Reto: EMG-Control
EMG-Control: Sistema inteligente de electromiografía para control protésico
Tipo de reto
Nano - Reto
Modalidad
Colaborativo
Coordinador/es
- Javier Mariano Garrido López (javier.garrido@upct.es), Juan Suardiaz Muro (juan.suardiaz@upct.es)
Descripción breve
¿Sabías que las prótesis mioeléctricas modernas funcionan detectando señales eléctricas
generadas por los músculos del usuario? El desafío de este reto consiste en desarrollar un
sistema capaz de captar y procesar estas señales musculares mediante electromiografía
superficial (sEMG), permitiendo su uso como señal de control en dispositivos protésicos y
otras interfaces hombre-máquina.
Los estudiantes diseñarán, prototiparán y validarán un electrodo mioeléctrico activo basado
en electrónica biomédica y sistemas embebidos. El equipo desarrollará la cadena completa
de adquisición de señal, incluyendo amplificación diferencial, filtrado analógico,
procesamiento digital mediante microcontrolador y generación de una señal de salida
utilizable como entrada de control.
El núcleo del trabajo será analizar cómo las señales musculares, originalmente del orden
de microvoltios y altamente sensibles al ruido, pueden acondicionarse y transformarse en
señales robustas y estables en tiempo real. Para ello, los estudiantes trabajarán en el
diseño electrónico, simulación, implementación en PCB y validación experimental del
sistema.
El resultado final será un prototipo funcional miniaturizado capaz de detectar la actividad
muscular del usuario y generar una señal de control proporcional a la contracción,
demostrando su potencial aplicación en el control de prótesis, robótica y tecnologías de
interacción avanzada.
Producto, prototipo o resultado final esperado
El resultado final será un prototipo funcional de electrodo mioeléctrico activo miniaturizado,
implementado sobre una PCB compacta, capaz de adquirir, acondicionar y procesar
señales de electromiografía superficial (sEMG) en tiempo real.
El dispositivo integrará la cadena completa de adquisición, incluyendo amplificación
diferencial de alta impedancia, filtrado analógico para eliminación de ruido e interferencias,
y procesamiento digital mediante microcontrolador para el cálculo y adaptación de la señal
de salida. El sistema generará una señal eléctrica proporcional al nivel de contracción
muscular, adecuada para su uso como señal de control en dispositivos externos.
El prototipo incluirá:
• PCB funcional miniaturizada completamente ensamblada
• sistema de adquisición de señal mediante electrodo seco
• firmware implementado para procesamiento digital en tiempo real
• salida analógica compatible con sistemas de control (0–5 V o equivalente)
• documentación técnica completa de hardware y software
Durante la Feria de Retos UPCT se realizará una demostración en vivo del funcionamiento
del sistema, mostrando cómo la contracción muscular del usuario se transforma en una
señal de control medible y utilizable.
Este prototipo evidenciará el potencial de la electrónica biomédica y los sistemas
embebidos para el desarrollo de interfaces hombre-máquina, estableciendo una base
tecnológica para futuras aplicaciones en control de prótesis, robótica y tecnologías
asistivas.
Competencias a adquirir por los estudiantes
Los estudiantes desarrollarán competencias avanzadas en electrónica biomédica y
sistemas embebidos mediante el diseño e implementación de un sistema real de
adquisición de señales electromiográficas (sEMG). Aprenderán a trabajar con señales
fisiológicas de muy baja amplitud, comprendiendo los desafíos asociados al ruido, la
interferencia y la interfaz electrodo-piel.
Adquirirán habilidades prácticas en diseño electrónico y desarrollo de PCBs miniaturizadas,
incluyendo amplificación de instrumentación, filtrado analógico y adaptación de señal.
Además, se formarán en programación de microcontroladores para el procesamiento digital
de señales en tiempo real, implementando algoritmos de filtrado y control adaptativo.
El reto fomentará el uso de instrumentación de laboratorio, validación experimental y
análisis de resultados sobre señales reales, conectando el diseño teórico con su aplicación
práctica.
Asimismo, los estudiantes fortalecerán competencias transversales como el trabajo
interdisciplinar, la resolución de problemas complejos y el desarrollo de prototipos
funcionales orientados a aplicaciones reales.
Este enfoque permitirá comprender cómo transformar una señal biológica en una señal de
control utilizable en sistemas como prótesis, robótica o interfaces hombre-máquina,
siguiendo metodologías propias de proyectos de I+D+i.
Composición esperada del equipo
El reto está orientado preferentemente a estudiantes del Grado en Ingeniería Electrónica
Industrial y Automática, especialmente interesados en electrónica analógica,
instrumentación y sistemas embebidos.
Se recomienda la participación de estudiantes de cursos intermedios o superiores que
hayan adquirido conocimientos básicos en electrónica analógica, diseño de circuitos y
programación de microcontroladores. Resultará especialmente útil tener interés en el
diseño de PCBs, adquisición de señales y uso de instrumentación de laboratorio,
preferiblemente con experiencia previa específica en señales biomédicas.
El estudiante tendrá la oportunidad de desarrollar un sistema electrónico completo, desde
la captación de señales reales hasta su acondicionamiento y procesamiento, aplicando
conocimientos propios de la titulación en un contexto práctico y motivador.
El tamaño reducido del equipo permitirá que cada participante se involucre directamente
en todas las fases del desarrollo, favoreciendo un aprendizaje práctico e integral.
Este reto es especialmente adecuado para estudiantes con interés en electrónica aplicada,
desarrollo de hardware y sistemas embebidos, así como para aquellos que deseen adquirir
experiencia en el desarrollo de prototipos electrónicos funcionales.
Colaboraciones externas previstas (opcional)
No se prevén.
Equipos participantes
- [1 integrante] Nombre: "EMG-Control"
- Representante: Juan Francisco Garrido Martínez (PCEO Doble grado de Ingeniería Electrónica Industrial y Automática + Grado en Ingeniería Biomédica)