Acquisition and processing of electromyographic signals for the control of a virtual vehicle in real time

espanolEste trabajo, se presenta el registro y clasificacion de las senales electromiograficas (EMG) de las extremidades inferiores, especificamente del musculo basto, con el fin de controlar un vehiculo virtual disenado en Blender. El sistema tiene de 4 canales, con una interfaz grafica, que permite el control de un vehiculo virtual. Para el procesamiento de las senales, se utilizaron diferentes herramientas matematicas tales como: analisis de Fourier y analisis wavelet. Estas tecnicas se usaron con el objetivo de comprimir datos, obtener patrones caracteristicos en cada conjunto de senales y realizar un filtrado digital. El control del automovil consta de 4 comandos como: acelerar, detenerse, giro derecha y giro izquierda, las cuales son las instrucciones basicas para el manejo real de un automovil. Los resultados mostraron que es posible usar senales biologicas para realizar controles virtuales (video juego). Asi mismo, se verifico que la parametrizar encontrada de cada grupo de senales EMG, fue satisfactoria, ya que el porcentaje de errores de las 4 variables estudiadas fue del 0.04% para un total de 400 ejecuciones. Este porcentaje de error corrobora que el sistema tiene gran potencialidad para posibles aplicaciones futuras. EnglishThis work presents the registration and classification of the electromyographic (EMG) signals of the lower extremities, specifically of the gross muscle, in order to control a virtual vehicle designed in Blender. The system has 4 channels, with a graphic interface, which allows the control of a virtual vehicle. For the processing of the signals, different mathematical tools were used such as: Fourier analysis and wavelet analysis. These techniques were used in order to compress data, obtain characteristic patterns in each set of signals and perform digital filtering. The control of the car consists of 4 commands such as: accelerate, stop, right turn and left turn, which are the basic instructions for the real operation of a car. The results showed that it is possible to use biological signals to perform virtual controls (video game). Likewise, it was verified that the parameterization found for each group of EMG signals was satisfactory, since the percentage of errors of the 4 variables studied was 0.04% for a total of 400 executions. This error percentage corroborates that the system has great potential for possible future applications.