Ya sea por discapacidad o enfermedad, las personas con discapacidad cognitiva, motora o sensorial dependen de las sillas de ruedas eléctricas. Algunas personas no pueden usar un joystick tradicional para manejar su silla de ruedas y tienen que usar sistemas de control alternativos. Para ayudar a estas personas a las que les resulta difícil o imposible manejar una silla de ruedas eléctrica, varios investigadores han desarrollado robots móviles para crear sillas de ruedas inteligentes. Por lo general, una silla de ruedas inteligente consta de una base de silla de ruedas eléctrica estándar a la que se conectan una computadora, sensores y un asiento.
Técnicas utilizadas en sillas de ruedas inteligentes
Control BCI
Las sillas de ruedas inteligentes basadas en la interfaz cerebro-computadora (BCI) utilizan datos de electroencefalografía (EEG) del cerebro y los convierten en comandos de control de dispositivos con el uso de técnicas de procesamiento de señales. Registra señales cerebrales eléctricas del cuero cabelludo, donde la señal cerebral se origina a partir de potenciales postsinápticos.
controlado por EMG
Estas sillas de ruedas inteligentes utilizan corrientes eléctricas o señales EMG, generadas en los músculos durante su contracción que representan la actividad neuromuscular. Las señales EMG se recopilan de los músculos para controlar las señales del movimiento de la silla de ruedas.
controlado por EOG
Estas sillas de ruedas inteligentes utilizan señales EOG y detectan los movimientos y los parpadeos de los ojos, que se codifican como comandos de control de la silla de ruedas. Cuando los ojos se giran hacia arriba o hacia abajo, se generan pulsos positivos o negativos.
Seguimiento de la orientación de la cabeza
En este método, en la pantalla, los movimientos de la cabeza se transforman en movimientos del cursor. Los movimientos del cursor son proporcionales a los movimientos de la cabeza. Los movimientos de la cabeza se calculan mediante diferentes métodos, como el acelerómetro colocado en la gorra de un paciente o capturando videos de los movimientos de la cabeza.
control de mentón
En esta técnica, el mentón se coloca en un joystick en forma de copa y se controla mediante los movimientos del cuello (flexión, extensión y rotación).
Registro visual
En esta técnica, las sillas de ruedas utilizan un sistema de seguimiento ocular basado en una pantalla en el que se utiliza una cámara para realizar un seguimiento continuo de las características oculares. Después, se utiliza un algoritmo de calibración para encontrar la dirección de la mirada en tiempo real. De acuerdo con la posición observada, las señales de control de movimiento de la pantalla se calculan para controlar la silla de ruedas.
lengua controlada
Esta tecnología se basa en la ley de Faraday. El sensor de efecto Hall permanente se adjunta a la lengua y rastrea el movimiento de la lengua. Las señales de salida se recopilan a medida que la lengüeta se mueve en la bobina de inducción del núcleo de aire.
Procesamiento de imágenes
Se utiliza una cámara web para capturar la entrada de imágenes del dedo del usuario. Un algoritmo de procesamiento de imágenes detecta el movimiento de los dedos y el movimiento de la silla de ruedas en dirección izquierda-derecha o adelante-atrás, según el recorrido del dedo.
Basado en acelerómetro
Las sillas de ruedas basadas en acelerómetro usan un sensor de aceleración o un sensor de inclinación. Cuando se inclina un objeto, el sensor registra los valores y los envía al microcontrolador. Dependiendo de la dirección de inclinación, el microcontrolador controla la dirección de la silla de ruedas.
enfoque deíctico
Este enfoque utiliza la visión del entorno como interfaz de control. Para moverse, el usuario especifica el lugar dentro del entorno al que desea ir apuntándolo en la interfaz. Entonces la silla de ruedas se moverá automáticamente a esa posición.
Pantalla táctil controlada
Cuando el usuario quiere cambiar de dirección en una silla de ruedas controlada por pantalla táctil, el sensor de pantalla táctil se modela presionando el dedo contra los diversos cuadrantes de la pantalla táctil, que tiene valores diferentes para una dirección diferente.
activado por voz
En esta técnica, el usuario habla por el micrófono y el sistema de reconocimiento de voz compara el comando de voz con la memoria prealmacenada y genera una señal de control para controlar los movimientos de la rueda.
