El presente artículo describe una interfaz cerebro-computador (BCI: Brain-Computer Interface) que permite gobernar un brazo robótico. El sistema emplea señales electroencefalográficas (EEG) captadas por 16 electrodos para controlar el robot mediante potenciales evocados visuales, concretamente a través del paradigma P300 y N2PC. De esta manera, usando estímulos visuales, el usuario es capaz de controlar el movimiento del robot, centrando su atención en las diferentes opciones que se le muestran en una pantalla. El sistema ha sido validado de forma satisfactoria por tres usuarios sanos, cada uno de los cuales realizó diversas tareas de agarre y colocación de objetos controlando un brazo robot de 6 grados de libertad.
El factor de impacto mide la media del número de citaciones recibidas en un año por trabajos publicados en la publicación durante los dos años anteriores.
© Clarivate Analytics, Journal Citation Reports 2025
SJR es una prestigiosa métrica basada en la idea de que todas las citaciones no son iguales. SJR usa un algoritmo similar al page rank de Google; es una medida cuantitativa y cualitativa al impacto de una publicación.
Ver másSNIP permite comparar el impacto de revistas de diferentes campos temáticos, corrigiendo las diferencias en la probabilidad de ser citado que existe entre revistas de distintas materias.
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