Redes Neuronales para la Resoluci´on de la Cinem´atica Inversa en el An´alisis del Movimiento Humano

Resumen

El an´alisis biomec´anico mediante plataformas como OpenSim es esencial para el dise˜no y control de la rob´otica asistencial. Sin embargo, los m´etodos tradicionales para resolver la cinem´atica inversa dependen de algoritmos de optimizaci´on iterativa. Estos procesos presentan una elevada carga computacional y latencia, lo que imposibilita su uso en sistemas de control inteligente que requieren respuestas en tiempo real. Para superar esta barrera, este trabajo propone una metodolog´ıa unificada que sustituye la optimizaci´on cl´asica por modelos de Inteligencia Artificial. A partir de simulaciones de m´ultiples trayectorias, se ha desarrolladouna metodolog´ıa de procesamiento de datos y entrenamiento de redes neuronales artificiales. Este enfoque transforma la simulaci´onbiomec´anica en un motor de inferencia directa, eliminando el cuello de botella computacional y viabilizando su aplicaci´on en el control de exoesqueletos y pr´otesis en tiempo real.