Resumen

Este trabajo propone el uso de una interfaz cerebro computador, que permite medir las neuroseñales del nivel de compromiso en el desempeño del teleoperador al realizar la tarea. La metodología para determinar el nivel de asistencias hápticas consta de 4 pasos: primero se selecciona una aplicación de teleoperación, que consistía en mover a distancia un robot a lo largo de una trayectoria predefinida. En los pasos dos y tres, se ejecuta la tarea planteada con y sin asistencias hápticas. En el paso 4 se analizan los recorridos del robot, para determinar las zonas donde el operador requería un mayor o menor nivel de asistencia. Los resultados muestran que al usuario le toma un tiempo significativamente mayor el realizar el recorrido planteado, cuando no tiene activas las asistencias hápticas. Se concluye que las interfaces cerebro computador, permiten detectar las zonas donde estas ayudas se hacen más necesarias y las zonas donde se pueden disminuir.

1. INTRODUCCIÓN

Los dispositivos hápticos son elementos físicos que permiten retroalimentar a un usuario, por medio de fuerzas o señales de tacto previamente programadas (León-Rodríguez & Murcia-Rivera, 2018). Su uso es común como elemento de interacción con algoritmos de realidad virtual y en algoritmos de teleoperación, siendo este último el tema de estudio del PRESENTE trabajo. La teleoperación consiste en la operación de elementos a distancia. Esta disciplina surgió por la necesidad de manipular elementos que son nocivos para los seres humanos, como los materiales radioactivos y los explosivos (Gómez-Monsalve & Durán-Acevedo, 2017). Con ella también se busca evitar ambientes hostiles, como las actividades a grandes profundidades (Aggravi et al., 2021), así como actividades de pintura o granallado, donde los usuarios quedan expuestos a respirar las partículas suspendidas en el aire (Lambraño-García et al., 2017).

En la realización de algoritmos de teleoperación, es muy útil extender las capacidades sensoriales del operador para facilitar la comprensión del entorno de trabajo, así como el desarrollo de la actividad objetivo (Khalili-Ardaly et al., 2019). Las retroalimentaciones más comunes, son: la visual, donde se proyectan las imágenes capturadas por las cámaras en la zona remota (Castro-Casadiego et al., 2020); señales de audio (Du et al., 2021); retroalimentación por medio de sensores de uso general, como: temperatura, humedad, radioactividad y narices electrónicas, entre otros (Gutiérrez et al., 2017; Cantillo-Maldonado et al., 2018; Rivera-Guerrero et al., 2020).

Gracias a los avances en computación, uno de los elementos emergentes en teleoperación son los dispositivos hápticos, que brindan a los usuarios la capacidad de sentir fuerzas de interacción con el elemento que se está manipulando remotamente (Rossi, 2020). Además de retroalimentar fuerzas del entorno, los dispositivos hápticos permiten recrear fuerzas que ayudan a los usuarios al desarrollo de las tareas: a este tipo de algoritmos se les denomina asistencias hápticas.

• Materias:Sistemas de interfaz Sensores hápticos Red neuronal artificial
• Subjects:Interface systems Haptic sensors Artificial Neural Network
• Palabras claves:Interfaz Cerebro-Computadora; Háptica; Neuroseñales; Compromiso
• Keywords:Brain-Computer Interface; Haptics; Neurosignals; Engagement