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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.",{"@graph":59,"@context":115},[60,77,98],{"@type":61,"itemListElement":62},"BreadcrumbList",[63,68,71,74],{"item":64,"name":65,"@type":66,"position":67},"https://docshare.wps.com","Home","ListItem",1,{"item":69,"name":9,"@type":66,"position":70},"https://docshare.wps.com/es/document/",2,{"item":72,"name":27,"@type":66,"position":73},"https://docshare.wps.com/es/document/investigación-e-informes/",3,{"item":75,"name":55,"@type":66,"position":76},"https://docshare.wps.com/es/document/development-of-a-machine-learning-model-for-task-classification-during-gait-final-degree-project/126944/",4,{"url":75,"name":55,"@type":78,"image":79,"author":84,"headline":55,"publisher":87,"fileFormat":90,"inLanguage":53,"description":57,"dateModified":91,"datePublished":92,"encodingFormat":90,"isAccessibleForFree":93,"interactionStatistic":94},"DigitalDocument",{"url":80,"@type":81,"width":82,"height":83},"https://docshare.wps.com/thumbnails/development-of-a-machine-learning-model-for-task-classification-during-gait-final-degree-project/126944.png","ImageObject",300,407,{"name":85,"@type":86},"Noah","Person",{"url":64,"name":88,"@type":89},"DocShare","Organization","application/pdf","2026-09-11","2026-08-05",true,{"@type":95,"interactionType":96,"userInteractionCount":67},"InteractionCounter",{"@type":97},"ViewAction",{"@type":99,"mainEntity":100},"FAQPage",[101,107,111],{"name":102,"@type":103,"acceptedAnswer":104},"Qué actividades identifica el clasificador desarrollado en el trabajo?","Question",{"text":105,"@type":106},"Identifica tareas durante la marcha como andar en plano, subir rampa, bajar rampa y subir escaleras.","Answer",{"name":108,"@type":103,"acceptedAnswer":109},"Qué datos se usan como entrada para el modelo de Machine Learning?",{"text":110,"@type":106},"Se emplean los ángulos de las articulaciones de los miembros inferiores como datos de entrada.",{"name":112,"@type":103,"acceptedAnswer":113},"Cómo se organiza la evaluación del rendimiento de los modelos?",{"text":114,"@type":106},"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.","https://schema.org",{"og:url":75,"og:type":117,"og:title":55,"og:site_name":88,"og:description":57},"article",{"robots":119,"canonical":75},"index,follow",{"doc_id":121,"site_id":52},126944,1785935814,{"code":4,"msg":5,"data":124},{"doc_id":121,"user_id":125,"nickname":85,"user_avatar":126,"doc_module":4,"category_id":26,"category_name":27,"doc_title":55,"doc_description":57,"doc_content":127,"file_id":128,"file_url":129,"file_type":130,"file_size":131,"view_count":67,"is_deleted":4,"is_public":67,"is_downloadable":67,"audit_status":67,"page_count":132,"language":133,"language_code":53,"site_id":52,"html_lang":53,"table_of_contents":134,"faqs":135,"seo_title":136,"seo_description":57,"update_tm":122,"read_time":137},137451207643,"https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_3d24733baf745e90a7e4bdd5f77d97b2","UNIVERSIDAD MIGUEL HERNÁNDEZ DE ELCHE ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR DE ELCHE  \nGRADO EN INGENIERÍAELECTRÓNICA YAUTOMÁTICA INDUSTRIAL  \n\"DESARROLLO DE UN MODELO DE MACHINE LEARNING PARA CLASIFICACIÓN DE TAREAS DURANTE  \nLA MARCHA\"  \nTRABAJO FIN DE GRADO  \nJunio-2024  \nAUTOR: Merche Fernández Terol DIRECTOR/ES: Nicolás M. García Aracil  \nDavid Martínez Pascual  \nÍNDICE GENERAL  \n1. INTRODUCCIÓN................................................................................................... 5  \n1.1. PROYECTO EXOEPI ............................................................................................6  \n1.1.1. DISEÑO Y COMPONENTES ........................................................................ 7  \n1.1.2. CONTROL DEL EXOESQUELETO ............................................................. 8  \n1.2. OBJETIVOS ...........................................................................................................9  \n2. ANTECEDENTES .................................................................................................11  \n2.1. EXOESQUELETOS DE MIEMBRO INFERIOR PARA REHABILITACIÓN.. 