De esta manera es que se puede enviar acciones de comando que se deseen implementar mediante la Interface computacional y el controlador mostrado.

49

Tabla 10. Conexión entre el Software y el Hardware planteado.

a. Conexión del Headset Emotiv Insight al PC.

b. Conexión del Controlador Arduino Uno al PC.

c. Colocación del Headset Emotiv Insight al Usuario.

d. Arranque de la Interface de Usuario.

Tabla 11. Pruebas de giro a la Izquierda en la Interface y el Controlador.

a. Usuario girando a la Izquierda.

b. Detección de la Interface en el

giro a la Izquierda.

c. Controlador captando el giro a la

Izquierda.

50

Tabla 12. Pruebas de giro hacia Arriba en la Interface y el Controlador.

a. Usuario girando hacia Arriba.

b. Detección de la Interface en el

giro hacia Arriba.

c. Controlador captando el giro

hacia Arriba.

Tabla 13. Pruebas de giro a la Derecha en la Interface y el Controlador.

a. Usuario girando a la Derecha.

b. Detección de la Interface en el

giro a la Derecha.

c. Controlador captando el giro a la

Derecha.

Tabla 14. Pruebas de giro hacia Abajo en la Interface y el Controlador.

a. Usuario girando hacia Abajo.

b. Detección de la Interface en el

giro hacia Abajo.

c. Controlador captando el giro

hacia Abajo.

51

3.4. Integración de la Interfaz de Usuario BCI y el Sistema de Control de Vuelo

Se cuenta con una interfaz inicial de usuario BCI en la PC, mientras que la interfaz

inicial del Drone está hecha en base al controlador arduino Uno. Bajo estas

condiciones se tendría que adquirir y modificar el mando Skycontroller del drone

Bepop Parrot para que pueda integrarse a la PC y a la interface de usuario BCI. Sin

embargo, está opción incrementa los gastos del proyecto, por lo que se puede

considerar otra alternativa más adecuada.

Debido a que tanto el drone como el Headset cuentan con soporte para dispositivos

móviles en sus Kits de Desarrollo de Software, se pueden integrar ambas interfaces

en una sola.

Como ya se tiene conocimiento del funcionamiento de los programas de ejemplo del

Headset Emotiv Insight se tendrá comodidad para desarrollar la interface en una

plataforma móvil. Por practicidad y facilidad de acceso a información y recursos se

opta por la elección del Sistema Android, para el cual es indispensable contar con el

entorno de Android Studio, el cual basa su programación en el lenguaje Java y XML.

El funcionamiento simplificado del uso de la funciones del headset EEG pueden verse

en la Figura 26, mientras que la Figura 27 muestra el funcionamiento simplificado del

drone.

Figura 26. Diagrama de Flujo del Acceso a Suites en Headset EEG.

52

Figura 27. Diagrama de Flujo del Control de Vuelo del Drone.

Teniendo en cuenta la estructura del programa y el funcionamiento secuencial de

los equipos a utilizar se puede construir la interfaz requerida para este trabajo de

manera personalizada. Esta interfaz se plantea como una aplicación integrada donde

existirán 2 formularios principales (1 formulario para el Headset y 1 formulario para

el drone). Ambos formularios requieren permisos de acceso al dispositivo móvil

(Bluetooth para el Headset y Wifi para el drone). Se contempla como clase padre al

formulario del Headset debido a que primero se trabajara con este dispositivo,

mientras que el formulario del Drone se contempla como clase hija, pudiendo usar

las características heredadas de su clase padre. El esquema de la Figura 30 muestra la

idea estructurada de lo que se desea implementar en la aplicación móvil integrada.

Figura 28. Esquema planteado para la elaboración de la Aplicación Móvil Integrada.

53

La interfaz diseñada para el formulario del Headset (ver Figura 29) permitirá utilizar

las suite cognitiva del Headset, lo que hará posible el control mental, en esta interfaz

se muestran las características más importantes del Headset, como son:

• Estado de Conexión

• Tiempo de Conexión

• Estado de Batería

• Estado de Conexión de los Sensores

• Botones de Entrenamiento de Comandos Mentales

Figura 29. Interfaz del Headset en dispositivo móvil.

Para el Drone, el fabricante brinda librerías de programa para Android, en lenguaje

Java. La conexión entre el dispositivo móvil y el Drone se realiza por medio de una

conexión Wifi creada por el mismo drone. La interfaz diseñada(ver Figura 32) permite

el control de vuelo del drone y tiene como características más importantes:

• Estado de Conexión

• Estado de Batería

• Control de Vuelo

• Aterrizaje de Emergencia

54

Figura 30. Interface del Drone en el dispositivo móvil.

