Universidad Politécnica de Cartagena TESIS DOCTORAL “UNA ...

Capitulo 2. Modelos Computacionales para el Movimiento de Agarre
dE
dt
dE
dt
A
T
( ET abs( IT TT
) )
= α ⋅ − + − (2.8)
( EA abs( I A2 GA2
) )
= α ⋅ − + − (2.9)
dR
= α ⋅( −β ⋅ R + ε ⋅( B − R) ⋅ ( µ T ET + µ AE A ) )
(2.10)
dt
⎛ 2 ⎞
t
GO( t) = g ⋅⎜ − g 2 R ⋅ R ⎟
⎜ ( γ + t ) ⎟
⎝ ⎠
dT
dt
T
64
T
(2.11)
= α ⋅ E
(2.12)
dGA2
= α ⋅ E
dt
G = I
A1 A1
A
(2.13)
donde, α, β, B, γ, ε, µT, µA y gR son constantes cuyo valor quedará definido en el
siguiente apartado, y los vectores EA y ET poseen la misma función que en el modelo de
Ulloa – Bullock.
3.3 Simulaciones de los modelos
3.3.1 Características básicas del movimiento de agarre.
A la hora de testear la habilidad de nuestro modelo para simular las características
cualitativas del agarre, un movimiento similar al de las experiencias de Paulignan y col
(1991a) ha sido simulado. En este experimento, el objeto que debe ser agarrado tiene un
tamaño de 1.5 cm. La distancia entre la posición inicial y final de la muñeca es de 36 cm.
La Figura 2.7b muestra los resultados de la simulación. El modelo reproduce las
características básicas de un movimiento de agarre normal, tal y como se muestra en la
Figura 2.7a. La velocidad de transporte exhibe un perfil acampanado típico de
movimientos punto a punto. El dibujo de la apertura de la pinza de agarre, muestra la
apertura de ésta hasta su MGA, y posteriormente un periodo de cierre hasta su contacto
con el objeto. La apertura de agarre como el transporte de la mano finalizan
simultáneamente. La generación de la señal GO empleada es tan solo una
representación de señales de ganancia-paso reales, cuyo origen se encuentra en los