A neural model of hand grip formation during reach to grasp

In this paper, we investigate the spatio temporal dynamics of hand pre-shaping during prehension through a biologically plausible neural network model. It is proposed that the hand grip formation in prehension con be understood in terms of basic motor programs that can be resealed both spatially and temporally to accommodate different task demands. The model assumes a timing coordinative role to propioceptive reafferent information generated by the reaching component of the movement, moidiiig the need of a pre-organized firnctional temporal structure for the timing of prehension as some previous models have proposed. Predictions of the model in both Normal and Altered initial hand aperture conditions match key kinematic features present in human data. The differences between the proposed model and previous models predictions are used to tiy to identifi the majorprinciples underlying prehensile behavior

Estudio y desarrollo de primitivas motoras para manipulación con manos robóticas antropomórfas

En la última década se ha construido un considerable número de manos robóticas antropomorfas. Sin embargo, muy pocos estudios se han llevado a cabo en relación con la destreza o habilidad de dichas manos. En este trabajo se presentan una serie de estudios relacionados con la manipulación de precisión por parte de manos robóticas antropomorfas. Se entiende manipulación de precisión al control cinemático de la posición del objeto agarrado, utilizando únicamente los contactos de las puntas de los dedos con el objeto. La aproximación utilizada, define un conjunto de primitivas de manipulación básicas que la mano puede llevar a cabo. Estas funciones primitivas son flexibles ya que incluyen una serie de parámetros asociados a la geometría y tamaño de los objetos a manipular y además, permiten su implementación partiendo de distintas topologías de agarre iniciales. En este trabajo también se describe como estas primitivas se pueden emplear de forma secuencial para dar lugar a tareas de manipulación más complejas. Los estudios se han realizado sobre una mano robótica antropomorfa virtual, diseñada con técnicas CAD descritas en el artículo.Este trabajo ha sido financiado por el proyecto SYNERAGH (SYstem Neuroscience and Engineeering Research for Athropomorphic Grasping and Handling) BRITE-EURAM BE – 4505

Emulación del sistema músculo-esqueletal y el control de movimiento en una plataforma experimental

Muchos fisiólogos han observado que el músculo humano o animal es una especie de tejido elástico (como un muelle) con componentes contráctiles, los cuales dan una longitud de umbral modificable neuralmente para el desarrollo de fuerzas. La determinación de las fuerzas del músculo durante el movimiento no es solamente esencial para el análisis de las cargas internas que actúan en los huesos y articulaciones, si no que también contribuyen ha entender más profundamente los controladores neuronales. Los sistemas de control biológicos han sido estudiados como una posible inspiración para la construción de controladores de sistemas robóticos. En este trabajo, se diseño e implemento un sistema biomecánico que tiene propiedades mécanicas casi similares a las de un brazo humano o animal. En este sistema se implementaron modelos matemáticos del músculo biológico, para la generación de fuerzas en el músculo esqueletal total. Además, se desarrollo una red cortical para el control de movimientos voluntarios con restricciones neurofisiológicas y psicofísicas motoras. El controlador neuronal es propuesto para realizar el seguimiento de trajectorias deseadas en la articulación de un simple eslabón controlado por un par de actuadores agonista-antagonista con propiedades musculares. El sistema es capaz de ejecutar movimientos de alcance voluntarios, con perfiles de velocidad en forma de campana bajo perturbaciones. Los resultados experimentales muestran que el sistema presenta las propiedades básicas del músculoesqueletal las cuales son las relaciones fuerza-longitud y fuerza-velocidad. El controlador neuronal permite controlar los movimientos deseados y compesar las fuerzas externas.Se agradece el apoyo recibido por los miembros del grupo de investigación de Neurotecnología, Control y Robótica (NEUROCOR) del departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad Politécnica de Cartagena. Este trabajo fue financiado en parte por la CICYTTIC99- 0446-C02-01, y por el proyecto SYNERAGH - BRE2-CT980797 BRITE EURAM- de Investigación Básica

Simurob. Simulador del robot IRB -1400

Simurob es un simulador bajo Windows del robot antropomórfico IRB-1400. Dicho robot es el empleado en la ETSII de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) para sus clases de prácticas. El prograna SimuRob realizado en Visual C++, permite a los alumnos aprender el manejo del robot y la programación de sus movimientos, el conocimiento en profundidad de su cinemática directa e inversa, alineación de ejes, configuraciones singulares, etc.Mis agradecimientos ha los profesores que han dirigido el diseño y la programación de SimuRob, los doctores D. Jorge Juan Feliu Batle y D. José Manuel Cano Izquierdo, por su interés y ayuda en la elaboración del proyecto y por la confianza depositada en mi criterio durante la elaboración del mism