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CONTROL DEL MOVIMIENTO DE UN ROBOT MÓVIL A CONTROL
REMOTO A TRAVÉS DE SEÑALES EOG
CONTROL OF THE MOVEMENT OF A MOBILE ROBOT TO REMOTE CONTROL THROUGH EOG SIGNALS
Jonathan Javier Bohórquez Aroca. Johan Steven Anzola Hernández
Resumen: Se implementó un robot móvil controlado por medio de señales de
electrooculografia (EOG), lo cual es posible por medio de unos electrodos que se sitúan
en la parte superior e inferior de los ojos para tomar referencia del movimiento de los
mismos, posteriormente esta señal obtenida es procesada por medio de una etapa de
amplificación y filtrado, para así conseguir una señal fácil de manipular. Continuando
con el proceso, la señal modificada es enviada a un sistema de control para su
respectiva acción que depende de la posición del ojo. La comunicación entre los dos
sistemas de control a utilizar será inalámbrica, llegando así la orden específica al
sistema de control que llevará el robot móvil y ejecutará dicha acción.
Para el manejo de la señal obtenida se necesitó de un conversor análogo a digital (ADC)
el cual utilizamos del sistema de control que ya contaba con esta función, únicamente
fue configurarlo de forma que pudiéramos manipular las señales generadas. Por otro
lado, se estableció una comunicación vía Bluetooth, que consta de dos módulos HC-05,
los cuales tienen un alcance no mayor a los 10m, estos módulos fueron previamente
configurados para que se pudiera establecer la comunicación entre ellos, dejando uno
en modo esclavo y el otro en modo maestro.
Tecnología Electrónica, Universidad Distrital Francisco José de Caldas, Colombia. [email protected], * [email protected]
Palabras clave: EOG, comunicación inalámbrica, micro controlador, electrodos.
Abstract: A mobile robot was implemented which is controlled by means of
electrooculography (EOG) signals, which is possible by means of electrodes that are
located in the upper and lower part of the eyes to take reference of the movement of the
same, later this obtained signal will be processed by means of an amplification and
filtering stage, in order to obtain an easy to manipulate signal. Continuing with the
process, the modified signal is sent to a control system which will take its respective
action which depends on the position of the eye. The communication between the two
control systems to be used will be wireless, thus reaching the specific order to the control
system that will be carried by the mobile robot which will execute said action.
For the handling of the signal obtained, an analog to digital converter (ADC) was needed,
which we used from the control system that already had this function, it was only
configured in such a way that we could manipulate the generated signals. On the other
hand, a communication was established via Bluetooth, which consists of two modules
HC-05, which have a range of no more than 10m, these modules were previously
configured so that communication could be established between them, leaving one in
mode slave and the other in master mode.
Key Words: EOG, wireless communication, micro controller, electrodes.
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1. Introducción
En la actualidad ocurren accidentes que generan lesiones permanentes en los seres humanos,
según la Organización Mundial de la Salud (OMS) “se estima que alrededor del 15% de la
población mundial, son personas con discapacidad y que tal proporción está en aumento, en
el caso de Colombia el número de personas discapacitadas alcanza el 6.3% de la población
que son aproximadamente 2’624.898 de personas”[1]. Teniendo en cuenta estos datos se
puede ver que no hay suficientes proyectos los cuales ayuden a facilitarles la vida a personas
en estas condiciones y tampoco se observa un gran apoyo al tema de personas
discapacitadas. Cerca del 50% de las personas discapacitadas están cohibidas de las acciones
de caminar, correr y saltar, esto conlleva a la falta de oportunidades debido a que en las
empresas no ven de mucha utilidad a alguien que está en esta situación.
Con relación a las estadísticas de la Organización Mundial de la Salud, se ha observado que
son muchas las personas que tienen alguna discapacidad y no pueden realizar diferentes
actividades. La mayoría de estas personas (aproximadamente el 90% [1]) todavía cuentan con
la posibilidad de ver, por ello la propuesta es que, con este proyecto se pueda mostrar una
alternativa de solución para mejorar la situación de estas personas, la cual se llevara a cabo
por medio de señales eléctricas emitidas por el movimiento de los ojos. Esto se realizará
primero obteniendo las señales de EOG, por medio de circuitos se procesan estas señales y
en la parte de programación se leen los datos de cada movimiento que realice el ojo, luego
estos datos serán enviados por medio inalámbrico a la plataforma móvil la cual realizará
determinada acción.
