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Mano Fija - Rehabiltación

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1 
ANÁLISIS ESTÁTICO DE LA MANO EN DOS DIMENSIONES 
 
Dayana Rojas Mojica, Sara Montagut Garay, María Fernanda Jota, Sebastián Toca, Natalia Rivera Lara, Julián Lagos 
est.dayanam.rojas@unimilitar.edu.co, est.sara.montagut@unimilitar.edu.co, 
est.natalia.rivera@unimilitar.edu.co, est.sebastian.toca@unimilitar.edu.co, 
est.maria.jota@unimilitar.edu.co,est.julian.lagos1@unimilitar.edu.co 
 RESUMEN: Este documento presenta el desarrollo 
de un modelo digital de una mano humana para aplicarlo 
en el campo de la rehabilitación. Para ello, se empleó una 
metodología basada en la utilización de parámetros 
antropométricos y la técnica de Denavit-Hartenberg (D-
H). Inicialmente, se realizó una revisión bibliográfica 
para recopilar los parámetros D-H específicos de cada 
dedo, así como para identificar los aspectos relevantes 
relacionados con la rehabilitación motora. La 
implementación de los parámetros D-H se realizó en 
Matlab, utilizando el complemento de Peter Corke, lo que 
permitió simular la mano robótica y realizar su análisis 
cinemático. Este enfoque busca proporcionar una 
herramienta para programas de rehabilitación, adaptados 
a las necesidades individuales de los pacientes. 
. 
PALABRAS CLAVE: Mano, rehabilitación, Denavit-
Hartenberg. 
 
 ABSTRACT: This document presents the 
development of a digital model of a human hand to apply 
it in the field of rehabilitation. For this, a methodology 
was used based on the use of anthropometric parameters 
and the Denavit - Hartenberg (D-H) technique. Initially, 
a literature review was carried out to collect the specific 
D-H parameters of each finger, as well as to identify the 
relevant aspects related to motor rehabilitation. The 
implementation of the D-H parameters was carried out in 
Matlab, using Peter Corke's plugin, which made it 
possible to simulate the robotic hand and perform its 
kinematic analysis. This approach seeks to provide a tool 
for rehabilitation programs, adapted to the individual 
needs of patients. 
 
KEYWORDS: Hand, rehabilitation, Denavit - Hartenberg. 
 
1 Introducción 
La mano es una estructura muy compleja y versátil que es 
fundamental en la vida cotidiana y en la interacción con 
el entorno. Compuesta por múltiples huesos, 
articulaciones, músculos, tendones y ligamentos, la mano 
combina destreza y fuerza para realizar una amplia gama 
de actividades, desde tareas finas y precisas, como 
escribir o manipular objetos pequeños, hasta actividades 
más robustas, como levantar objetos pesados o realizar 
actividades deportivas. 
La anatomía de la mano se organiza en tres regiones 
principales: la palma (o región palmar), el dorso (o región 
dorsal) y los dedos. La palma de la mano contiene los 
músculos y tendones que controlan los movimientos de 
los dedos y el pulgar, mientras que el dorso de la mano 
contiene los tendones y los huesos de los dedos. Los 
dedos están formados por huesos largos llamados 
falanges, que están unidos por articulaciones que 
permiten movimientos flexibles. 
 
Además de los huesos y los músculos, la mano también 
contiene una red compleja de nervios y vasos sanguíneos 
que proporcionan sensibilidad y nutrición a la mano. Los 
nervios permiten la percepción de sensaciones como el 
tacto, la temperatura y el dolor, mientras que los vasos 
sanguíneos suministran sangre oxigenada y nutrientes a 
los tejidos de la mano. 
 
Las lesiones en las manos son una causa común de 
discapacidad, requiriendo un proceso de rehabilitación 
complejo. Los dispositivos tradicionales son estáticos, 
limitando la eficacia del proceso. Este estado del arte 
analiza el diseño de una mano fija para rehabilitación, la 
cual se basa en un sistema electromecánico que simula los 
movimientos de la mano humana. 
 
