Estudo e desenvolvimento de abordagens com mútiplos sensores para estimativa de movimentos no corpo humano (2021-atual)

O estudo e desenvolvimento de abordagens para fusão de informação com múltiplos sensores, possibilita o alcance de maior precisão e estabilidade de estimativa uma vez que consideramos redundância de sensores. Com isso, esse projeto objetiva o desenvolvimento de tais abordagens na estimativa de informações de movimento de dispositivos robóticos e do corpo humano.

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Pesquisadores envolvidos

Samuel Nogueira (coordenador), Marco Terra, Adriano Siqueira, Wilian dos Santos e Roberto Inoue

Produções e trabalhos

Revistas:

- Markov System with Self-Aligning Joint Constraint to Estimate Attitude and Joint Angles Between Two Consecutive Segments

Conferências:

- Estratégias de salto em abordagens Markovianas colaborativas para estimativa de ângulos de orientação e articulares (CBA 2022)

- Sistema de correção automática para posicionamento de sensores inerciais na estimativa de ângulo articular (CBA 2022)

- Orientação Espacial em Exoesqueletos de Membros Inferiores utilizando Filtros Markovianos (INDUSCON 2021)

Teses, dissertações e monografias:

- Sistemas de Identificação de Atividades Cotidianas em Pacientes com Baixa Mobilidade Motora Utilizando Filtros Markovianos. 2021. (Dissertação - Edson Francelino).

- Orientação espacial em exoesqueletos de membros inferiores utilizando filtros Markovianos espaciais. 2021. (Dissertação - Patrícia Albuquerque).

- Estimativa da atitude e ângulo articular entre dois segmentos consecutivos para exoesqueletos de membros inferiores. 2022. (TCC - Mateus Pereira).

- Detecção e classificação de movimentos humanos em membros inferiores via abordagem Markovianas. 2022. (TCC - Lucca Castro)

Tipo de financiamento

  • 2 bolsas de mestrado
  • 2 bolsas de iniciação científica

Áreas envolvidas

– Robótica
– Controle, filtragem, processamento e fusão de sinais para exoesqueletos e órteses
– Sensoriamento: sensores inerciais, encoders, FSR, entre outros.
– Visão computacional
– Aprendizado de máquinas