3.4.1. Análisis de Integración Casco EEG - Interfaz de Usuario BCI

Ahora que se tienen ambas interfaces desarrolladas independiente, se tienen que

integrar ambas en una sola interfaz funcional. Para ello se agrega una imagen del drone

para visualizar los entrenamientos del headset, adicionalmente se agrega un botón que

da acceso a la pantalla de control del drone(ver Figura 31).

Figura 31. Integración Casco EEG - Interfaz de Usuario BCI

55

Al conectar el headset a la interface, los sensores se marcarán en verde en la pantalla,

indicando una conexión correcta, un color naranja indicará que la conexión es

intermedia, mientras que un color rojo significará que la conexión nula. Mientras el

headset este encendido los mensajes de conexión se mostrarán en pantalla.(Ver Figura

32)

Figura 32. Casco EEG - Interfaz de Usuario BCI conectada.

3.4.2. Análisis de Integración Interfaz de Usuario BCI - Drone

En la interfaz del drone se añade la imagen drone como referencia, un checkbox de

selección de control y un textview para la representación del mensaje recepcionado del

casco al drone.(Ver Figura 33)

Figura 33. Interfaz de Usuario BCI – Drone conectada.

56

3.4.3. Calibración y Verificación de Funcionamiento

Para la verificación de funcionamiento el usuario debe colocarse el headset Emotiv

Insight. Una vez encendido el headset se conectará a la interface en el dispositivo móvil.

El usuario entrena los comandos de acción para controlar el drone.(Ver Figura 34)

Figura 34. El usuario se coloca el Headset para conectarse a la Interface.

Cuando las señales de control ya se han entrenado el usuario puede conectare al

drone(Simulador de Drone). En la interfaz el usuario puede usar los comandos mentales

ya entrenados para controlar el drone.(Ver Figura 34)

Figura 35. Usuario usando comandos mentales para controlar el drone en el Simulador de drones Sphinx.

57

Los comandos mentales de control pueden ser visualizados gracias al simulador de

drones Sphinx, este simulador es brindado por la compañía Parrot como parte de su

SDK, por lo que es de mucha utilidad para los desarrolladores de software al momento

de probar el funcionamiento de drones.(Ver Figura 36)

Figura 36. Control de Drone Bepop Parrot en el Simulador Sphinx.

Una vez simulado el control del drone se puede poner a prueba el funcionamiento del

drone real, así como se muestra en la Figura 37.

Figura 37. Control del Drone Bepop Parrot en exterior con la Interface BCI desarrollada.

58

3.5. Evaluación del Sistema

3.5.1. Elaboración de Pruebas de Funcionamiento Estándar

Prueba de Conectividad Headset

Para la prueba de conectividad del Headset Emotiv con la interface el

usuario debe colocarse el headset y emparejarlo con el dispositivo móvil.

Se verificará si se pudo o no establecerse la conexión.

Prueba de Calidad de Contacto

Para la prueba de calidad de contacto una vez establecida la conexión

entre el headset y el dispositivo móvil, se verificará la calidad de contacto

de los electrodos del headset.

Prueba de Entrenamiento de Comandos Mentales

Para la prueba del entrenamiento de comandos mentales el usuario debe

entrenar los comandos: neutro, adelante, atrás, izquierda, derecha,

arriba y abajo. Se verificará que la señales estén entrenadas.

Prueba de Conectividad Drone

Para la prueba de conectividad del drone se debe emparejar la interface

con el drone. Se verificará si se pudo o no establecer la conexión.

Prueba de uso de Comandos Mentales

Para la prueba del uso de los comandos mentales se verificará en

control del drone el simulador Sphinx.

3.5.2. Evaluación de las pruebas de Funcionamiento Estándar en Voluntarios

Prueba de Conectividad Headset

Los resultados de la prueba de conectividad del headset por cada

usuario en 5 intentos se muestran en la Tabla 15.

Tabla 15. Conectividad del headset por cada usuario en 5 intentos. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Conexión

Headset

4/5 5/5 5/5 4/5 5/5

Prueba de Calidad de Contacto

Los resultados de la prueba de calidad de contacto de los sensores por

cada usuario se muestran en la Tabla 16.

Tabla 16. Calidad de Contacto de los sensores por cada usuario. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Sensor AF3 SI SI SI SI SI

Sensor AF4 SI SI SI SI SI

Sensor T7 SI SI SI SI SI

Sensor T8 SI SI SI NO SI

Sensor Pz NO NO SI NO SI

Sensores

Conectados 4/5 4/5 5/5 3/5 5/5

59

Prueba de Entrenamiento de Comandos Mentales

Los resultados de la prueba de entrenamiento por cada usuario en 10

intentos se muestran en la Tabla 17.

