Projects | BeST Research Group

ExoSen-SoC Project

Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 +0000

Welcome to ExoSen-SoC project

The exoskeletons developed provide assistance to the patient’s lower extremities and are used in gait rehabilitation with elderly patients or people with spinal cord or neurodegenerative injuries. However, gait is a coordinated movement of the lower extremities, where the exoskeleton can feel like an obstacle in the rehabilitation process. To avoid this, it is necessary to monitor the patient’s movement intention through the muscle signals of the lower extremities, in order to improve patient-robot interoperability.

In order to know and monitor the patient’s physiological information, the signals coming from EMG sensors distributed by the lower extremities will be taken into account, achieving a real-time processing of them. In order to support the high computational load involved, FPGA hardware architectures will be developed, which provide design flexibility and a significant degree of parallelism. Some SoC devices integrate one or more processors together with the FPGA, so that by combining both parts it is possible to elaborate heterogeneous or mixed HW/SW architectures. Such architecture should be as modular as possible to adapt to the number of signals to be processed, as well as to provide the information to the control of the exoskeletons.

Therefore, this project aims to design efficient architectures based on SoC for the use of EMG sensors that contribute to improve the control of exoskeletons for lower limb rehabilitation.

Participants

Dr. Rubén Nieto Capuchino (Rey Juan Carlos University)
Dr. Antonio José del Ama Espinosa (Rey Juan Carlos University)
Dra. Susana Borromeo López (Rey Juan Carlos University)
Dr. Pedro Rafael Fernández Barbosa (Rey Juan Carlos University)
Dr. Julio Salvador Lora Millán (Rey Juan Carlos University)
Dr. Juan Alejandro Castaño Peña (Rey Juan Carlos University)
Dr. Maria del Carmen Perez Rubio (University of Alcalá)
Dr. Ana Jimenez Martin (University of Alcalá)
Dr. Álvaro Hernandez Alonso (University of Alcalá)
Dr. Juan Jesus García Domínguez (University of Alcalá)
Dr. Felipe Machado Sánchez (Las Palmas de Gran Canaria University)

Contact:

Rubén Nieto Capuchino (Rey Juan Carlos University)

NIMBLE

Mon, 01 Aug 2022 00:00:00 +0000

Welcome to NIMBLE Project

Proyecto Financiado por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER), durante el período 2021-2027.

Fecha inicio: 01/09/2022 Fecha fin:31/08/2025

Participants

Rey Juan Carlos University

Susana Borromeo López (Co-IP)
Antonio José del Ama Espinosa (Co-IP)
Pedro Rafael Fernández Barbosa
Juan Alejandro Castaño Peña
Rubén Nieto Capuchino
Valentín Martínez Martín

CSIC-SESCAM

Juan C. Moreno
Pilar Raya
Noemi Lois
Ángel Gil
Diana Herrera

UPC

Josep M. Font
Filippo Maceratesi

Master's Thesis

Wed, 27 Apr 2016 00:00:00 +0000

Master’s thesis in progress:

Victor Manuel Navarro Pérez. “To be defined”. Master Universitario en Ingeniería Industrial, Universidad Rey Juan Carlos. In progress.
Joaquín Ramos García. “To be defined”. Master Universitario en Ingeniería Industrial, Universidad Rey Juan Carlos. In progress.

Directed Master’s Thesis:

Alexis Andres Vidaurre Celis. “Implementación de Redes Neuronales Artificales en Dispositivos basados en FPGA para la Clasificación de Cargas Eléctricas”. Master Universitario en Ingeniería Industrial, Universidad Rey Juan Carlos. 2023. (Co-dirigido)
Adrian Zeus Roman Garcia. “Gemelo Digital en el Campus de Móstoles de la Urjc: Monitorización 3D Geolocalizada y Actuación Wireless en las Aulas”. Master Universitario en Ingeniería Industrial, Universidad Rey Juan Carlos. 2023. (Co-dirigido)
Laura de Diego Otón. “Designing Artificial Neural Networks (ANNs) for Electrical Appliance Classification in Smart Energy Distribution Systems”. Master Universitario en Ingeniería Industrial, Universidad de Alcalá. 2022. (Co-dirigido)

Bachelor's Thesis

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

Bachelor’s thesis in progress:

Victor Alonso Gómez. “To be defined”. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, Universidad Rey Juan Carlos. In progress.
Marta Garabal García. “To be defined”. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, Universidad Rey Juan Carlos. In progress. (Co-dirigido)
Alfonso Blas Garrido Yagüe. “Diseño y Fabricación de PCB para la Adquisición y Acondicionamiento de Señales EMG basado en Sensor ADS129x y Dispositivo de Lógica Programable”. Grado en Ingeniería de Electrónica Industrial y Automática, Universidad Rey Juan Carlos. In progress.
Alejandro López de Peso. “Implementación de los Algoritmos de Procesamiento de Señales EMG mediante Herramientas de Síntesis de Alto Nivel (HLS)”. Grado en Ingeniería de Electrónica Industrial y Automática, Universidad Rey Juan Carlos. In progress.
Álvaro Sanz Canet. “To be defined”. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, Universidad Rey Juan Carlos. In progress.

Directed Bachelor’s Thesis:

Curso 2023-24

Curso 2022-23

Diana Jiménez Guerrero. “Arquitectura HW/SW Basada en Zynq y ROS para una IMU”. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, Universidad Rey Juan Carlos. 2023.
Alejandro del Campo Martín. “Sistema De Monitorización Basado En LoraWAN”. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, Universidad Rey Juan Carlos. 2023. (Co-dirigido)

Curso 2021-22

Alicia Merchán Hernández. “Diseño E Implementación De Un Sistema De Empuje Angular En Un Simulador Geológico De Bajo Coste Y Hardware Libre”. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, Universidad Rey Juan Carlos. 2022. (Co-dirigido)
Javier Letón Camacho. “Diseño E Implementación De Un Sistema De Medida Del Desplazamiento Lineal Basado En Hardware Libre Y Componentes Recuperados Para Un Sistema De Modelado Geológico Análogo De Bajo Coste”. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, Universidad Rey Juan Carlos. 2022. (Co-dirigido)
Marina Ruiz Ruiz. “Mejora en el Sistema de Producción de Inyectores Médicos con el Desarrollo de una Máquina Portátil para el Control del Fluido de Alcohol HFE al 8% de Silicona”. Grado en Ingeniería en Organización Industrial, Universidad Rey Juan Carlos. 2022.
Lucía Elvira Boillos. “Análisis Del Entorno Y Estudio De La Viabilidad Económica De Un Sistema Para La Monitorización De La Calidad Del Aire”. Grado en Ingeniería en Organización Industrial, Universidad Rey Juan Carlos. 2022. (Co-dirigido)
Marta Encinar Lozano. “Implementación De Un Monitor IoT De Calidad Del Aire Para Espacios Interiores”. Grado en Ingeniería en Organización Industrial, Universidad Rey Juan Carlos. 2021.

Curso 2020-21

Victor Manuel Navarro Pérez. “Sistema Portátil De Reconocimiento De Texto Para La Asistencia De Personas Ciegas O Con Dificultad En La Visión”. Grado en Ingeniería de Tecnologías Industriales, Universidad Rey Juan Carlos. 2021. (Co-dirigido)