Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2020 |
Autor(a) principal: |
Santos, Vitor Gaboardi dos |
Orientador(a): |
Alsina, Pablo Javier |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECATRÔNICA
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Brasil
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Palavras-chave em Português: |
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Área do conhecimento CNPq: |
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Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28953
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Resumo: |
Ao longo dos últimos anos têm sido desenvolvidos diversos trabalhos que envolvem a utilização de um exoesqueleto para reabilitação e assistência à caminhada de pacientes que possuam algum grau de deficiência motora. Embora um progresso significativo tenha sido alcançado, ainda existem diversos desafios a serem superados. Uma característica desejável é que os movimentos produzidos pelo exoesqueleto sejam automaticamente adaptados conforme o usuário caminhe e, para que isso aconteça, é imprescindível a utilização de um sistema de visão computacional que obtenha as informações do ambiente em que o usuário esteja localizado, classificando as estruturas que compõe a cena como transponíveis ou não. Nesse contexto, uma nova estratégia voltada para a detecção de rampas e degraus que possam ser transpostas por usuários de um exoesqueleto e que estejam de acordo com especificações técnicas é proposta. Inicialmente, um sensor RGB-D será utilizado para capturar informações tridimensionais do ambiente na forma de uma estrutura de dados chamada de nuvem de pontos. Em seguida, detectam-se segmentos de planos utilizando uma metodologia baseada em hipótese e verificação. Analisando o vetor normal dos segmentos de planos detectados é possível estabelecer candidatos a degraus e rampas. Por fim, através da análise das dimensões geométricas é possível verificar se as rampas e degraus são transponíveis. Resultados foram obtidos aplicando a metodologia proposta considerando ambientes distintos, onde foi possível detectar e modelar rampas e degraus satisfatoriamente. |