El siguiente repositorio será utilizado para almacenar bibliografía, set de datos, firmware, hardware, imágenes, entre otras cosas, las cuales utilizarán para dictar diferentes talleres y ayduar a los equipos a adquirir y procesar señales de EEG para detectar SSVEPs para la Primer competencia de vehículos robóticos controlados por Interfaces Cerebro Computadora a ser realizada en el Instituto Tecnológico Regional Suroeste de la Universidad Tecnológica del Uruguay en la ciudad de Fray Bentos.
El objetivo principal del proyecto fue lograr que estudiantes de las carreras de Ingniería Biomédica e Ingeniería Mecatrónica, formando equipos interdisciplinarios y coordinados por docentes tutores, realicen el diseño y desarrollo de una BCI para el control inalámbrico de vehículos robóticos. Las Interfaces Cerebro Computadora (ICC) son sistemas de comunicación que permiten a sus usuarios enviar mensajes o comandos para el control de un dispositivo utilizando solamente sus señales cerebrales. Cada equipo estuvo conformado por estudiantes de las dos carreras mencionadas debido a que cada una de estas aportan diferentes conocimientos en diferentes áreas que se complementan para el diseño y desarrollo de cada etapa del proyecto y así se logró llevar a cabo el objetivo principal. A su vez, cada equipo se dividió en tres módulos diferentes en los que trabajaron en paralelo, de esta forma se formó el Módulo 1, que estuvo a cargo de la estimulación necesaria para generar potenciales evocados de estado estacionario visuales (del inglés SSVEPs) y también del registro, adquisición, procesamiento y clasificación de señales de EEG para obtener los comandos que el sujeto deseaba realizar, el Módulo 2 estuvo a cargo de la comunicación inalámbrica y el Módulo 3 estuvo a cargo del sensado, comando y control del dispositivo robótico. Finalmente, estos tres módulos se unificaron para lograr el control del vehículo mediante ICC. Los conocimientos que los estudiantes aprendieron durante todo el programa promovieron la formación en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM), además de que permitirá el aprendizaje acerca del diseño y desarrollo de tecnologías asistivas.
- Lucas BALDEZZARI - MSc en Data Science y Bioingeniero - [email protected]
- Taylor Baum - Graduate Student in Electrical Engineering and Computer Science - [email protected]
- Mateo Olivera - LABA - [email protected]
- Emiliano Alvarez (Biomédica) - [email protected]
- Walter Mar (Biomédica) - [email protected]
- Maximiliano Galvan (Biomédica) - [email protected]
- Lucas Lopez (Mecatrónica) - [email protected]
- Tiziano Torterolo (Mecatronica) - [email protected]
- Elias Hernandez (Mecatrónica) - [email protected]
- Tomy Suarez (Biomédica) - [email protected]
- Natalia Suarez (Biomédica) - [email protected]
- Guido Andreoli (Mecatrónica) - [email protected]
- Giannina Bassi (Mecatrónica) - [email protected]
Formado por,
- Emiliano Alvarez
- Walter Mar
- Maximiliano Galvan
- Lucas Lopez
- Tiziano Torterolo
- Elias Hernandez
- Taller 1: Introducción a las Interfaces Cerebro Computadora
- Taller 2: Introducción a la adquisición y procesamiento de SSVEP
- Taller 3: Introducción a Arduino y Robótica
- Taller 4: Aplicando una CNN para clasificar datos
- Taller 5: Comunicación entre PC y Arduino mediante Python para sincronizar estímulos y recepción/envío de información. Comunicación entre Python y sitio en HTML para sincronizar estímulos. Protocolo de adquisición de señales de EEG para entrenar clasificadores que serán utilizados en la BCI de manera online. Manejo de versiones en archivos de firmware y hardware.
- Taller 6: Adquisición, procesamiento y almacenamiento de señales de EEG provenientes de la placa Cyton Board de OpenBCI usando Python. Análisis de datos obtenidos luego de la sesión de entrenamiento.