Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1843/BUOS-B42FRV
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisor1Flavio Henrique Vasconcelospt_BR
dc.contributor.referee1Hilton de Oliveira Motapt_BR
dc.contributor.referee2Alair Dias Juniorpt_BR
dc.creatorFelipe Augusto Oliveira Motapt_BR
dc.date.accessioned2019-08-11T21:51:30Z-
dc.date.available2019-08-11T21:51:30Z-
dc.date.issued2017-07-31pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/BUOS-B42FRV-
dc.description.abstractHuman Movement Analysis enables qualitative and quantitative data to be collected in order to identify specific patterns and pathologies associated with athletes or ordinary people. The present study focuses on the gait movement, which is directly linked to a persons locomotion and whose analysis is of interest of areas so diversity like health and sport. Considering this, a computational system for data acquisition based on Wireless Sensor Networks was designed and implemented to support the biomechanical gait analysis. This type of network was chosen due to the fact that it made an autonomous, versatile and, mainly, low-cost analysis feasible. The system consists of sensor nodes that can be attached to a persons limbs. Each node contains an ESP8266 platform connected to an MPU6050 module that includes a gyroscope and an accelerometer. Initially, the system operates through a self-tuning (self-calibration) phase. After collecting data, the accelerometer signal is converted to degrees and the gyroscope signal is converted to degrees per second. In the base computer, the gyroscope data are modeled employing a rotation matrix through the application of the Euler angle methods and quaternions. Both sensors outputs are combined by means of a first order complementary filter, and a special mechanical device valids the sensors measurements. After a validation step, tests were performed in individuals with the sensor nodes attached to their lower limbs. It was possible, then, to observe the angles created by the gait movement in the X, Y and Z axes. The results were compared to previously established standards in the literature and they demonstrate that the device can already be used as a low-cost substitute for optical control cameras, which have a much higher cost.pt_BR
dc.description.resumoA Análise do Movimento Humano possibilita que sejam coletados dados qualitativos e quantitativos para identificar padrões específicos e patologias associadas a atletas ou pessoas comuns. O presente trabalho concentra-se no movimento da marcha, que está ligada diretamente à locomoção do indivíduo e cuja análise interessa a áreas tão diversas quanto saúde e esporte. Com esse objetivo, foi projetado e implementado um sistema computacional de aquisição de dados baseado em Redes de Sensores Sem Fio, para subsidiar a análise biomecânica da marcha. A escolha desse tipo de rede se deu devido ao fato dela tornar viável a obtenção de dados com autonomia, versatilidade e principalmente baixo custo. O sistema é composto por nós sensores que podem ser fixados aos membros do corpo de uma pessoa. Cada nó contém uma plataforma ESP8266 conectada a um módulo MPU6050 que inclui um giroscópio e um acelerômetro. O funcionamento do sistema passa inicialmente por uma fase de auto-ajuste (auto-calibração). Após a aquisição de dados, o sinal do acelerômetro é convertido em graus e o do giroscópio em graus por segundo. No computador base, os dados do giroscópio são modelados empregando uma matriz rotação através da aplicação dos métodos do ângulo de Euler e quaternions. As saídas de ambos os sensores são combinadas por meio de um filtro complementar de primeira ordem e um dispositivo mecânico especial valida as medidas dos sensores. Após uma etapa de validação, foram executados testes com indivíduos e os nós sensores foram fixados aos membros inferiores. Com isso, observou-se os ângulos gerados pelo movimento da marcha nos eixos X, Y e Z. Os resultados foram comparados a padrões estabelecidos previamente pela literatura e demonstram que o dispositivo já pode ser usado como um substituto de baixo custo no lugar de câmeras de controle óptico, de um custo muito mais elevado.pt_BR
dc.languagePortuguêspt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectAcelerômetropt_BR
dc.subjectGiroscópiopt_BR
dc.subjectRede de sensores sem fiopt_BR
dc.subjectSistema para aquisição de dadospt_BR
dc.subjectMarcha humanapt_BR
dc.subject.otherAcelerômetrospt_BR
dc.subject.otherEngenharia elétricapt_BR
dc.subject.otherGiroscópiospt_BR
dc.subject.otherAquisição de dadospt_BR
dc.subject.otherRedes de sensores sem fiopt_BR
dc.subject.otherMarcha humanapt_BR
dc.titleAplicação de rede de sensores sem fio para a análise do movimento humanopt_BR
dc.typeDissertação de Mestradopt_BR
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
disserta__o_final_entregue.pdf4.83 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.