Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2017 |
Autor(a) principal: |
Melo, Nicholas de Bastos |
Orientador(a): |
Dorea, Carlos Eduardo Trabuco |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Tese
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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 ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
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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/123456789/25224
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Resumo: |
Nos últimos anos vem sendo observado um aumento na quantidade de pesquisas que usam órteses ativas para reabilitação ou compensação funcional de pacientes sofrendo algum nível de lesão medular. Apesar dos inúmeros avanços obtidos, ainda existem vários desafios relacionados à redução do consumo energético e à capacidade do dispositivo em sintetizar movimentos antropomórficos. Além disso, estudos apontam que é importante levar em consideração características individuais dos usuários, o que se mostra uma tarefa não trivial. Uma possível abordagem para tais problemas é utilizar modelagem de caminhada para gerar referências de movimentos antropomórficos para o dispositivo. Recentemente alguns estudos apontaram o uso de métodos estatísticos para modelagem de caminada, apresentando uma nova possibilidade para a solução de gerar trajetórias para articulações. Um desses métodos é o método PCA (do inglês Principal Component Analysis). A principal característica do PCA é sua capacidade de separar em componentes diferentes comportamentos encontrados em um conjunto de dados. Quando aplicado em parâmetros de caminhada, é possível organizar tais componentes em características gerais e individuais. Dentro deste contexto, esta tese apresenta um método de geração de trajetórias angulares de articulações a serem executadas por uma órtese ativa de membros inferiores. O método proposto leva em consideração peculiaridades da marcha de cada usuário. O método utiliza PCA para extrair características compartilhadas dentro de um banco de dados, levando em consideração varíaveis diretamente relacionada à marcha humana, como ângulos de articulações e dados do corpo do usuário. As trajetórias angulares de articulações são representadas em função de um número de componentes harmônicas a partir da série de Fourier. A habilidade de geração de marcha do método proposto foi validada a partir de experimentos envolvendo um protótipo de órtese ativa para membros inferiores, onde o rendimento do dispositivo foi medido através do consumo energético dos motores e esforço metabólico exercido pelo usuário. |