Los mejores prototipos de sillas de ruedas inteligentes
iBOT
Desarrollado en una asociación entre DEKA y Toyota en asociación con su inventor Dean Kamen, iBot es una silla de ruedas para subir escaleras, presentada por primera vez en 2001. Su configuración “de pie” podría subir escaleras, elevar a los usuarios desde el nivel de los asientos hasta la altura de los ojos y viajar. a paso firme. Sin embargo, el producto se suspendió en 2009. Toyota y DEKA se asociaron en 2016 para producir una nueva versión del iBOT.
Habilidad en movimiento
Ability in Motion es una silla de ruedas de pie diseñada para ayudar a todas las personas con problemas de movilidad funcional en las extremidades inferiores a maniobrar de forma independiente en espacios pequeños y reducidos y realizar rutinas diarias estándar. Fabricado por la Fundación Duchenne de Australia en asociación con la investigadora con sede en Perth, la Dra. Jenny Downs, permite al usuario llegar a la posición de pie presionando un botón y avanzar mientras está de pie.
Vida y Movilidad
Life & Mobility es un prototipo avanzado de la silla de ruedas inteligente desarrollada por SAP Holanda para ayudar a los pacientes en silla de ruedas que no pueden controlar o cambiar su posición sentada por sí mismos.
Silla inteligente KD
KD Smart Chair está trabajando con la Escuela de Ingeniería Jacobs de UC San Diego para desarrollar una silla de ruedas eléctrica de código abierto y bajo costo que utiliza tecnologías de asistencia y navegación autónoma. El equipo ha desarrollado una nueva silla de ruedas de 59 libras capaz de viajar por una variedad de terrenos.
A continuación se muestra una lista de instituciones de todo el mundo que han producido un prototipo de silla inteligente desde 2005.
- Academia Naval de EE. UU., Maryland, EE. UU.
- Universidad de Lehigh, Pensilvania, EE. UU.
- Universidad de Northwestern, Illinois, EE. UU.
- UMBC, Maryland, EE. UU.
- Case Western Reserve, Ohio, EE. UU.
- Universidad de Pittsburgh, Pensilvania, EE. UU.
- Universidad de Alabama, Huntsville, Alabama, EE. UU.
- Universidad de Texas, Arlington, EE. UU.
- Universidad de Nevada, Reno, Nevada, EE. UU.
- Universidad Doshisha, Kioto, Japón
- Universidad Chuo, Tokio, Japón
- Toyohashi U. of Technology, Tokio, Japón
- ATRII Kansai, Japón
- Universidad de Kumamoto, Kumamoto, Japón
- Universidad de Saitama, Saitama, Japón
- Instituto Indio de Tecnología, Jodhpur, India
- Instituto de Ing. & Tecnología, Ghaziabad, India
- Facultad de Ingeniería BMS, Bangalore, India
- LURCH, Chennai, India
- Colegio Imperial, Londres, Reino Unido
- Universidad de Kent, Canterbury Reino Unido
- Rehabilitación de sonrisas, Greenham, Reino Unido
- Universidad de París, Francia
- Universidad de Lorena, Metz, Francia
- Universidad McGill, Montreal, Canadá
- Universidad de BC, Vancouver, Canadá
- Universidad de Bremen, Alemania
- Universidad de Aveiro, Portugal
- Universidad Carlos III Madrid, España
- KU Lovaina Heverlee, Bélgica
- Universidad de Canterbury, Christchurch, Nueva Zelanda
- U. de Apl. ciencia Suiza Occidental, Friburgo, Suiza
- Universidad de Sídney, Australia
- Hefestos, São Leopoldo, Brasil
- Universidad Nacional de Chonnam, Gwangju, Corea del Sur
- Universidad Rey Abdulaziz, Jeddah, Arabia Saudita
- Centro de Rehabilitación Integral, Orizaba, México
- Uni. Politecnica delle Marche, Ancona, Italia
- Universiti Tun Hussein Onn, Malasia