En el año 2017 en el instituto politécnico nacional de 
México, se describe un dispositivo de rehabilitación que 
analiza y controla la trayectoria de los dedos, siguiendo el 
movimiento natural de flexión-extensión de las falanges. 
En la simulación de la interacción con un paciente, se 
considera un torque externo al sistema, evaluando la 
respuesta del motor mediante un control proporcional-
derivativo (PD), el cual responde de manera adecuada 
hasta cierto valor de par externo. Se destaca la necesidad 
de modelar dinámicamente el par externo para compensar 
las variaciones y aplicar una estrategia de control más 
adecuada en el dispositivo de rehabilitación [1]. 
 
 
 
Figura 1. Trayectoria de flexo-extensión de un dedo. [1] 
 
Se llevaron a cabo estimaciones y cálculos de los 
parámetros del motor, basados en las especificaciones 
proporcionadas por el fabricante. La función de 
transferencia correspondiente al motor . Se determinó la 
constante de torque (kt) dividiendo el torque entre la 
mailto:est.sara.montagut@unimilitar.edu.co
mailto:est.natalia.rivera@unimilitar.edu.co
mailto:est.sebastian.toca@unimilitar.edu.co
mailto:est.maria.jota@unimilitar.edu.co
 
. 
 
 
2 
corriente, la constante de fuerza electromotriz (kb) 
dividiendo el voltaje nominal entre la velocidad sin carga, 
y la resistencia eléctrica (R) estimada dividiendo el 
voltaje nominal entre la corriente. La inductancia (L) y la 
constante de fricción viscosa (b) se consideran tan 
pequeñas que se desprecian en estos cálculos. 
 
 
Figura 2. Controlador PD para el dispositivo robótico de 
rehabilitación. [2] 
 
En el marco de un proyecto de investigación 
multidisciplinario en la Universidad Técnica del Norte 
(Ecuador) en el año 2017, se propone un sistema de 
control para un rehabilitador de dedos de la mano, como 
parte de la producción de dispositivos médicos. El 
objetivo es crear un dispositivo automático que asista a 
los fisioterapeutas en la rehabilitación de la mano, 
permitiendo la atención simultánea de pacientes. 
 
El control del rehabilitador se simula mediante un 
programa computacional, ya que el diseño implica la 
integración de sistemas eléctricos, mecánicos y 
neumáticos. Este enfoque no solo facilita la 
automatización del proceso, sino que también permite 
adaptar la rutina de recuperación según el nivel de 
mejoramiento del paciente. 
 
La implementación incluye pruebas del rehabilitador para 
verificar su funcionamiento. Se evalúan los movimientos 
de motricidad fina y gruesa mediante métodos de 
rehabilitación pasiva de dedos de la mano. El sistema de 
control establece el tiempo de actuación de los 
actuadores, siendo el actuador neumático elegido debido 
a la necesidad de movimientos lentos en la rehabilitación 
manual. Se utiliza un sistema de control ON-OFF para 
optimizar la solución.[2] 
 
 
 
Figura 3. Simulación del arreglo de los micro-
actuadores[2] 
En el año 2022 la CUN realizó una selección y diseño de 
ortesis de mano, dispositivos médicos utilizados en la 
recuperación y rehabilitación de pacientes con lesiones o 
discapacidades en la mano. Se destaca en su investigación 
la importancia de considerar la longitud de las falanges y 
los ángulos máximos de las articulaciones 
metacarpofalángica, digital y proximal interfalángica 
para lograr una recuperación efectiva. Asimismo, se 
enfatiza en la elección del motor adecuado basándose en 
los torques dinámicos y estáticos necesarios para brindar 
el soporte y la movilidad requeridos. Este artículo 
proporciona información crucial para profesionales 
médicos y pacientes que buscan mejorar la calidad de 
vida post lesiones o discapacidades en la mano. 
 
Figura 4. Torques falángicos spline cubico [3] 
El spline cúbico es una técnica matemática utilizada para 
aproximar una función suave a partir de un conjunto de 
puntos de datos. La idea básica del spline cúbico es 
dividir el conjunto de puntos de datos en segmentos de 
tres puntos y ajustar una función cúbica en cada 
segmento, de modo que la función resultante sea suave y 
tenga continuidad en los puntos de unión entre los 
segmentos[3]. En este caso fue esada para trazar las 
trayectorias falángicas y hallar los torques junto a todo el 
modelo cinemático delas falanges 
 
2 Objetivos 
2.1 Objetivo General: 
Desarrollar un modelo de una mano humana utilizando 
parámetros antropométricos y la metodología de Denavit-
Hartenberg (D-H), empleando herramientas 
computacionales como Matlab, con el fin de simular una 
 
. 
 
 
3 
mano robótica y aplicarla en el campo de la 
rehabilitación. 
2.2 Objetivos Específicos: 
• Identificar y recopilar los parámetros D-H 
específicos de cada dedo de la mano a partir de 
la revisión de literatura relacionada con modelos 
de manos robóticas y rehabilitación motora. 
• Implementar los parámetros D-H en Matlab 
utilizando el complemento de Peter Corke, para 
desarrollar un modelo digital de la mano que 
permita su simulación y análisis cinemático en 
un entorno computacional controlado. 
• Diseñar y modelar una réplica tridimensional 
precisa de la mano humana utilizando un 
software de simulación como SolidWorks, 
integrando los parámetros antropométricos y los 
datos cinemáticos obtenidos previamente para 
garantizar la fidelidad del modelo digital. 
 
3 Marco Teórico 
 
La rehabilitación de la mano es un proceso crucial para 
abordar lesiones y discapacidades que afectan esta parte 
del cuerpo. Hace referencia todos los procesos 
implementados para tratar lesiones a nivel del miembro 
superior (Mano). Lo más usual al presentar una lesión o 
patología es tratar al usuario con varias técnicas y terapias 
de ciclos repetitivos de ejercicios físicos, que contribuyen 
a mejorar la capacidad de movimiento de la mano y a 
reentrenamiento al usuario en patrones de motricidad 
perdidos La eficacia de la rehabilitación está relacionada 
con la de los dispositivos utilizados para simular y apoyar 
los movimientos naturales de la mano humana.[7] La 
técnica de Denavit-Hartenberg (D-H) es ampliamente 
utilizada en la cinemática de robots y sistemas mecánicos 
para describir la geometría y la cinemática de un conjunto 
articulado. En este trabajo, se emplea la metodología D-
H para modelar la mano humana digitalmente. Esta 
técnica permite representar de manera eficiente la 
relación entre las articulaciones y describir la geometría 
de la mano en términos de parámetros específicos. 
Por otro lado, la anatomía y fisiología de la mano humana 
son fundamentales para el diseño de modelos de 
rehabilitación efectivos. La inclusión de parámetros 
antropométricos en el modelo contribuye a la precisión y 
fidelidad de este. Estos parámetros capturan las 
dimensiones y propiedades físicas relevantes de la mano, 
permitiendo una simulación más realista de los 
movimientos y comportamientos durante la 
rehabilitación. 
La Biomecánica se enfoca en examinar la 
funcionalidad de la mano al correlacionar la capacidad de 
fuerza ejercida por el miembro y su gasto energético. La 
mano se compone de cinco estructuras óseas, que son las 
falanges proximales, medias y distales. Esta 
funcionalidad describe cómo los metacarpianos 
desempeñan un papel crucial al ejercer una fuerza prensil, 
la cual resulta de la interacción entre el sistema 
musculoesquelético, formando una cadena cinética que 
abarca desde la muñeca hasta las falanges distales. La 
fuerza prensil, considerada como un parámetro clave, 
proporciona una evaluación del nivel de fuerza muscular 
y la eficiencia funcional de la mano en un agarre. [7] 
 Los movimientos que la mano puede realizar están 
relacionados directamente con la terapia física que se verá 
después, se expone a continuación: 
• Abducción y aducción: La línea media 
corresponde a la línea media del tercer dedo. 
Cuando los dedos se acercan a este eje, se 
denomina aducción, y cuando se alejan, 
abducción, como se ve en la figura a 
continuación [6] 
 
• Flexión: Es todo movimiento en el plano sagital 
que desplaza una parte de la mano hacia delante 
de la posición anatómica, se registra el ángulo 
formado entre la posición 0 y la posición final. 
[6] 
• Extensión: Es todo movimiento en el plano 
sagital que desplaza una parte de la mano hacia 
atrás de la posición anatómica. [6] 
 
. 
 
 
4 
 
Matlab es una herramienta computacional poderosa 
ampliamente utilizada en ingeniería y ciencias aplicadas. 
En este proyecto, se emplea Matlab junto con el Toolbox 
desarrollada por Peter Corke para la implementación de 
los parámetros D-H. Esta combinación ofrece un entorno 
de simulación robusto que facilita el análisis cinemático 
de la mano robótica digital. 
 
4 Desarrollo 
 
Para llevar a cabo el desarrollo de la practica fue 
necesario el uso de distintas herramientas que nos 
permitieran diseñar la mano de manera digital. 
 
 
La metodología empleada se basó en una revisión 
bibliográfica relacionada al modelamiento cinemático de 
una mano humana. Donde se encontró que la mayoría de 
los modelos se basaban en el uso de parámetros Denavit 
Hatenberg, asimilando la mano como una serie de 
articulaciones rotacionales. 
 
El artículo en el cual se basó el desarrollo de la practica 
recibe el nombre de “Design and Analysis of a 
Multifingered Robot Hand”. De este documento se 
obtuvieron las tablas correspondientes a los parámetros 
denavit hatenberg de cada uno de los dedos de la mano. 
Teniendo en cuenta que los cálculos varían según la 
persona. Para nuestra practica había que medir 
parámetros antropométricos de la mano con la finalidad 
de obtener una aproximación más exacta a la realidad. 
 
En la siguiente figura se muestran los parámetros que se 
tuvieron en cuenta para realizar cada uno de los cálculos 
correspondientes. 
 
 
Figura 5. Parámetros antropométricos de la mano.[4] 
 
Obtenidos estos dos parámetros, se pueden calcular los 
siguientes datos de estas figuras. 
Figura 6. Distancias de cada dedo de la mano. [4] 
Figura 7. Distancias de cada dedo de la mano. [4] 
 
En nuestro caso obtuvimos unos valores para HB y HL de 
9.5 cm y 19 cm respectivamente. 
 
Con estos valores, fue posible implementar los 
parámetros de D-H para simular por medio de Matlab la 
mano robótica (Para esto se utilizó un complemento de 
Matlab llamado Peter Corke). 
 
A continuación, se muestran los parámetros DH de cada 
dedo. 
 
Figura 8. Parámetros DH para el dedo pulgar. [4] 
Figura 9. Parámetros DH para los dedos índice y medio. 
[4] 
 
 
. 
 
 
5 
Figura 10. Parámetros DH para los dedos anular y 
meñique. [4] 
 
Cada dedo se implementó en Matlab, obteniendo así el 
siguiente resultado. 
 
Figura 11. Mano modelada en Matlab. 
 
Figura 12. Mano modelada en Matlab. 
 
