James di Giacomo Rodríguez y Darío Ezequiel Núñez
Estudiantes Escuela de Ingeniería en Computación y Telemática, Campus Santiago
PUCMM
Tendencias del futuro: Interfaz Cerebro-Computador
En la década de 1970, el profesor Jacques Vidal introdujo el término «interfaz cerebro-computadora» (BCI, por sus siglas en inglés), planteando la idea de utilizar patrones de ondas cerebrales para controlar dispositivos externos, como computadoras. El control de drones a través de BCI es una extensión natural de esta investigación y ofrece nuevas oportunidades en términos de accesibilidad y control preciso de estos dispositivos.
El uso de interfaz cerebro-dron podría permitir a los operadores controlar drones de manera remota y precisa sin necesidad de una interfaz física, lo que reduciría el riesgo de exposición a peligros físicos, además, la interfaz cerebro-dron podría acelerar la prestación de ayuda en áreas afectadas por desastres naturales o conflictos, permitiendo una respuesta más rápida y precisa. De igual forma, este tipo de tecnología proporciona una alternativa de control para personas con dificultades físicas, lo que les permite superar sus limitaciones y tener mayor autonomía en el manejo de drones.
Sin embargo, a pesar de los beneficios potenciales, existen desafíos técnicos y prácticos que deben abordarse para una implementación efectiva y segura de esta tecnología. Estos desafíos incluyen la precisión y confiabilidad del control de drones a través de BCI, la seguridad cibernética para evitar intrusiones maliciosas y la protección de la privacidad y los derechos humanos de las personas afectadas por el uso de esta tecnología.
En esta entrada de este blog de innovación se presentará la implementación de un sistema para la creación de una interfaz cerebro-computador para el control de un DRON cuatrimotor. El sistema desarrollado muestra las interesantes posibilidades que ofrecen este tipo de interfases para simplificar la operación de dispositivos complejos y el acceso al uso de estos por personas con algún tipo de discapacidad motora. El sistema fue entrenado con diversos comandos y se validó su uso con un DRON de uso académico.
Desarrollo de los sistemas BCI
En la tesis titulada “Desarrollo de una interfaz cerebral utilizando herramientas IoT para el control de dispositivos ON-OFF orientado a personas con capacidades limitadas”, presentada por Luis Alberto Montalván Tandazo y Christian Fernando Quinte Caiza, en julio del año 2021, se aborda el tema del control de dispositivos electrónicos vía ondas cerebrales utilizando la diadema EMOTIV Insight 2.0, donde se le quiere facilitar el estilo de vida a las personas con ciertas limitaciones físicas, y por ende, brindarles comodidad y mejorar su modus vivendi en su día a día.
En ese mismo año, también se llevó a cabo un proyecto muy similar, titulado: “Desarrollo de un sistema BCI basado en redes neuronales y movimientos de la cabeza para el manejo de un ordenador”, el cual lleva por autor a Eddy Fabian Corrales Bastidas, donde se abarca esta idea, la cual se enfoca en el manejo de un ordenador en personas con movimiento reducido en sus extremidades superiores.
Por otro lado, en la tesis titulada “Implementación de un sistema de control para el manipulador Mitsubishi RV-2AJ, mediante ondas cerebrales empleando el sensor EMOTIV Insight”, presentada por Francisco Andrés Gómez Pineda y Stalin Gabriel Yaguana Torres, en julio del año 2018, se discute la problemática sobre la exclusión o limitación de acceso a tecnologías innovadoras de manipulación de robots para personas que no tienen conocimientos de programación de estos dispositivos o que tienen alguna discapacidad motriz. Por tanto, los autores plantean como solución a esta problemática, la implementación de un sistema que permita controlar los movimientos del brazo robótico Mitsubishi RV-2AJ de la marca Festo, utilizando señales cerebrales, mediante la interpretación de señales cerebrales recopiladas por la diadema EEG EMOTIV Insight 1.0, las cuales serán procesadas y analizadas a través de una tarjeta LattePanda, un dispositivo con capacidades de microcomputador y conectividad inalámbrica.
Descripción del Sistema Propuesto
El proyecto consiste en integrar un sistema de electroencefalograma (EEG) junto a un DRON, para que este sea manejado por medio de las ondas cerebrales que los seres humanos generamos cuando pensamos en una acción. Este sistema muestra un alternativa para ayudar al desarrollo de los sistemas BCI junto su interacción con los dispositivos IoT, vehículos aéreos no tripulados y cualquier dispositivo que sirva para facilitar la interacción de los humanos con los medios de transporte por interfaces cerebro–computador.
Por esto, el enfoque principal es emplear la tecnología del dispositivo EEG EMOTIV Insight 2.0 para contribuir a resolver el problema de la complejidad en la operación de drones. Se busca integrar el EMOTIV Insight 2.0 con el sistema de control del dron, estableciendo una conexión confiable y estable para permitir un control más intuitivo y preciso basado en las señales cerebrales del usuario. Debajo se muestra una imágen del EMOTIV Insight 2.0
Para la integración del DRON se eligió el sistema de BITCRAZ, el Crazyflie 2.1. Este es un pequeño DRON de código abierto desarrollado por Bitcraze. Es una versión mejorada y más avanzada de su predecesor, el Crazyflie 2.1 original. A pesar de su diminuto tamaño, el Crazyflie 2.1 está repleto de características y capacidades impresionantes. Este se puede programar utilizando lenguajes como Python y C, lo que brinda una gran flexibilidad para personalizar su comportamiento y desarrollar nuevas funciones. Debajo se muestra una imagen del DRON elegido.
El EMOTIVBCI es el software que permite enviar los datos de las señales tomadas por la diadema, para que así sean procesadas por la BCI y luego ser programadas para que el dispositivo ejecute la acción pensada. Se realizó una interfaz basada en Python para el tratamiento de los comandos de operación clasificados por el EMOTIVBCI y crear la interfaz con el API de control del DRON CrazyFlie 2.1.
Estructura del Sistema y Modo de Funcionamiento
En primera instancia, se conecta el Insight 2.0 mediante Bluetooth 5.0 al computador, luego el sujeto se coloca la diadema, se realiza una calibración de los sensores, de tal modo que la medidas de calidad para el software EMOTIVBCI sean 95% o mayor. Luego, mediante el EMOTIV Launcher, se inicia el software EMOTIVBCI , el cual es el encargado de los entrenamientos de los comandos mentales. Mediante la API de Cortex, se adquieren los datos EEG, utilizando las credenciales otorgadas por EMOTIV. Por otro lado, dentro de la API de Bitcraze, se programan las instrucciones necesarias para que el DRON Crazyflie 2.1 ejecute los comandos recibidos de la manera deseada. Ya teniendo esto listo, para comunicar ambas APIs, y enviar los comandos mentales generados por el Insight 2.0, se implementa un websocket en cada API. Por último, el aplicativo local, registra y muestra los comandos mentales que se están ejecutando en tiempo real por el sujeto, y los va mostrando en el computador. En la siguiente figura se muestra el diagrama en bloques del sistema.
La diadema Insight 2.0 utiliza Bluetooth 5.0 y software EMOTIV para controlarla. Para trabajar con el Cortex SDK y la API de Python, se necesita instalar dependencias. El DRON Crazyflie 2.1 también requiere un controlador y una máquina virtual . Un dongle de radio USB permite la conexión entre el DRON y la computadora, y el accesorio FlowDeck v2 asegura un vuelo estable con su sensor óptico de flujo. Las APIs se conectan a través de un socket IP y puerto. El dispositivo Insight 2.0 promedia comandos cada 0.125 segundos y envía la palabra más repetida. El código maneja la recepción y procesamiento de comandos, envía comandos a través del socket y utiliza hilos para la conexión y procesamiento. La comunicación a través del socket es esencial para la interacción entre el dispositivo Insight 2.0 y el DRON.
Resultados y limitaciones
Las pruebas realizadas mostraron que el sistema logró una precisión global del 85.3%. Para esto fueron realizados 68 ensayos, dando como resultado un total de 10 falsos negativos y 58 sesiones con comando detectados correctamente. Los resultados mostraron que el DRON fue capaz de recibir y ejecutar los comandos mentales enviados y generados por el Insight 2.0, según lo deseado por el usuario, demostrando así el cumplimiento total de los objetivos planteados.
En cuanto al desempeño del sistema, se observó que el tiempo de respuesta del DRON ante un comando mental fue en promedio de doce (12) segundos. Durante las pruebas de vuelo, se observó que el dron es altamente sensible a interferencias y cambios bruscos en el terreno. El Crazyradio 2.0 de Bitcraze opera en la frecuencia de 2,4GHz, compartida por muchos dispositivos de la red de la universidad, lo que provoca pérdida de control y colisiones del dron. Se reemplazaron varias hélices dañadas y se adquirieron repuestos adicionales para prevenir contratiempos. Al integrar el Insight 2.0 con el Crazyflie 2.1, se notó un retraso de al menos tres segundos entre los comandos mentales y su ejecución debido a múltiples saltos entre APIs y procesamiento, así como la distancia al router.
Resultados Obtenidos
Después del desarrollo preliminar, se llevaron a cabo extensas pruebas y análisis para evaluar la efectividad de los métodos y algoritmos empleados en el análisis de las deficiencias en la caminata de los pacientes. Estos se centraron en la verificación y validación de los resultados obtenidos para garantizar la precisión y confiabilidad del sistema. Además, se realizaron ajustes y optimizaciones para adaptar el sistema a diferentes perfiles de pacientes y condiciones.
Se diseñó una interfaz de usuario para la visualización de datos, que incluía gráficos y tablas para presentar resultados de manera clara. Se realizaron pruebas exhaustivas para validar la precisión y confiabilidad del sistema, ajustando según fuera necesario para mejorar la exactitud del análisis. En la siguiente figura se muestra la interfaz del aplicativo WEB, este permite la configuración de umbrales para los procesos de detección y la visualización de la reportería por paciente. Debajo se muestra una secuencia de imágenes en el que el DRON sigue un comando a partir de la interfaz BCI, trasladándose desde la izquierda hacia la derecha.
Conclusiones
Este trabajo ha demostrado las funcionalidades que ofrecen las interfaz BCI para expandir la integración del control de distintos tipos de dispositivos tanto con aplicaciones civiles como de asistencia médica. Es importante destacar los retos que debieron ser superados para la integración de los distintos esquemas temporales de respuesta del sistema BCI frente a la recepción de comandos por parte de la API del DRON. Todo esto demuestra que es necesario el seguir explorando el desarrollo de estas interfaces BCI para su aprovechamiento en aplicaciones futuras.
Referencias
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