Estado del arte
Bulling et al diseñaron un nuevo dispositivo de rastreo y detección ocular para las aplicaciones
HCI (Interfaz Hombre-Computadora) móviles, para ello se pensó cambiar la forma tradicional
que se realiza con cámaras de video y utilizar un sistema basado en (Electrooculografia) EOG.
Se realizaron unos anteojos con electrodos y un componente de bolsillo con un DSP para el
procesamiento en tiempo real, finalmente con el estudio de las pruebas obtenidas se dedujo
que la información de actividades del usuario y la actividad que desempeña no se puede
adquirir con las modalidades de detecciones actuales. [2]
Suman et al desarrollaron un sistema de monitoreo de vigilancia por medio del parpadeo, para
ello se pensó tomar datos a varios sujetos y determinar sus parámetros; lo realizado fue que
por medio de las señales EOG se verifique y se vigile a las personas durante actividades como
conducir, leer, etc., para procesar los datos obtenidos por medio de Matlab, datos como tiempo
de parpadeo, tiempo de apertura de los ojos, etc. Finalmente, se dio como resultado una gran
diferencia entre las condiciones activa y de somnolencia [3]
Bulling A et al implementaron gafas EOG portátiles, consisten en anteojos con electrodos secos
integrados en el marco y cuenta con un componente de bolsillo que posee un micro controlador
para el procesamiento de la señal EOG para adquirir datos y usar estos datos para determinar
cuanta información puede proporcionar el movimiento de los ojos [4]
Teja et al diseñaron un sistema de asistencia para personas empleando las señales EOG para
escribir un texto usando un teclado virtual. Se realizó con un sistema de adquisición de datos
basado en ADS1299 y utilizando o programado por medio de arduino, se diseña una máscara
con los electrodos para la toma de los datos, se obtiene como resultado que la precisión es del
100% a una velocidad por letra de 12 segundos [5]
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Aungsakul et al diseñaron un receptor de señales EOG para la interfaz hombre computadora
HCI en el cual comprueban las ventajas de la interfaz basada en EOG de las tradicionales así
mismo haciendo un estudio con 8 sujetos de la variación de la medida de los movimientos de
los ojos de diferentes personas dando como conclusión las características útiles para extraer
datos en función del movimiento de los ojos. [6]
Barea et al diseñaron el control de una silla de ruedas que se mueve por medio de señales
EOG para personas con algún tipo de discapacidad o con un alto grado de envejecimiento, el
diseño se realizó con una silla de ruedas adaptándole un computador y los sensores
necesarios para el procesamiento de las señales el trabajo describe la electrooculografia como
una técnica que lego emplean para el diseño del sistema de guiado de sillas EOG. [7]
Barea et al diseñan un modelo para la interacción de computadora hombre basada en señales
EOG, se propone un nuevo modelo de electrooculografia el cual se diseñará a partir de la
transformada wavelet y de las muy conocidas redes neuronales, el resultado del proyecto nos
muestra un errores de menos de dos grados durante su uso lo que quiere decir que el sistema
es fiable en la detección de movimientos además que este nuevo sistema minimiza los
problemas de cansancio por el uso del aparato.[8]
Goushia, Geetha S diseñó un sistema de adquisición y de instrumentación biomédica para
pacientes con gran nivel de discapacidad como lo son pacientes tetrapléjicos y severamente
paralizados con el fin de analizar las aplicaciones que se le pueden dar al procesamiento de
las señales EOG y enfatizar la posibilidad de diseñar elementos o maquinas o aparatos para
controlar determinadas operaciones que realizaran los pacientes extremamente paralizados.
