Resumen

En el estudio actual se desarrolla un sistema de robot auxiliar para el hogar basado en las características del electrooculograma (EOG) y la señal de la lengua, que puede proporcionar asistencia en la vida diaria a personas con discapacidades de movilidad física. Se basa en cinco acciones simples (parpadear dos veces seguidas, extensión de la lengua, enrollamiento hacia arriba de la lengua y movimientos de ojo izquierdo y derecho) de la cabeza humana misma para completar los movimientos (subir/bajar/izquierda/derecha y doble clic) de un ratón en la pantalla del sistema. En este artículo, se utilizan la red cerebral y los algoritmos de red neuronal BP para identificar estos cinco tipos de acciones. El resultado muestra que, para todos los sujetos, sus tasas de reconocimiento promedio de parpadeos y movimientos de lengua (extensión de la lengua y enrollamiento hacia arriba de la lengua) fueron del 90,17%, 88,00% y 89,83%, respectivamente, y después del entrenamiento, los sujet

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Hogar; Sistema de robot auxiliar; Electrooculograma; Señal de lengua; Discapacidades de movilidad física; Red cerebral
• Keywords:Home; Auxiliary robot system; Electrooculogram; Tongue signal; Physical mobility disabilities; Brain network