El código implementado en Matlab se encuentra en la 
sección de anexos.En él se encuentran los cálculos 
correspondientes para cada una de las articulaciones de la 
mano. 
5 Conclusiones 
 
• Se presenta el proceso de desarrollo de un 
prototipo para satisfacer las necesidades 
planteadas, con las características funcionales y 
requerimientos de desempeño del prototipo. 
• Obtuvimos un diseño conceptual del prototipo 
determinando los componentes mecánicos, 
eléctricos y electrónicos que le darán 
funcionamiento para realizar los movimientos 
de prensión de la mano. 
• Proponemos un prototipo de 5 grados de libertad 
con cinco dedos y una palma. Cada dedo tiene 3 
uniones básicas, determinadas por sus 3 falanges 
en los dedos II-V, y 2 falanges y el metacarpo I. 
Cada dedo tiene su mecanismo de 6 barras, por 
lo que se tienen 7 uniones articuladas para los 
dedos II-V y 8 para el I; con 36 uniones 
articuladas en la mano. 
• Se logro evidenciar el movimiento del diseño a 
través de Denavit Hartenberg, teniendo como 
resultado un modelado preciso de la mano. 
 
6 Bibliografía 
 
 
[1] []A. Z. Gutiérrez and E. C. Castañeda, "Control design 
for a fingers rehabilitation device," 2017 IEEE 3rd 
Colombian Conference on Automatic Control (CCAC), 
Cartagena, Colombia, 2017, pp. 1-6, doi: 
10.1109/CCAC.2017.8276484. keywords: {Torque;PD 
control;Fingers;Trajectory;Silicon 
compounds;Robots;Color;rehabilitation device;natural 
path of flexion-extension;trajectorycontrol} 
 
[2] “Implementation of a control system for a hand’s 
passive rehabilitation device”, Rev. Ing. UC,, vol. 11. [En 
línea]. Disponible: 
https://www.researchgate.net/profile/Pablo-
Benavides/publication/353690202_Implementation_of_
a_control_system_for_a_hand's_passive_rehabilitation_
device/links/610ac6250c2bfa282a234e78/Implementatio
n-of-a-control-system-for-a-hands-passive-
rehabilitation-device.pdf 
 
 
[3] J. D. Trujillo, D. Perdomo Trujillo, J. G. Gómez, J. 
G. Vera, y M. R. Arbulú, «Ortesis de Mano Robótica», 
#AS, vol. 1, n.º 20, pp. 30-48, ago. 2022. 
 
[4] P. Kumar Parida and B. Bhusan Biswal, “Design and 
Analysis of a Multifingered Robot Hand,” IAES Int. J. 
Robot. Autom., vol. 1, no. 2, 2012, doi: 
10.11591/ijra.v1i2.360. 
 
[5] Loaiza B., J. L., Arzola, N., & Hernández B., R. D. (2020). 
Modeling and detailed design of the hand prosthesis promanu. 
Journal of Engineering Science and Technology Review, 
13(3), 126–133. https://doi.org/10.25103/JESTR.133.14 
 
[6] Herrera, B., Anderson Valencia Castillo, J., Bendezú, B., & 
Luis Lima-Perú, J. (2020). “Diseño de Exoesqueleto para 
Rehabilitación de Mano afectada con Artrosis” Autores: Para 
optar por el título profesional de Ingeniero Mecatrónico. 
 
[7] Andrea Peñas Arteaga Trabajo Dirigido Tutor 
ProfaDraMarcela Cristina Múnera Ramirez Cotutor ProfDr 
Carlos Andrés Cifuentes García, M. (n.d.). Diseño de un 
actuador neumático para rehabilitación de mano humana. 
Proyecto PrExHand. 
 
 
7 Anexos 
 
% Calculo de los parametros de la mano 
 
HL=19; 
https://doi.org/10.25103/JESTR.133.14
 
. 
 
 
6 
 HB=9.5; 
 L1T=10; 
 L1I=10; 
 L1M=10; 
 L1R=10; 
 L1L=10; 
 
% Para el pulgar 
 
L2T=0.251*HL; 
 L3T=0.196*HL; 
 L4T=0.158*HL; 
 
% Para el indice 
 
L2I=sqrt((0.374*HL)^2+(0.126*HB)^2); 
 L3I=0.265*HL; 
 L4I=0.143*HL; 
 L5I=0.097*HL; 
 
% Para el dedo medio 
 
L2M=0.373*HL; 
 L3M=0.277*HL; 
 L4M=0.170*HL; 
 L5M=0.108*HL; 
 