[9]
Chacko et al diseñaron el control de una silla por medio de señales EOG y un microcontrolador
La guía y el control se efectúan mediante movimientos de globo ocular dentro del zócalo. El
sistema consiste en una silla de ruedas eléctrica estándar con un sistema integrado de
microcontrolador. EOG es una nueva tecnología para detectar las señales oculares para los
movimientos de los ojos y estas señales se capturan usando electrodos, señales procesadas
como amplificación, filtrado de ruido y luego administradas al microcontrolador que impulsa los
motores conectados con la silla de ruedas para la propulsión. Esta técnica podría ser muy útil
en aplicaciones tales como movilidad para personas discapacitadas y paralizadas. [10]
López A et al diseñaron un sistema basado en EOG para el control del mouse, hicieron un
estudio sobre la retina y encontraron que esta causa un campo eléctrico alrededor del globo
ocular, centrado en el eje óptico y se puede medir colocando electrodos cerca del ojo. Luego
implementaron un sistema de adquisición y una aplicación LabVIEW para medir los
biopotenciales con el fin de detectar el movimiento de los ojos y proporcionar una posición de
mirada relativa para controlar el mouse de una computadora. Por ultimo implementaron varias
técnicas para la eliminación del ruido para usarlo en diagnósticos médicos.[11]
Zheng M y Gao X quieren implementar un sistema de interacción hombre-computadora para
personas con alguna discapacidad física. Para ello diseñaron una interfaz hombre-
computadora que muestra objetos que se repiten moviéndose entre el centro y ocho
direcciones alrededor. Al momento de tomar las señales, se eliminaron las interferencias EMG
y blink del EOG horizontal y vertical utilizando el procesamiento matemático de la morfología,
y luego estas señales EOG se proyectan sobre los vectores de características para detectar
las direcciones del movimiento del ojo que correspondía a un objetivo en movimiento. En la
prueba se utilizaron 8 personas de las cuales se obtuvo que la taza de información promedio
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fue de 25.7 bits/min de la cual se concluyó que la combinación de la morfología matemática y
los métodos de análisis de componentes principales fue factible y efectiva. [12]
Lledo et al realizaron una aplicación que permite navegar en internet basada en
electrooculografia (EOG) dirigida principalmente para personas discapacitadas que no puedan
mover sus brazos, se compone de dos subsistemas que son escritura y navegador. El usuario
podrá navegar por internet introduciendo textos, haciendo clic en diferentes elementos y
moverse por la pantalla con solo el movimiento de los ojos, incluye también un predictor de
palabras para facilitar el uso. Diseñaron un algoritmo EOG capaz de detectar cuatro
direcciones diferentes: izquierda, derecha, arriba y abajo, y el parpadeo. En la etapa de prueba
se escogieron seis personas sanas las cuales tenían que escribir, buscar y controlar el mouse,
y los resultados mostraron que todos podían manipular la aplicación con un tiempo razonable
el cual mejoraría con entrenamiento. Concluyeron que la aplicación de navegación en internet
puede ser utilizada por personas con discapacidad, mejorando su integración en la sociedad.
[13]
Postelnicu et al diseñaron una interfaz basada en EOG para propósitos de interfaz de
computadora humana (HCI), este proyecto permite solucionar el filtrado de las señales
grabadas y la identificación de las amplitudes pico características asociadas con movimientos
sádicos, parpadeos o guiños del ojo, se utilizó un clasificador basado en un conjunto de reglas
de lógica difusa y un autómata finito determinista, la lectura de estos movimientos se asignaron
a seis comandos de bajo nivel para fines de navegación. Para llevarse a cabo se realizó un
estudio experimental para verificar la precisión y el rendimiento de la interfaz propuesta
comparándola con otras tradicionales, los resultados experimentales muestran que la interfaz
desarrollada tiene un buen rendimiento y puede utilizarse para la comunicación y el control en
línea en sistemas HCI basados en EOG, o incluso para metáforas de navegación en primera
persona en la industria de los juegos. [14]
Lin M. y Li B diseñaron una interfaz de computadora humana basada en EOG de conexión
inalámbrica, para ello se hizo un proceso de adquisición de la señal, filtro y amplificación EOG,
utilizando un microcontrolador ARM y un módulo inalámbrico Zigbee. Además, están
discutiendo los métodos de reconocimiento de gestos oculares. Tienen pensado implementarlo
en personas discapacitadas y en otros campos de diferentes aplicaciones. [15]
2. Desarrollo del tema
Se quiso implementar un robot móvil que fuera controlado a través de señales de
electrooculografia (EOG), esto con el fin de mostrar que por medio de estas señales se puede
llegar a la elaboración de una herramienta que facilitará y dará apoyo a las actividades o tareas
específicas que realizan las personas, se desarrolló por medio de una comunicación bluetooth
entre dos micro controladores (Psoc 5lp y un pic16f877a), la Figura 1. muestra el diagrama de
bloques que se implementó:
Figura 1. Diagrama de bloques
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2.1.1. Adquisición de la señal
Figura 2. Ubicación de los electrodos [16]
Para obtener la señal de los ojos, se utilizaron electrodos de plata/cloruro de plata (Ag/AgCl),
los cuales van situados alrededor de los ojos, Figura 2. Estos se encargan de obtener la señal
producida por el movimiento de los ojos y llevarla a un circuito amplificador.