Tabla 17. Entrenamiento por cada usuario en 10 intentos. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Adelante 9/10 8/10 7/10 7/10 5/10

Atrás 7/10 7/10 6/10 8/10 9/10

Izquierda 8/10 9/10 8/10 7/10 7/10

Derecha 8/10 9/10 8/10 9/10 8/10

Arriba 6/10 8/10 9/10 8/10 7/10

Abajo 7/10 5/10 7/10 7/10 6/10

Prueba de Conectividad Drone

Los resultados de la prueba de Conectividad del Drone por cada usuario

en 5 intentos se muestran en la Tabla 18.

Tabla 18. Conectividad del Drone por cada usuario en 5 intentos. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Conexión

Drone 3/5 2/5 4/5 3/5 2/5

Prueba de uso de Comandos Mentales(Simulador)

Los resultados de la prueba de Uso de comandos mentales por cada usuario en

10 intentos se muestran en la Tabla 19.

Tabla 19. Uso de comandos mentales por cada usuario en 10 intentos. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Adelante 5/10 6/10 6/10 5/10 4/10

Atrás 3/10 4/10 5/10 3/10 5/10

Izquierda 3/10 3/10 2/10 5/10 4/10

Derecha 4/10 2/10 3/10 2/10 3/10

Arriba 2/10 2/10 1/10 3/10 2/10

Abajo 2/10 0/10 0/10 1/10 1/10

Prueba de uso de Comandos Mentales (Drone Real)

Esta prueba final se realizó con solo el usuario 4 por razones de logística

y condiciones ideales de vuelo para el drone.(Ver Tabla 20)

Tabla 20. Uso de comandos mentales (Drone Real) por cada usuario en 10 intentos. Usuario 4

Adelante 5/10

Atrás 3/10

Izquierda 3/10

Derecha 4/10

Arriba 2/10

Abajo 2/10

60

3.5.3. Análisis de Resultados

Resultados de Prueba de Conectividad Headset

Tabla 21. Promedio de Conectividad del headset por 5 usuarios. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Conexión

Headset

4/5 5/5 5/5 4/5 5/5

Porcentajes 80% 100% 100% 80% 100%

Promedio (80%+100%+100%+80%+100%)/5=92%

En base a la Tabla 21, la conectividad del Headset Emotiv con la Interface

para los 5 usuarios alcanza un promedio de 92%.

Resultados de Prueba de Calidad de Contacto

Tabla 22. Promedio de Calidad de Contacto de Sensores por 5 usuarios. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Sensor AF3 SI SI SI SI SI

Sensor AF4 SI SI SI SI SI

Sensor T7 SI SI SI SI SI

Sensor T8 SI SI SI NO SI

Sensor Pz NO NO SI NO SI

Sensores

Conectados

4/5 4/5 5/5 3/5 5/5

Porcentajes 80% 80% 100% 60% 100%

Promedio (80%+80%+100%+60%+100%)/5=84%

En base a la Tabla 22, la calidad de contacto de los sensores del Headset

es de 84% en promedio para los 5 usuarios.

Resultados Prueba de Entrenamiento de Comandos Mentales

Tabla 23. Promedio de Efectividad de Entrenamiento por 5 usuarios. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Adelante 9/10 8/10 7/10 7/10 5/10

Atrás 7/10 7/10 6/10 8/10 9/10

Izquierda 8/10 9/10 8/10 7/10 7/10

Derecha 8/10 9/10 8/10 9/10 8/10

Arriba 6/10 8/10 9/10 8/10 7/10

Abajo 7/10 5/10 7/10 7/10 6/10

Porcentajes 75% 77% 75% 77% 70%

Promedio (75%+77%+75%+77%+70%)/5=75%

En base a la Tabla 23, el promedio de efectividad de entrenamiento de 5

usuarios por 10 intentos es de 75%.

61

Resultados de Prueba de Conectividad Drone

Tabla 24. Promedio de Conectividad del drone por 5 usuarios. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Conexión

Drone

3/5 2/5 4/5 3/5 2/5

Porcentajes 60% 40% 80% 60% 40%

Promedio (60%+40%+80%+60%+40%)/5=56%

En base a la Tabla 24, la conectividad del Drone Bepop Parrot con la

Interface para los 5 usuarios alcanza un promedio de 56%.

