Hussein, Ahmed Ali MahmoudAstudillo Olalla, Armando2019-07-262019-07-262017-10-062017-10-06https://hdl.handle.net/10016/28654Las funciones cognitivas del cerebro desempeñan un papel muy importante en la vida cotidiana de los seres humanos, por lo tanto, los patrones de pensamiento mental, que están presentes en las señales neuronales, pueden ser utilizados para mejorar tanto la vida de personas sanas como de personas discapacitadas. Las Interfaces Cerebro-Ordenador (BCI) son sistemas de comunicación, que permiten a los seres humanos interactuar mentalmente con dispositivos y m aquinas externas. Detectan, registran y analizan electroencefalogramas (EEG), los cuales re ejan ciertas funciones o mandatos cerebrales. En este trabajo, la lectura de los datos de EEG se recopilan y clasifican, utilizando un casco BCI de bajo coste y un clasificador del tipo Red Neural (NN). El objetivo es clasificar e identificar las decisiones de ruta de los usuarios, quienes están a bordo de un vehículo automatizado. El sistema aprovecha la capacidad de control autónomo del vehículo, y el sensor de ondas cerebrales permite al usuario tomar la decisión de la ruta. Se llevaron a cabo varios experimentos para el entrenamiento del clasificador, además, se realizaron numerosos experimentos de ensayo. Los resultados obtenidos muestran una clasificación exitosa de las decisiones de los sujetos, mejorando la capacidad de movilidad de las personas con discapacidad física.spaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 EspañaElectroencefalogramaOndas CerebralesBrain-Computer Interface (BCI)Machine learning methodsRed Neuronalbachelor thesisRobótica e Informática Industrialopen access