2.1.2. Amplificación
Figura 3. Amplificador de instrumentación AD620 configuración interna
En la Figura 3. Se ve la configuración del amplificador que se utilizó para que la señal
obtenida por los electrodos tenga mejor amplitud y poder trabajar sobre ella. Para obtener la
ganancia final de esta parte del circuito se implementó la siguiente ecuacion:
Ec (1). Formula de ganancia AD620
En la Ec (1). Se muestra la ecuación que viene por defecto para calcular la ganancia que se
verá reflejada en la señal que le entra al amplificador AD620 (señal EOG). Utilizando la Ec
(1). observamos que entre más pequeña la resistencia utilizada, la ganancia obtenida seria
mayor, por ende, utilizamos una resistencia de 100Ω obteniendo así una ganancia de 495
veces.
𝐺 =49,4𝑘Ω
100Ω+ 1 = 495
2.1.3. Filtrado
Figura 4. Amplificador operacional LM324
En la Figura 4. Se observa el circuito integrado utilizado para la etapa de filtrado, se utilizó
este componente ya que contaba en su configuración con cuatro (4) amplificadores, la señal
EOG se caracteriza por manejar frecuencias muy bajas que varían entre los 0.5Hz y los
50Hz, por ello se necesitaba un filtro pasa altos con una frecuencia de corte de 0.5Hz, un
filtro pasa bajos con frecuencia de corte 40Hz (se realizó para frecuencias menores a los
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40Hz para obtener un mejor rango de la señal obtenida) y adicional se implementó un
amplificador al final del ultimo filtro con una ganancia aproximada de 100 veces, para así
garantizar un mejor acondicionamiento de la señal.
Figura 5. Etapa de filtrado [17]
Para el filtro pasa altas, se emplearon las Ec (2). y Ec (3).:
𝐶𝑜𝑒𝑓𝑖𝑐𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠 𝑑𝑒 𝐵𝑒𝑠𝑠𝑒𝑙 ∶
𝛼 = 1,3617 ; 𝛽 = 0,6180
𝐶1&2 =10(1𝑥10−6)
0,5ℎ𝑧= 33𝜇𝐹 Ec (2)
𝑅1 =𝛼
4𝜋𝐶𝑓𝑐𝛽=
1,3617
4∗𝜋∗33𝜇∗0,5ℎ𝑧∗0,618≅ 17,711𝑘𝛺 ≅ 17𝑘𝛺 Ec (3)
𝑅2 =1
𝜋𝑓𝑐𝛼𝐶=
1
𝜋 ∗ 0,5ℎ𝑧 ∗ 1,3617 ∗ 33𝜇≅ 23,612𝑘𝛺 ≅ 23,6𝑘𝛺
Para el filtro pasa bajas, se realizaron los siguientes cálculos empleando la Ec (4) y Ec (5):
𝐶1 =10(1𝑥10−6)
40ℎ𝑧= 250𝑛𝑓 → 220𝑛𝑓
𝐶2 ≥4𝛽𝐶1
𝛼2 → 𝐶2 ≥4(0,6180)(250𝑛𝑓)
(1,3617)2 ≥ 333𝑛𝑓 → 330𝑛𝑓 Ec (4)
𝑅1&2 =𝛼𝐶2±√𝛼2𝐶2
2−4𝐶1𝐶2𝛽
4𝜋𝐶1𝐶2𝑓𝑐 Ec (5)
𝑅1 = 11,429𝑘Ω → 11,4𝑘Ω
𝑅2 = 10,242𝑘Ω → 10,2𝑘Ω
2.1.4. Programación
Para la parte de la programación se utilizó una Psoc5 y un Pic16f877a, la señal EOG
obtenida luego de haber pasado por la etapa de amplificación y filtrado entrara en la Psoc,
llegará a un ADC, convirtiendo así esta señal análoga en digital y haciendo una comparación
de datos enviara según sea el caso el dato por medio de comunicación Bluetooth al Pic
16f877a.
Los siguientes son los códigos implementados en cada uno de los microcontroladores:
Figura 6. Código implementado en la Psoc5
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Figura 7. Código Implementado en el Pic16f877a
2.1.5. Comunicación
Figura 8. Módulos Bluetooth
La plataforma móvil consta de un pic16f877a, por medio de comunicación bluetooth recibirá
los datos enviados por la Psoc, esta comunicación cuenta con dos módulos bluetooth HC-05,
los cuales se configuraron para funcionar uno como maestro y el otro como esclavo,
garantizando así la comunicación únicamente entre estos dos (Figura 8). Cuando el pic recibe
los datos enviados de la Psoc, se realiza una comparación que determina el movimiento que
efectuara la plataforma, se puede mover en los ejes X y Y libremente y parar si no hay
movimiento de los ojos. Esta programación se puede observar en la Figuras 6. y Figura 7.