Resultados de Prueba de uso de Comandos Mentales(Simulador)

Tabla 25. Promedio de Efectividad de uso de comandos mentales por 5 usuarios. Usuario1 Usuario2 Usuario3 Usuario4 Usuario5

Adelante 5/10 6/10 6/10 5/10 4/10

Atrás 3/10 4/10 5/10 3/10 5/10

Izquierda 3/10 3/10 2/10 5/10 4/10

Derecha 4/10 2/10 3/10 2/10 3/10

Arriba 2/10 2/10 1/10 3/10 2/10

Abajo 2/10 0/10 0/10 1/10 1/10

Porcentajes 32% 28% 28% 32% 32%

Promedio (32%+28%+28%+32%+32%)/5=30%

En base a la Tabla 25, el promedio de efectividad de uso de los comandos

mentales de 5 usuarios por 10 intentos es de 30% para el simulador de

drone.

Prueba de uso de Comandos Mentales (Drone Real)

Tabla 26. Promedio de Efectividad de uso de comandos mentales en el usuario 4. Usuario 4 Porcentajes

Adelante 5/10 50%

Atrás 3/10 30%

Izquierda 3/10 30%

Derecha 2/10 20%

Arriba 2/10 20%

Abajo 1/10 10%

Promedio 27%

En base a la Tabla 26, el promedio de efectividad de uso de los comandos

mentales del usuario 4 por 10 intentos es de 27% para el drone real.

62

3.6. CONCLUSIONES

1. Se pudo conseguir el objetivo principal de este proyecto que es diseñar e

implementar una interfaz cerebro-computacional(BCI), empleando el

procesamiento de señales cerebrales, para el control de vuelo de un dron

usando un Headset Electroencefalógrafo(EEG).

2. Se pudo conseguir diseñar e implementar una interfaz cerebro-

computacional (Conexión Headset EEG – Dispositivo móvil) y la interfaz de

vuelo del drone, pudiéndose integrar en una sola inferfaz.

3. Se pudo validar el funcionamiento del sistema con 5 usuarios obteniéndose

una conectividad del headset a la interfaz de 92%, mientras que la

conectividad del drone a la interfaz alcanzó 56%. La calidad de contacto de

los sensores del headset alcanzaron un 84%. La efectividad del

entrenamiento de los comandos mentales alcanzó 75%, mientras que su uso

en el control de vuelo del drone disminuyó a 30%. Estos resultados indican

que el sistema BCI implementado funciona, pero con una tasa de efectividad

baja.

4. Esto se pudo comprobar en el vuelo de drone real donde el usuario 4 obtuvo

una efectividad de 27% en el control de vuelo.

5. El diseño e implementación pudo ser simplificado gracias a que los equipos

utilizados eran compatibles con la plataforma de Android Studio por lo que

integrar sus SDK fue facilitándose a medida que se avanzaba con el proyecto.

6. El aporte que ofrece este trabajo sobre los que ya existen es el uso de

Dispositivos Móviles en el uso de sistemas BCI.

3.7. RECOMENDACIONES

1. Para una mejor discriminación de las Señales, se propone el uso de filtros

en la data sin procesar, es recomendable adquirir la suite SDK de pago del

headset Emotiv, ya que permite acceder a la data sin procesar.

2. Se recomienda agregar algoritmos de aprendizaje y Control Automático

para una mejor detección de los comandos mentales.

3. Se propone realizar el Desarrollo de una App para Android Wear de modo

que la portabilidad del sistema pueda ser aún mayor.

4. En cuanto al vuelo del drone se recomienda realizar las pruebas en

ambientes cerrados para evitar perturbaciones climáticas y distracciones

externas en los usuarios.

63

3.8. BIBLIOGRAFÍA

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https://www.visualstudio.com/es/.

3.9. ANEXOS

Anexos Exposición en congresos:

•INCAS 2017 International Conference on Aerospace and Signals. Lima, Peru. 8-

10 November, 2017. Design of Computer Brain Interface for Flight Control of

Unmanned Air Vehicle using Cerebral Signals through Headset

Electroencephalograph

Publicaciones:

• Aerospace and Signals (INCAS), 2017 IEEE International Conference on. 8-10

November, 2017. Title: Design of computer brain interface for flight control of

unmanned air vehicle using cerebral signals through headset

electroencephalograph. Added to IEEE Xplore: 01 December 2017

Archivos de Programación:

EngineConnector.java

EngineInterface.java

ActivityTraining.java

AdapterSpinner.java

CustomSpinner.java

DataSpinner.java

BepopActivity.java

DeviceListActivity.java

DroneDiscoverer.java

BepopDrone.java

Main.java

MainActivity.java

OneFragment.java

TwoFragment.java