A marcha humana, ou caminhada, é um padrão cíclico de movimentos corporais que se repetem a cada passo que desloca um indivíduo de um local a outro. Atualmente, avaliações biomecânicas da marcha humana tem sido utilizado no diagnóstico de alterações neuromusculares, músculo-esqueléticas e como forma de avaliação pré e pós-tratamento cirúrgico, medicamentoso e/ou fisioterapêutico. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta acadêmica de baixo custo para o estudo da marcha humana. Esse sistema consiste no sensoriamento da marcha de um usuário através de sensores inerciais e de um modelo virtual do corpo humano para permitir a visualização do movimento gerado. Dessa maneira o usuário poderá ter suas ações corrigidas por sua percepção visual e também corrigida pelas orientações de um fisiatra ou fisioterapeuta que terá a reprodução do modelo virtual conforme a movimentação detalhada do paciente para análise. O sistema ainda efetuará os registros das variáveis cinemáticas da marcha (tais como aceleração, velocidade angular, angulações dos membros sensoriados) para estudos e acompanhamento mais detalhado da sua recuperação e/ou tratamento. Como resultado, o sistema desenvolvido obteve erros médios de X 0,52º Y 1,20º Z 1,80º e erros em RMS de X 3,01º Y 3,30º Z 5,70º quando comparados com um sistema comercial, sendo esse resultado próximo à literatura e aplicável em exames biomecânicos de marcha. / The human gait is a cyclical pattern of body movements that are repeated every step that moves a subject from one location to another. Currently, biomechanical assessments of human gait has been used for diagnosing neuromuscular disorders, musculoskeletal and as a way of pre and post-surgical treatment, medication and/or physical therapy. This paper presents the development of a low cost academic tool for the study of human gait. This system consists of sensing the motion of a user through inertial sensors and a virtual model of the human body to allow the visualization of the generated movement. In this way, the user can have its actions corrected by his visual perception and also corrected by therapist or physiotherapist who will visualize the virtual model as the detailed movements of patient. The system will also record the kinematic gait variables (as acceleration, angular velocity, angles of the sensed members) for studies and more detailed monitoring of their recovery and/or treatment. As result, the developed system obtained average errors of X 0,52º Y 1,20º Z 1,80º and errors in RMS X 3,01º Y 3,30º Z 5,70º compared to a commercial system, and these results close to the ones seen in literature and applicable in biomechanical tests of gait.

A marcha humana, ou caminhada, é um padrão cíclico de movimentos corporais que se repetem a cada passo que desloca um indivíduo de um local a outro. Atualmente, avaliações biomecânicas da marcha humana tem sido utilizado no diagnóstico de alterações neuromusculares, músculo-esqueléticas e como forma de avaliação pré e pós-tratamento cirúrgico, medicamentoso e/ou fisioterapêutico. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta acadêmica de baixo custo para o estudo da marcha humana. Esse sistema consiste no sensoriamento da marcha de um usuário através de sensores inerciais e de um modelo virtual do corpo humano para permitir a visualização do movimento gerado. Dessa maneira o usuário poderá ter suas ações corrigidas por sua percepção visual e também corrigida pelas orientações de um fisiatra ou fisioterapeuta que terá a reprodução do modelo virtual conforme a movimentação detalhada do paciente para análise. O sistema ainda efetuará os registros das variáveis cinemáticas da marcha (tais como aceleração, velocidade angular, angulações dos membros sensoriados) para estudos e acompanhamento mais detalhado da sua recuperação e/ou tratamento. Como resultado, o sistema desenvolvido obteve erros médios de X 0,52º Y 1,20º Z 1,80º e erros em RMS de X 3,01º Y 3,30º Z 5,70º quando comparados com um sistema comercial, sendo esse resultado próximo à literatura e aplicável em exames biomecânicos de marcha. / The human gait is a cyclical pattern of body movements that are repeated every step that moves a subject from one location to another. Currently, biomechanical assessments of human gait has been used for diagnosing neuromuscular disorders, musculoskeletal and as a way of pre and post-surgical treatment, medication and/or physical therapy. This paper presents the development of a low cost academic tool for the study of human gait. This system consists of sensing the motion of a user through inertial sensors and a virtual model of the human body to allow the visualization of the generated movement. In this way, the user can have its actions corrected by his visual perception and also corrected by therapist or physiotherapist who will visualize the virtual model as the detailed movements of patient. The system will also record the kinematic gait variables (as acceleration, angular velocity, angles of the sensed members) for studies and more detailed monitoring of their recovery and/or treatment. As result, the developed system obtained average errors of X 0,52º Y 1,20º Z 1,80º and errors in RMS X 3,01º Y 3,30º Z 5,70º compared to a commercial system, and these results close to the ones seen in literature and applicable in biomechanical tests of gait.