Por otro lado, para la configuración de los módulos bluetooth HC-05, se realizó por medio de
unos comandos AT que van directamente a cada módulo, a continuación, se aprecia los
comandos que se utilizaron.
Comandos AT para módulo HC-05
El módulo HC-05 viene por defecto configurado de la siguiente forma:
- Modo o role: Esclavo
- Nombre por defeco: HC-05
- Código de emparejamiento por defecto: 1234
- La velocidad por defecto (baud rate): 9600
Para poder configurar los módulos existen dos formas de conexión, el modo AT 1 y AT 2, para
este caso se utilizó el modo AT 2.
Modo AT 1
Para entrar a este estado después de conectar y alimentar el modulo es necesario
presionar el botón del HC-05.
En este estado, podemos enviar comandos AT, pero a la misma velocidad con el que
está configurado.
EL LED del módulo en este estado parpadea rápidamente igual que en el estado
desconectado. [18]
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Modo AT 2
Para entrar a este estado es necesario tener presionado el botón al momento de
alimentar el modulo, es decir el modulo debe encender con el botón presionado,
después de haber encendido se puede soltar y permanecerá en este estado.
En este estado, para enviar comandos AT es necesario hacerlo a la velocidad de
38400 baudios, esto es muy útil cuando nos olvidamos la velocidad con la que hemos
dejado configurado nuestro modulo.
EL LED del módulo en este estado parpadea lentamente. [18]
Configuración modulo Maestro
Figura 9. Se puede apreciar la configuración realizada al módulo “Maestro” [18]
Configuración modulo Esclavo
Figura 10. Se puede apreciar la configuración realizada al módulo “Esclavo” [18]
En la Figura 9. y Figura 10. Se puede observar cómo fue la configuración para que los dos
módulos se conecten entre si apenas estos estén alimentados.
2.1.6. Plataforma móvil
En la plataforma se implementó un circuito que consta del Pic16f877a sobre el cual se
programó con el código de la Figura 7., dos motores y un circuito integrado L293D (Puente h,
Figura 11.), el cual es el encargado de dar el sentido de giro a los motores, este depende del
comando recibido en el PIC y el cual le llegara a él. En la siguiente parte se observa la
configuración del circuito integrado (L293D), este funciona con un voltaje que varía de 4.5V a
36V, pero para este caso se alimentara con 9v.
Figura 11. Configuración Puente H L293D.
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2.2. Resultados
Figura 12. Ubicación de los electrodos en la persona
En la Figura 12. Se observa la ubicación correcta de los electrodos en el rostro de la persona,
se debe tener en cuenta la posición de cada uno porque si estos no están bien ubicados el
dato obtenido puede ser erróneo.
Figura 13. Señal EOG con el amplificador de instrumentación AD620
En la Figura 13. se puede observar la señal que se obtuvo con el amplificador de
instrumentación AD620, al realizar los respectivos movimientos del ojo. Se puede observar
cómo se generan picos de voltaje positivos cuando se realiza movimiento hacia la derecha y
negativos hacia la izquierda, igualmente cuando se realiza movimiento hacia arriba y abajo.
Figura 14. Circuito utilizado para la obtención y procesamiento de la señal EOG.
En la Figura 14. Se puede apreciar el circuito implementado para obtener la señal por medio
de un amplificador de instrumentación y un filtro pasa banda. [17]
Figura 15. Señal EOG después de usar un filtro pasa banda.
Se puede ver como la señal mejora al pasar por el filtro pasa banda, conformado por un filtro
pasa alto con frecuencia de corte 0.5Hz y uno pasa bajos de frecuencia de corte 40Hz, como
se aprecia en la Figura 15.
Figura 16. Desplazamiento de la tierra a un nivel de 2v
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En la Figura 16. se muestra el circuito que se utilizó para el respectivo desplazamiento de la
tierra de 0v a 2v. esto con el fin de que los voltajes obtenidos en la señal EOG pueda ser leída
sin problema por la Psoc.
Figura 17. Señal obtenida luego de subir la tierra a un nivel de 2v aprox. (Izq. y Der.)
Figura 18. Movimiento arriba y abajo
En la Figura 17. Y Figura 18. se observa la señal obtenida al mover los ojos hacia las 4
posiciones, luego de tener la señal por encima de 0v y en la Figura 19 se evidencia el envió de
datos según el movimiento de los ojos.
