Abstract
El presente Trabajo de Fin de Grado (TFG) tiene como objetivo el diseño e implementación de un sistema de proyección visual de pisadas, orientado a mejorar la eficacia y eficiencia de los procesos de rehabilitación asistida con exoesqueletos robóticos. Este trabajo se enmarca en el proyecto NIMBLE, cuyo propósito es desarrollar un sistema robótico modular y demostrar los beneficios del uso de exoesqueletos en la recuperación de la movilidad en pacientes que han sufrido un ictus o una lesión medular incompleta. La plataforma de rehabilitación propuesta en este proyecto proporciona apoyo activo durante la marcha, favoreciendo una recuperación más eficiente y controlada.
En este TFG se propone un sistema que proporciona una ayuda visual que indica al paciente dónde debe colocar los pies durante la marcha. Esta guía, proyectada sobre el suelo mediante un proyector instalado sobre la estructura que sigue el movimiento del exoesqueleto, contribuye a mejorar el equilibrio, la conciencia espacial y la corrección del patrón de marcha, acelerando así el proceso de recuperación.
El desarrollo se ha realizado sobre la KRIA KR260, un System-on-Module (SoM) que incorpora el MPSoC Xilinx Zynq UltraScale+, el cual integra un procesador de cuatro núcleos ARM Cortex-A53 junto con una FPGA (Field Programmable Gate Array) programable. Sobre el procesador ARM se instala el sistema operativo Ubuntu y el framework robótico ROS 2 (Robot Operating System 2), utilizados para la comunicación con un nodo central que envía el patrón de marcha y la trayectoria a seguir por el exoesqueleto. A partir de esta información, que incluye tanto la velocidad de avance como datos fisiológicos del paciente, se generan las coordenadas necesarias para la visualización de las pisadas proyectadas. Para ello, se han diseñado distintos bloques en lenguaje VHDL que implementan la lógica de procesamiento dentro de la FPGA. La proyección resultante actúa como una referencia visual que guía al usuario durante la rehabilitación.
El sistema desarrollado ofrece una solución versátil que se ajusta a los movimientos del paciente, combinando la comunicación mediante ROS 2 con las capacidades de cálculo de la FPGA. Los resultados obtenidos han cumplido con los requerimientos funcionales del proyecto y se han validado correctamente la adquisición de datos, la generación de coordenadas y la proyección visual.
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Universidad Rey Juan Carlos
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Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2025/2026. Directores/as: Rubén Nieto Capuchino, Santiago Emmanuel Francisco Murano
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