A marcha humana, ou caminhada, é um padrão cíclico de movimentos corporais que se repetem a cada passo que desloca um indivíduo de um local a outro. Atualmente, avaliações biomecânicas da marcha humana tem sido utilizado no diagnóstico de alterações neuromusculares, músculo-esqueléticas e como forma de avaliação pré e pós-tratamento cirúrgico, medicamentoso e/ou fisioterapêutico. O presente trabalho apresenta o desenvolvimento de uma ferramenta acadêmica de baixo custo para o estudo da marcha humana. Esse sistema consiste no sensoriamento da marcha de um usuário através de sensores inerciais e de um modelo virtual do corpo humano para permitir a visualização do movimento gerado. Dessa maneira o usuário poderá ter suas ações corrigidas por sua percepção visual e também corrigida pelas orientações de um fisiatra ou fisioterapeuta que terá a reprodução do modelo virtual conforme a movimentação detalhada do paciente para análise. O sistema ainda efetuará os registros das variáveis cinemáticas da marcha (tais como aceleração, velocidade angular, angulações dos membros sensoriados) para estudos e acompanhamento mais detalhado da sua recuperação e/ou tratamento. Como resultado, o sistema desenvolvido obteve erros médios de X 0,52º Y 1,20º Z 1,80º e erros em RMS de X 3,01º Y 3,30º Z 5,70º quando comparados com um sistema comercial, sendo esse resultado próximo à literatura e aplicável em exames biomecânicos de marcha. / The human gait is a cyclical pattern of body movements that are repeated every step that moves a subject from one location to another. Currently, biomechanical assessments of human gait has been used for diagnosing neuromuscular disorders, musculoskeletal and as a way of pre and post-surgical treatment, medication and/or physical therapy. This paper presents the development of a low cost academic tool for the study of human gait. This system consists of sensing the motion of a user through inertial sensors and a virtual model of the human body to allow the visualization of the generated movement. In this way, the user can have its actions corrected by his visual perception and also corrected by therapist or physiotherapist who will visualize the virtual model as the detailed movements of patient. The system will also record the kinematic gait variables (as acceleration, angular velocity, angles of the sensed members) for studies and more detailed monitoring of their recovery and/or treatment. As result, the developed system obtained average errors of X 0,52º Y 1,20º Z 1,80º and errors in RMS X 3,01º Y 3,30º Z 5,70º compared to a commercial system, and these results close to the ones seen in literature and applicable in biomechanical tests of gait.

