Desarrollo de un modelo de Machine Learning para clasificación de tareas durante la marcha - Trabajo Fin de Grado

Aug 5, 2026

Subido por Noah

El trabajo se centra en el análisis de la marcha humana y en el desarrollo de un clasificador capaz de identificar actividades durante la locomoción: andar en plano, subir rampa, bajar rampa y subir escaleras. Para ello, se aplica Machine Learning con el objetivo de construir un modelo que emplea los ángulos de las articulaciones de los miembros inferiores como datos de entrada. El contenido organiza el proyecto desde el contexto y objetivos hasta métodos, evaluación, resultados y conclusiones.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas51

Tiempo de lectura1 h 19 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Introducción

Proyecto ExoEpi

Objetivos

Antecedentes

Exoesqueletos de miembro inferior para rehabilitación

Exoesqueletos de miembro inferior para asistencia

Exoesqueletos para aumento de fuerza

Métodos

Descripción de las actividades

Procesamiento de datos

Desarrollo de clasificador

Evaluación del rendimiento de los modelos

Resultados

Conclusión y trabajos futuros

Conclusión

Trabajos futuros de desarrollo e investigación

Bibliografía

UNIVERSIDAD MIGUEL HERNÁNDEZ DE ELCHE ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE ELCHE GRADO EN INGENIERÍAELECTRÓNICA YAUTOMÁTICA INDUSTRIAL "DESARROLLO DE UN MODELO DE MACHINE LEARNING PARA CLASIFICACIÓN DE TAREAS DURANTE LA MARCHA" TRABAJO FIN DE GRADO Junio-2024 AUTOR: Merche Fernández Terol DIRECTOR/ES: Nicolás M. García Aracil David Martínez Pascual ÍNDICE GENERAL 1. INTRODUCCIÓN................................................................................................... 5 1.1. PROYECTO EXOEPI ............................................................................................6 1.1.1. DISEÑO Y COMPONENTES ........................................................................ 7 1.1.2. CONTROL DEL EXOESQUELETO ............................................................. 8 1.2. OBJETIVOS ...........................................................................................................9 2. ANTECEDENTES .................................................................................................11 2.1. EXOESQUELETOS DE MIEMBRO INFERIOR PARA REHABILITACIÓN.. 11 2.2. EXOESQUELETOS DE MIEMBRO INFERIOR PARA ASISTENCIA ............15 2.3. EXOESQUELETOS PARA ELAUMENTO DE FUERZA.................................16 3. MÉTODOS ............................................................................................................ 18 3.1. DESCRIPCIÓN DE LAS ACTIVIDADES.........................................................19 3.2. PROCESAMIENTO DE DATOS ........................................................................27 3.3. DESARROLLO DE CLASIFICADOR...............................................................32 3.4. EVALUACIÓN DEL RENDIMIENTO DE LOS MODELOS ...........................39 4. RESULTADOS ...................................................................................................... 41 5. CONCLUSIÓN Y TRABAJOS FUTUROS........................................................ 48 5.1. CONCLUSIÓN....................................................................................................48 5.2. TRABAJOS FUTUROS DE DESARROLLO E INVESTIGACIÓN .................49 6. BIBLIOGRAFÍA................................................................................................... 51 ÍNDICE DE FIGURAS Figura 1: Prototipo exoesqueleto de tobillo ExoEpi......................................................... 9 Figura 2: Tres tipos de exoesqueletos de miembros inferiores, A) Lokomat, B) Rex, C) ReWalk ........................................................................................................................... 13 Figura 3: Grados de libertad que permite la estructura en el plano sagital en el ciclo de marcha ............................................................................................................................ 13 Figura 4: Sistema de captura de movimiento BTS ......................................................... 14 Figura 5: Exoskeleton Lower Extremeti Gait Sysstem (eLegs) ..................................... 15 Figura 6: a) Hybrid Assistive Limb (HAL), b) Berkeley Lower Extremity Exoskeleton (BLEEX) ......................................................................................................................... 17 Figura 7: Configuración experimental y tareas realizadas [5] ......................................... 19 Figura 8: Andar en Plano ................................................................................................ 21 Figura 9: Subir Rampa.................................................................................................... 21 Figura 10: Bajar Rampa.................................................................................................. 22 Figura 11: Subir Escaleras .............................................................................................. 22 Figura 12: Andar en Plano ..................................

Preguntas frecuentes

Qué actividades identifica el clasificador desarrollado en el trabajo?

Identifica tareas durante la marcha como andar en plano, subir rampa, bajar rampa y subir escaleras.

Qué datos se usan como entrada para el modelo de Machine Learning?

Se emplean los ángulos de las articulaciones de los miembros inferiores como datos de entrada.

Cómo se organiza la evaluación del rendimiento de los modelos?

El proyecto incluye una sección específica para evaluar el rendimiento de los modelos, diferenciando el proceso de entrenamiento, validación y test a través de métricas como la matriz de confusión.

Aug 5, 2026

Subido por Noah