11  \n2.2. EXOESQUELETOS DE MIEMBRO INFERIOR PARA ASISTENCIA ............15  \n2.3. EXOESQUELETOS PARA ELAUMENTO DE FUERZA.................................16  \n3. MÉTODOS ............................................................................................................ 18  \n3.1. DESCRIPCIÓN DE LAS ACTIVIDADES.........................................................19  \n3.2. PROCESAMIENTO DE DATOS ........................................................................27  \n3.3. DESARROLLO DE CLASIFICADOR...............................................................32  \n3.4. EVALUACIÓN DEL RENDIMIENTO DE LOS MODELOS ...........................39  \n4. RESULTADOS ...................................................................................................... 41  \n5. CONCLUSIÓN Y TRABAJOS FUTUROS........................................................ 48  \n5.1. CONCLUSIÓN....................................................................................................48  \n5.2. TRABAJOS FUTUROS DE DESARROLLO E INVESTIGACIÓN .................49  \n6. BIBLIOGRAFÍA................................................................................................... 51  \nÍNDICE DE FIGURAS  \nFigura 1: Prototipo exoesqueleto de tobillo ExoEpi......................................................... 9  \nFigura 2: Tres tipos de exoesqueletos de miembros inferiores, A) Lokomat, B) Rex, C) ReWalk ........................................................................................................................... 13  \nFigura 3: Grados de libertad que permite la estructura en el plano sagital en el ciclo de marcha ............................................................................................................................ 13  \nFigura 4: Sistema de captura de movimiento BTS ......................................................... 14  \nFigura 5: Exoskeleton Lower Extremeti Gait Sysstem (eLegs) ..................................... 15  \nFigura 6: a) Hybrid Assistive Limb (HAL), b) Berkeley Lower Extremity Exoskeleton (BLEEX) ......................................................................................................................... 17  \nFigura 7: Configuración experimental y tareas realizadas [5] ......................................... 19  \nFigura 8: Andar en Plano ................................................................................................ 21  \nFigura 9: Subir Rampa.................................................................................................... 21  \nFigura 10: Bajar Rampa.................................................................................................. 22  \nFigura 11: Subir Escaleras .............................................................................................. 22  \nFigura 12: Andar en Plano ..................................","cbCail6NoaK8DW31","https://ap.wps.com/l/cbCail6NoaK8DW31","pdf",2333845,51,"Spanish","# Introducción\n## Proyecto ExoEpi\n## Objetivos\n# Antecedentes\n## Exoesqueletos de miembro inferior para rehabilitación\n## Exoesqueletos de miembro inferior para asistencia\n## Exoesqueletos para aumento de fuerza\n# Métodos\n## Descripción de las actividades\n## Procesamiento de datos\n## Desarrollo de clasificador\n## Evaluación del rendimiento de los modelos\n# Resultados\n# Conclusión y trabajos futuros\n## Conclusión\n## Trabajos futuros de desarrollo e investigación\n# Bibliografía","[{\"question\":\"Qué actividades identifica el clasificador desarrollado en el trabajo?\",\"answer\":\"Identifica tareas durante la marcha como andar en plano, subir rampa, bajar rampa y subir escaleras.\"},{\"question\":\"Qué datos se usan como entrada para el modelo de Machine Learning?\",\"answer\":\"Se emplean los ángulos de las articulaciones de los miembros inferiores como datos de entrada.\"},{\"question\":\"Cómo se organiza la evaluación del rendimiento de los modelos?\",\"answer\":\"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.\"}]","Desarrollo de un modelo de Machine Learning para clasificación de tareas durante la marcha - Trabajo Fin de Grado | PDF",79]