Resumen

El reconocimiento de la intencin de movimiento humano es clave para lograr una perfecta coordinacin hombre-mquina y la comodidad de uso de los robots vestibles. La electromiografa de superficie (sEMG), como seal bioelctrica, se genera antes del movimiento correspondiente y refleja directamente la intencin de movimiento humana. Por lo tanto, se puede lograr una mejor interaccin hombre-mquina mediante el uso de sEMG basado en el reconocimiento de la intencin de movimiento. En este artculo, revisamos y discutimos en detalle el estado del arte del reconocimiento de intencin de movimiento basado en sEMG que se utiliza principalmente. Segn el mtodo adoptado, el reconocimiento de la intencin de movimiento se divide en dos grupos: el reconocimiento de la intencin de movimiento basado en el modelo musculoesqueltico (MS) basado en sEMG y el reconocimiento de la intencin de movimiento basado en el modelo de aprendizaje automtico (ML). Se analizan y comparan sistemticamente los modelos especficos y los efectos de reconocimiento de cada estudio. Por ltimo, se presenta una discusin de los problemas existentes en los estudios actuales, los principales avances y los retos futuros.

• Materias:Control de microvehículos aéreos Tecnología de exoesqueleto Clasificación de escenas Técnicas de escaneo Enfoque antropocéntrico
• Subjects:Aerial microvehicle control Exoskeleton technology Scene classification Scanning techniques Anthropocentric approach
• Palabras claves:Coordinación hombre-máquina; Comodidad de uso; Electromiografía de superficie; Reconocimiento de la intención de movimiento; Modelo musculoesquelético; Modelo de aprendizaje automático
• Keywords:Human-machine coordination; Wearing comfort; Surface electromyography; Motion intention recognition; Musculoskeletal model; Machine learning model