Identificação da passada de um exoesqueleto utilizando algoritmo de classificação não supervisionado k-means

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Oliveira, Carlos Eduardo de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Exoesqueleto; Identificação de passada; Clusterização k-means; Exoskeleton; Gait identification; k-means clustering
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/216565

O objetivo deste trabalho é estudar o comportamento cinemático de um modelo de exoesqueleto de membros inferiores, a fim de identificar padrões de passada utilizando métricas biomecânicas quantitativas. As ferramentas para identificação dos padrões de passada bem como alterações dos padrões provocada por doenças crônicas como diabetes ou uma lesão causada por trauma, só podem ser diagnóstica com uso de sistemas, como por exemplo, acelerometria, videogrametria e exoesqueleto. Este trabalho busca uma forma de identificar os padrões de passada com estrutura exoesqueleto de membros inferiores, principalmente através da identificação de quais variáveis cinemáticas e métricas biomecânicas são mais relevantes nesta identificação. Neste trabalho especificamente, as análises foram realizadas com 18 métricas a partir de variações paramétricas de comprimento de fêmur e tíbia e combinações de trajetória de pé e pelve. Os resultados mostraram que o algoritmo não supervisionado k-means é capaz de realizar identificação precisa, até 100% em alguns casos, desde que uma boa seleção das métricas seja feita. Métodos de redução de dimensão e de seleção de atributos foram utilizados e comparados para realizar esta seleção. Em geral, as métricas relacionadas a trajetória do joelho foram as mais bem-sucedidas na previsão de padrões de passada.