Tecnologia assistiva para detecção de quedas : desenvolvimento de sensor vestível integrado ao sistema de casa inteligente

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: Torres, Guilherme Gerzson
• Orientador(a): Müller, Ivan
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Sensores inerciais; Acidentes domésticos; Acidentes por quedas; Engenharia de controle e automação
• Palavras-chave em Inglês: EnOcean; KNX; Wearable sensor; Sensor fusion; Fall detection
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/180824

O uso de tecnologias assistivas objetivando proporcionar melhor qualidade de vida a idosos está em franca ascensão. Uma das linhas de pesquisa nessa área é o uso de dispositivos para detecção de quedas de idosos, um problema cuja ocorrência é cada vez maior devido a diversos fatores, incluindo maior longevidade, maior número de pessoas vivendo sozinhas na velhice, entre outros. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um dispositivo vestível, um nó sensor de redes de sensores sem fio de ultra-baixo consumo. Também descreve a expansão de um sistema KNX, ao qual o dispositivo é integrado. O dispositivo é capaz de identificar quedas, auxiliando no monitoramento de idosos e, por sua vez, aumentando a segurança dos mesmos. O monitoramento é realizado através de acelerômetro e giroscópio de 3 eixos, acoplados ao peito do usuário, capaz de detectar quedas através de um algoritmo de análise de limites determinados a partir da fusão dos dados dos sensores. O sensor vestível utiliza tecnologia EnOcean, que propicia conexão sem fio com um sistema de automação de casas inteligentes, de acordo com a norma KNX, através da plataforma Home Assistant. Telegramas de alarmes são automaticamente enviados no caso de detecção de quedas, e acionam um atuador pertencente ao sistema KNX. Além de validar a tecnologia EnOcean para uso em dispositivos vestíveis, o protótipo desenvolvido não indicou nenhum falso positivo através de testes realizados com dois usuários de características corporais diferentes, onde foram reproduzidos 100 vezes cada um dos oito tipos de movimentos (quatro movimentos de quedas e quatro de não quedas). Os testes realizados com o dispositivo revelaram sensibilidade e de especificidade de até 96% e 100%, respectivamente.