% Para el anular 
 
L2R=sqrt((0.336*HL)^2+(0.077*HB)^2); 
 L3R=0.259*HL; 
 L4R=0.165*HL; 
 L5R=0.107*HL; 
 
% Para el pequeño 
 
L2L=sqrt((0.295*HL)^2+(0.179*HB)^2); 
 L3L=0.206*HL; 
 L4L=0.117*HL; 
 L5L=0.093*HL; 
 
% Para el dedo pulgar 
 
P(1)=Link([0 0 L1T 0]); 
 P(2)=Link([(-5*pi)/36 0 0 -pi/2]); 
 P(3)=Link([0 0 L2T pi/2]); 
 P(4)=Link([-pi/18 0 0 -pi/2]) 
 P(5)=Link([-pi/12 0 L3T 0]) 
 P(6)=Link([0 0 L4T 0]) 
 Robot1=SerialLink(P); 
 q1=[0 (-5*pi)/36 0 -pi/18 -pi/12 0] 
 
% Para el dedo indice 
 
I(1)=Link([-pi/6 0 L1I 0]) 
 I(2)=Link([-pi/18 0 0 -pi/2]) 
 I(3)=Link([0 0 L2I 0]) 
 I(4)=Link([0 0 L3I 0]) 
 I(5)=Link([0 0 L5I 0]) 
 Robot2=SerialLink(I); 
 q2=[-pi/6 -pi/18 0 0 0] 
 
% Para el dedo medio 
 
M(1)=Link([(-2*pi)/45 0 L1M 0]) 
 M(2)=Link([0 0 0 -pi/2]) 
 M(3)=Link([0 0 L2M 0]) 
 M(4)=Link([-pi/18 0 L3M 0]) 
 M(5)=Link([0 0 L5M 0]) 
 Robot3=SerialLink(M); 
 q3=[(-2*pi)/45 0 0 -pi/18 0] 
 
% Para el dedo anular 
 
A(1)=Link([0 0 L1R 0]) 
 A(2)=Link([pi/90 0 0 -pi/2]) 
 A(3)=Link([(-14*pi)/180 0 L2R pi/2]) 
 A(4)=Link([0 0 0 -pi/2]) 
 A(5)=Link([0 0 L3R 0]) 
 A(6)=Link([-pi/6 0 L4R 0]) 
 A(7)=Link([0 0 L5R 0]) 
 Robot4=SerialLink(A); 
 q4=[0 pi/90 -14*pi/180 0 0 -pi/6 0] 
 
% Para el dedo pequeño 
 
G(1)=Link([0 0 L1L 0]) 
 G(2)=Link([pi/36 0 0 -pi/2]) 
 G(3)=Link([(-19*pi)/180 0 L2L pi/2]) 
 G(4)=Link([0 0 0 -pi/2]) 
 G(5)=Link([0 0 L3L 0]) 
 G(6)=Link([-pi/6 0 L4L 0]) 
 G(7)=Link([0 0 L5L 0]) 
 Robot5=SerialLink(G); 
 
q5=[0 pi/36 (-19*pi)/180 0 0 -pi/6 0] 
 
. 
 
 
7 
 
 
% Plotear la mano 
 
figure 
 axis auto 
 dedo1=SerialLink(Robot1,'name','Pulgar'); 
 dedo2=SerialLink(Robot2,'name','Indice'); 
 dedo3=SerialLink(Robot3,'name','Medio'); 
 dedo4=SerialLink(Robot4,'name','Anular'); 
 dedo5=SerialLink(Robot5,'name','Meñique'); 
 dedo4.plot(q4) 
 hold on 
 dedo5.plot(q5) 
 hold on 
 dedo3.plot(q3) 
 hold on 
 dedo2.plot(q2) 
 hold on 
 dedo1.plot(q1) 
 
 
	1 Introducción
	2 Objetivos
	3 Marco Teórico
	4 Desarrollo
	5 Conclusiones
	6 Bibliografía
	7 Anexos