De Miguel Pueyo, Pablo2024-07-302024-07-302024-07-24https://hdl.handle.net/10115/39044Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2023/2024. Directores/as: Rubén Nieto Capuchino, Santiago Emmanuel Francisco MuranoEste Trabajo de Fin de Grado (TFG) explora la aplicación del Filtro de Madgwick en la estimación de ángulos del tren inferior para la rehabilitación con exoesqueletos en pacientes en movimiento. La investigación se centra en mejorar la precisión y estabilidad en la estimación de la orientación de las extremidades inferiores, esencial para el desarrollo de exoesqueletos que asistan en la rehabilitación de personas con disfunciones motoras. Se comparan los filtros Madgwick y Kalman en términos de precisión, robustez y eficiencia computacional. La metodología incluye una revisión de la literatura, la selección y síntesis de bases de datos de captura de movimiento, y la implementación y validación de los algoritmos de filtrado. Los resultados demuestran que el Filtro de Madgwick, al utilizar cuaterniones para representar rotaciones, ofrece ventajas significativas en términos de eficiencia computacional y robustez frente a errores de sensores, superando al Filtro de Kalman extendido en estas áreas. Los experimentos muestran la efectividad del filtro Madgwick en entornos reales, destacando su potencial para su integración en sistemas de exoesqueletos en tiempo real. Finalmente, se discuten las implicaciones de estos hallazgos para el diseño de exoesqueletos de rehabilitación y se proponen líneas futuras de investigación para optimizar y ampliar la aplicabilidad de los filtros de orientación en contextos clínicos y terapéuticos.spaCreative Commons Atribución 4.0 Internacionalhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcodeIMUKalmanMadgwickEulerEstimación ángulosFiltroExoesqueletoRehabilitacióninfo:eu-repo/semantics/studentThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess