Este proyecto se basa en los cimientos de ROBOGait para desarrollar un sistema avanzado de análisis de la marcha multi-robot y multi-sensor, capaz de monitorizar a personas mientras caminan o corren. El sistema está diseñado para operar con al menos dos robots, manteniendo la capacidad de escalar a equipos robóticos más numerosos.
Nuestro objetivo es crear una plataforma integrada que pueda capturar, sincronizar y fusionar datos de múltiples robots y sensores en un único conjunto de datos unificado. A partir de este conjunto de datos, el sistema extrae parámetros de la marcha relevantes a nivel clínico y deportivo, tales como la longitud de la zancada, la distancia entre tobillos, señales de movimiento articular y otros indicadores biomecánicos clave.
Para mejorar la precisión y fiabilidad de estas mediciones, el proyecto incorpora técnicas de inteligencia artificial entrenadas con datos de sistemas de captura de movimiento de referencia, incluyendo Vicon®, OptiTrack® y anotación manual validada. La plataforma resultante está destinada a ofrecer información significativa y práctica en un formato que sea genuinamente útil para terapeutas, clínicos y profesionales del deporte.
Objetivos del Proyecto
El proyecto se centra en varios objetivos clave de investigación y desarrollo:
- Fusión y sincronización de datos multi-robot: Diseñar algoritmos robustos capaces de combinar y sincronizar datos recolectados simultáneamente desde múltiples robots y sensores heterogéneos.
- Mejora de la calidad de señal y estimación de parámetros mediante IA: Mejorar la calidad de las señales de la marcha y los parámetros extraídos a través de enfoques de aprendizaje automático basados en redes neuronales convolucionales (CNN) y redes neuronales recurrentes (RNN), incluyendo arquitecturas LSTM y Bi-LSTM.
- Gemelo digital y simulación de pacientes: Desarrollar un entorno de gemelo digital que permita realizar pruebas seguras y eficientes de los algoritmos de control sin necesidad de pacientes reales, incluyendo la creación de un avatar de paciente realista para la simulación.
- Adquisición de ground-truth en exteriores para análisis deportivo: Diseñar una solución basada en un sistema de cámaras estáticas de alta frecuencia y alta resolución para proporcionar datos de referencia fiables en exteriores para el análisis de la marcha orientado al deporte.
- Interfaz humano-robot adaptada a terapeutas: Crear una nueva interfaz de interacción terapeuta-robot diseñada para usuarios no técnicos, con un fuerte enfoque en la usabilidad, accesibilidad y aceptación dentro de entornos clínicos.
- Mejora de las plataformas robóticas ROBOGait: Actualizar y perfeccionar las plataformas robóticas desarrolladas originalmente en el proyecto ROBOGait para mejorar su rendimiento, adaptabilidad y usabilidad en el mundo real.
“Proyecto PID2023-150967OB-I00 financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por FEDER, UE”