Implementación frugal de una red neuronal cuantizada para clasificación de agarres mediante señales sEMG

Abstract

El control autónomo de prótesis mioeléctricas requiere clasificadores eficientes capaces de operar en hardware embebido con recursos limitados. Este trabajo presenta la implementación de un clasificador de seis agarres mediante señales sEMG sobre un microcontrolador STM32H753ZI, basado en un perceptrón multicapa cuantizado a INT8 y validado por hardware-in-the-loop.