Figura 19. Envió de datos según el movimiento.
Teniendo en cuanta la programación implementada, se observa el desplazamiento del robot
según el tiempo que mantenga el movimiento de los ojos en vertical Tabla 1. para girar el robot
podemos observar que enviando un pulso de movimiento en horizontal girara 90º se puede
observar en la Figura 20.
Tiempo(seg) Desplazamiento aprox(cm)
1 43
2 85
3 126
4 169
5 212
Tabla 1. Desplazamiento vs tiempo
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Figura 20. Giro del robot (posición inicia, izquierda, derecha)
3 Conclusiones
La señal obtenida por los ojos se encuentra en el rango de los micro voltios lo cual es
su principal característica por ser una señal de baja amplitud y frecuencia, por este
motivo se utiliza un amplificador de instrumentación para que la señal se pueda trabajar
y/o manipular.
Las frecuencias en las que oscila la señal EOG están entre el rango de los 0.5Hz a los
40Hz y se debe tener cuidado con el ruido de la fuente.
Se observó que el pulso generado por el movimiento de los ojos en el eje positivo
(derecha y arriba) tiene mayor amplitud que los pulsos negativos (izquierda y abajo).
La ubicación de los electrodos alrededor de los ojos es un punto clave, ya que, si estos
no son ubicados de manera correcta, están sucios los electrodos o la superficie, se está
en contacto con superficies metálicas, puede fallar la adquisición de la señal.
Se utilizaron baterías como fuente ya que estas dan una mejor calidad en la señal
obtenida reduciendo en gran manera el ruido que se filtra.
Referencias
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p. 56, 2015.
[2] A. Bulling, D. Roggen, and G. Tröster, “It’s in Your Eyes: Towards Context-Awareness
and Mobile HCI Using Wearable EOG Goggles,” Proc. 10th Int. Conf. Ubiquitous Comput.
(UbiComp ’08), 2008.
[3] D. Suman, M. Malini, and S. Anchuri, “EOG based vigilance monitoring system,” in 12th
IEEE International Conference Electronics, Energy, Environment, Communication,
Computer, Control: (E3-C3), INDICON 2015, 2016.
[4] A. Bulling, D. Roggen, and G. Tröster, “Wearable EOG goggles,” in Proceedings of the
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[5] S. S. S. Teja, S. S. Embrandiri, N. Chandrachoodan, and R. Reddy M., “EOG based
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[6] S. Aungsakul, A. Phinyomark, P. Phukpattaranont, and C. Limsakul, “Evaluating feature
extraction methods of electrooculography (EOG) signal for human-computer interface,”
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[7] R. Barea, L. Boquete, M. Mazo, and E. López, “Wheelchair guidance strategies using
EOG,” J. Intell. Robot. Syst. Theory Appl., 2002.
[8] R. Barea, L. Boquete, S. Ortega, E. López, and J. M. Rodríguez-Ascariz, “EOG-based
eye movements codification for human computer interaction,” Expert Syst. Appl., 2012.
[9] G. S. Goushia, “Assistance for disabled through EOG,” Middle - East J. Sci. Res., 2014.
Fecha de envío:
[10] J. K. Chacko, D. Oommen, K. K. Mathew, N. Sunny, and N. Babu, “Microcontroller Based
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[11] A. López, P. J. Arévalo, F. J. Ferrero, M. Valledor, and J. C. Campo, “EOG-based system
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[12] M. M. Zheng and X. R. Gao, “Research of speller system based on EOG,” Chinese J.
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development,” Expert Syst. Appl., 2012.
[15] M. Lin and B. Li, “A wireless EOG-based human computer interface,” in Proceedings -
2010 3rd International Conference on Biomedical Engineering and Informatics, BMEI
2010, 2010.
[16] O. Javier, O. Murillo, G. R. Fuentes, F. Jiménez López, and E. Electrooculograma,
“Diseño e Implementación de un Sistema de Control de Movimientos para una plataforma
Móvil usando ElectroOculografía 2. ORIGEN Y OBTENCIÓN DEL EOG 2.1 Origen de la
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[17] O. M. Alberto Abaroa, Barack Guerrero, Fernanda Tapia, “Electrooculógrafo ( EOG ),”
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[18] T-BEM, “Modulo Bluetooth serial HC-05.” [Online]. Available:
http://teslabem.com/modulo-bluetooth-serial-hc-05.html.