Câmeras embarcadas em sistemas robóticos móveis com sensoriamento visual geralmente são afetadas pelo movimento de seu suporte quando é necessária a aquisição de imagens com alta confiabilidade. Algumas câmeras disponíveis no mercado já estão equipadas com sistemas de estabilização de imagens, implementados nas lentes da câmera ou no sensor de imagem. Esses sistemas são relativamente caros para serem instalados em sistemas robóticos móveis aéreos ou terrestres de pequeno porte. Outro conceito que tem sido utilizado para alcançar a estabilização consiste em adotar sensores inerciais, algoritmos de visão computacional e aplicação de filtros digitais para estimativa e suavização de movimento. Esta dissertação tem por finalidade apresentar um sistema de estabilização digital de vídeo em conjunto com um acelerômetro para detectar movimentos da câmera. Considera-se que a câmera está instalada sobre plataforma instável ou em veículo em movimento, assim, utiliza-se filtragem robusta para minimizar o efeito da vibração sobre a câmera. Vários experimentos são realizados adicionando vibração em vídeo por meio de simulações em computador. Considera-se também experimentos em ambiente real com a câmera montada em um suporte dentro de um veículo em movimento. A principal contribuição deste trabalho é a realização de um estudo comparativo para analisar a vantagem de se usar uma abordagem robusta entre os métodos de filtragem comumente utilizados em sistemas de estabilização de vídeo. / Embedded cameras in robotic systems usually are susceptible to movements of your basis. The measurements can be affected mainly when they should obtain high performance in actual applications. Although some cameras available on the market are already equipped with an optical image stabilization system, implemented either in the camera lenses or in the image sensor. They are usually expensive to be installed into small aerial or land robotic systems. This dissertation presents a video stabilization system coupled with an accelerometer for motion detection at an unstable platform. It is embedded in a vehicle. Robust filtering is used to minimize vibration effects on the camera. Several experiments were performed, adding either vibrations via computer simulations and taking images from the camera with the vehicle moving. The main contribution of this work is the accomplishment of a comparative study to analyse the advantages of applying a robust approach among others filtering methods that frequently are used to video stabilizing systems.

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. / The use of assistive technologies to provide quality of life for elderly is increasing. One of the research lines of this area is the use of devices for fall detection, which is an increasing problem due to many factors, including greater longevity, more elders living alone, among others. This work presents the development of a wearable device, a sensor node for ultra-low power networks. Also, describes the expansion of a KNX system, which the device is integrated. The device is able to detect falls which can aid the monitoring of the elderly people and improve security. The monitoring is done through a 3-axis accelerometer and gyroscope attached on the user’s chest. The fall detection is done by a threshold algorithm based on data fusion of the sensors. The wearable sensor is an EnOcean node, which includes a wireless connection with a smart home system, according to the KNX standard, through the Home Assistant platform. Alarm telegrams are automatically sent in case of fall detection, and fires an actuator that is part of the KNX system to alarm. In addition to validating the EnOcean’s Technology for use on wearable devices, the developed prototype didn’t indicated any false positives through tests performed with two users of different body characteristics, where each of the eight types of movements (four movements of falls and four of non-falls) were reproduced 100 times. The tests done with the device revealed sensitivity and specificity of up to 96% and 100%, respectively.

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. / The use of assistive technologies to provide quality of life for elderly is increasing. One of the research lines of this area is the use of devices for fall detection, which is an increasing problem due to many factors, including greater longevity, more elders living alone, among others. This work presents the development of a wearable device, a sensor node for ultra-low power networks. Also, describes the expansion of a KNX system, which the device is integrated. The device is able to detect falls which can aid the monitoring of the elderly people and improve security. The monitoring is done through a 3-axis accelerometer and gyroscope attached on the user’s chest. The fall detection is done by a threshold algorithm based on data fusion of the sensors. The wearable sensor is an EnOcean node, which includes a wireless connection with a smart home system, according to the KNX standard, through the Home Assistant platform. Alarm telegrams are automatically sent in case of fall detection, and fires an actuator that is part of the KNX system to alarm. In addition to validating the EnOcean’s Technology for use on wearable devices, the developed prototype didn’t indicated any false positives through tests performed with two users of different body characteristics, where each of the eight types of movements (four movements of falls and four of non-falls) were reproduced 100 times. The tests done with the device revealed sensitivity and specificity of up to 96% and 100%, respectively.

