[pt] As práticas atuais de imageamento de corpos estranhos dentro do corpo humano utilizam técnicas de radiografia, que apresentam uma série de limitações e problemas para a saúde do operador e do paciente. Alternativas para localizar esses corpos estranhos vêm sendo estudadas, buscando o uso de magnetômetros, como o GMI e o GMR, para medir a intensidade do campo magnético de objetos metálicos. Para desenvolver um dispositivo portátil que utilize um magnetômetro capaz de identificar a intensidade do campo magnético de um corpo estranho metálico, é essencial que o mapeamento da posição deste dispositivo tenha alta precisão e replicabilidade, garantindo assim maior segurança para o paciente. Esta dissertação busca estudar métodos de navegação inercial, utilizando um IMU (Inertial Measurement Unit) para estimar a posição através da aceleração e velocidade de rotação, e odometria visual, que usa uma câmera para estimar a posição através de uma sequência de imagens de uma determinada trajetória. Estudos comparativos entre as duas metodologias foram realizados, destacando as principais fontes de erro de cada uma e suas vantagens e desvantagens para a aplicação desejada. Os dados do IMU e os vídeos foram coletados utilizando um Raspberry Pi dentro de uma caixa impressa em 3D, capaz de se encaixar em uma calha reta de alumínio. Esta configuração reduziu as principais fontes de erro humano, permitindo análises com menos graus de liberdade. Após as análises com a calha de alumínio, foram realizados ensaios adicionais envolvendo mais graus de liberdade, utilizando calhas curvas impressas em 3D e à mão livre, buscando verificar o desempenho das metodologias em situações mais próximas da aplicação final: um dispositivo portátil de localização de corpos estranhos. / [en] Current practices for imaging foreign bodies within the human body use radiographic techniques, which present several limitations and health problems for both the operator and the patient. Alternatives for locating these foreign bodies are being studied, focusing on the use of magnetometers, such as GMI and GMR, to measure the magnetic field intensity of metallic objects. To develop a portable device that uses a magnetometer capable of identifying the magnetic field intensity of a metallic foreign body, it is essential that the positioning of this device is mapped with high precision and replicability, thus ensuring greater safety for the patient. This dissertation aims to study inertial navigation methods, using an IMU (Inertial Measurement Unit) to estimate position through acceleration and rotational velocity, and visual odometry, which uses a camera to estimate position through a sequence of images of a given trajectory. Comparative studies between the two methodologies were carried out, highlighting the main sources of error of each and their advantages and disadvantages for the desired application. The IMU data and videos were collected using a Raspberry Pi inside a 3D-printed box that fits into a straight aluminum rail. This setup reduced the main sources of human error, allowing analyses with fewer degrees of freedom. After the analyses with the aluminum rail, additional tests involving more degrees of freedom were conducted using curved 3D-printed rails and freehand, aiming to verify the performance of the methodologies in situations closer to the final application: a portable device for localizing foreign bodies.

[pt] Com o aumento da expectativa, de vida o envelhecimento da população vem se tornando uma realidade cada vez mais presente no Brasil e no mundo. Esse novo panorama demográfico já é vivenciado por países ricos, que vêm cada vez mais investindo para se enquadrar nessa nova realidade, seja por meio da adaptação de suas cidades ou pelo desenvolvimento de novas tecnologias para melhora da qualidade de vida. Na área da robótica, diversas pesquisas vêm sendo desenvolvidas com o intuito de reabilitação e melhora da qualidade de vida da população idosa. Nesses trabalhos são desenvolvidos, por exemplo, dispositivos que buscam auxiliar o idoso na realização de suas atividades diárias, provendo, principalmente, suporte e prevenção de quedas. Essa dissertação de mestrado apresenta o desenvolvimento do protótipo de um dispositivo para assistência a locomoção de pessoas idosas que possuam alguma deficiência visual, motora e/ou cognitiva. O dispositivo tem como objetivo guiar o usuário em ambientes urbanos de maneira autônoma. O protótipo deve ser capaz de desviar de qualquer obstáculo que possa levar o idoso à queda, além de ter uma estrutura que ofereça apoio para o seu deslocamento. O dispositivo proposto possui uma estrutura semelhante a um andador, cuja base é um robô móvel diferencial. Para que possa obter informações do ambiente, o dispositivo está equipado com sensores de distância, uma central inercial e encoders nas rodas. Todo o processamento ocorre em uma CPU de baixo custo, Raspberry Pi 1 versão 2, embarcada no próprio dispositivo e o controle de navegação ocorre por meio de um algoritmo baseado em lógica Fuzzy. Os acessos ao hardware e software de controle do dispositivo são gerenciados pelo framework de robótica Player (Gerkey e contribuidores, 2010). Para que o dispositivo receba a rota de navegação ele está conectado a um celular, com sistema operacional Android, via protocolo TCP/IP. Esse celular está executando uma API (Application Programming Interface) do Google Maps que fornece direção e distância ao objetivo a cada passo da interação, além da localização global do dispositivo, por meio do sensor GPS do celular. O objetivo deve ser inicialmente estabelecido pelo usuário por meio da API desenvolvida, para que a navegação autônoma ocorra. Além da navegação autônoma, o dispositivo permite que usuário envie comandos diretamente para os motores por meio de sensores de força instalados próximos aos pontos de apoio do usuário. / [en] With the increase in life expectation, the ageing population has become more present in Brazil and the world. This new demographic scenery has been already framed by rich countries, which are increasingly investing to fit this new reality, either through the adaptation of their cities or the development of new technologies to improve the quality of life. In the area of robotics, several researches have been developed with the aim of rehabilitation and improvement of the quality of life of the elderly population. These researches are developing, for example, devices to assist the elderly in carrying out their daily activities, providing support and prevention of falls. This work presents the development of the prototype of a device to assist elderly person with any visual, cognitive and/or motor impairment to locomotion by itself. The device aims to guide the user autonomously in urban environments. The prototype should be able to avoid any obstacle that can cause the elderly to fall, besides having a structure that offers support for his balance. The proposed device has a structure similar to a walker whose base is a differential mobile robot. For the device be able to get information from the environment, it is embedded with range sensors, a measurement central unit and encoders at the wheels. All processing occurs in a low-cost CPU, Raspberry Pi 1 B version 2, which is embedded in the mobile device, and the navigation control algorithm is based on fuzzy logic. The robotic framework Player (Gerkey and contributors, 2010) provides the access to the hardware and software of the device. For the device to receive the navigation route, it is connected to an Android operating system phone, by TCP/IP protocol. This phone runs an API (Application Programming Interface) from Google Maps that provides the direction and the distance to the goal in every step of its interaction, besides the global location of the robot, provided by the GPS sensor of the phone. The user should firstly set the goal with the API developed, so that the autonomous navigation will occur. In addition to the autonomous navigation, the device allows the user to send commands directly to the motors by means of the force sensors installed at the robot cane.