Câmeras embarcadas em sistemas robóticos móveis com sensoriamento visual geralmente são afetadas pelo movimento de seu suporte quando é necessária a aquisição de imagens com alta confiabilidade. Algumas câmeras disponíveis no mercado já estão equipadas com sistemas de estabilização de imagens, implementados nas lentes da câmera ou no sensor de imagem. Esses sistemas são relativamente caros para serem instalados em sistemas robóticos móveis aéreos ou terrestres de pequeno porte. Outro conceito que tem sido utilizado para alcançar a estabilização consiste em adotar sensores inerciais, algoritmos de visão computacional e aplicação de filtros digitais para estimativa e suavização de movimento. Esta dissertação tem por finalidade apresentar um sistema de estabilização digital de vídeo em conjunto com um acelerômetro para detectar movimentos da câmera. Considera-se que a câmera está instalada sobre plataforma instável ou em veículo em movimento, assim, utiliza-se filtragem robusta para minimizar o efeito da vibração sobre a câmera. Vários experimentos são realizados adicionando vibração em vídeo por meio de simulações em computador. Considera-se também experimentos em ambiente real com a câmera montada em um suporte dentro de um veículo em movimento. A principal contribuição deste trabalho é a realização de um estudo comparativo para analisar a vantagem de se usar uma abordagem robusta entre os métodos de filtragem comumente utilizados em sistemas de estabilização de vídeo. / Embedded cameras in robotic systems usually are susceptible to movements of your basis. The measurements can be affected mainly when they should obtain high performance in actual applications. Although some cameras available on the market are already equipped with an optical image stabilization system, implemented either in the camera lenses or in the image sensor. They are usually expensive to be installed into small aerial or land robotic systems. This dissertation presents a video stabilization system coupled with an accelerometer for motion detection at an unstable platform. It is embedded in a vehicle. Robust filtering is used to minimize vibration effects on the camera. Several experiments were performed, adding either vibrations via computer simulations and taking images from the camera with the vehicle moving. The main contribution of this work is the accomplishment of a comparative study to analyse the advantages of applying a robust approach among others filtering methods that frequently are used to video stabilizing systems.

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. / The use of assistive technologies to provide quality of life for elderly is increasing. One of the research lines of this area is the use of devices for fall detection, which is an increasing problem due to many factors, including greater longevity, more elders living alone, among others. This work presents the development of a wearable device, a sensor node for ultra-low power networks. Also, describes the expansion of a KNX system, which the device is integrated. The device is able to detect falls which can aid the monitoring of the elderly people and improve security. The monitoring is done through a 3-axis accelerometer and gyroscope attached on the user’s chest. The fall detection is done by a threshold algorithm based on data fusion of the sensors. The wearable sensor is an EnOcean node, which includes a wireless connection with a smart home system, according to the KNX standard, through the Home Assistant platform. Alarm telegrams are automatically sent in case of fall detection, and fires an actuator that is part of the KNX system to alarm. In addition to validating the EnOcean’s Technology for use on wearable devices, the developed prototype didn’t indicated any false positives through tests performed with two users of different body characteristics, where each of the eight types of movements (four movements of falls and four of non-falls) were reproduced 100 times. The tests done with the device revealed sensitivity and specificity of up to 96% and 100%, respectively.

La relación ente Ciencia y Arte ha mantenido a lo largo de la historia momentos de proximidad o distanciamiento, llegando a entenderse como dos culturas diferentes, pero también se han producido situaciones interdisciplinares de colaboración e intercambio que en nuestros días mantienen como nexo común la cultura digital y el uso del ordenador. Según Berenguer (2002) desde la aparición del ordenador, científicos y artistas están encontrando un espacio común de trabajo y entendimiento. Mediante el empleo de las nuevas tecnologías, la distancia que separa ambas disciplinas es cada vez más corta. En esta tesis, cuyo título es "Entornos Multimedia de Realidad Aumentada en el Campo del Arte", se presenta una investigación teórico-práctica de la tecnología de realidad aumentada aplicada al arte y campos afines, como el edutainment (educación + entretenimiento). La investigación se ha realizado en dos bloques: en el primer bloque se trata la tecnología desde distintos factores que se han considerado relevantes para su entendimiento y funcionamiento; en el segundo se presentan un total de seis ensayos que constituyen la parte práctica de esta tesis. / Portalés Ricart, C. (2008). Entornos multimedia de realidad aumentada en el campo del arte [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/3402 / Palancia