Submitted by Marcio Filho (marcio.kleber@ufba.br) on 2017-06-09T12:09:03Z
No. of bitstreams: 1
Dissertação(Nilmar_de_Souza).pdf: 5913699 bytes, checksum: 6cf8b98ccf18c8274e595050aff45af7 (MD5) / Approved for entry into archive by Vanessa Reis (vanessa.jamile@ufba.br) on 2017-06-12T15:25:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1
Dissertação(Nilmar_de_Souza).pdf: 5913699 bytes, checksum: 6cf8b98ccf18c8274e595050aff45af7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-12T15:25:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertação(Nilmar_de_Souza).pdf: 5913699 bytes, checksum: 6cf8b98ccf18c8274e595050aff45af7 (MD5) / O Airsoft é um esporte no qual duas equipes simulam uma situação de combate. Os
participantes utilizam réplicas de armas de fogo em escala 1:1. Os jogadores disparam
projéteis plásticos que atingem o oponente sem deixar nenhum tipo de marcação, não
sendo visível para os demais participantes quando um determinado jogador sofreu um
tiro. Dessa forma, para sair da partida o participante atingido deve se declarar. Entretanto
nem todos os jogadores tem essa postura e alguns deles, mesmo sendo atingidos,
não se pronunciam e continuam jogando. Esse problema criou em alguns clubes de
Airsoft a necessidade de desenvolver um instrumento que acuse quando um jogador for
atingido. O projeto surgiu a partir dessa necessidade, tendo como principal objetivo desenvolver
um colete instrumentado que identifique quando um usuário sofreu um impacto
proveniente de arma de Airsoft. Para que isso fosse possível fez-se necessário identificar
os melhores materiais para confecção do colete, desenvolver um equipamento de aquisição,
identificar uma característica a partir da qual o reconhecimento fosse viável e por
fim implementar essa estratégia. Como ferramenta básica para identificação de impacto
foi utilizado um filtro de mediana que atende bem para os eventos convencionais em
uma partida. Contudo, para alguns eventos simulados em laboratórios a estratégia não
foi eficiente, e para esses casos optou-se por conectar o colete a um servidor e aplicar
uma rede neural artificial que classificou corretamente aproximadamente 83% dos impactos
analisados. O produto desenvolvido contempla com sucesso a necessidade para
a qual foi proposto havendo demanda para o desenvolvimento de novos equipamentos
que objetivam um maior monitoramento do jogador durante a partida, como capacete e
calça.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/22979 |
Date | 01 April 2016 |
Creators | Souza, Nilmar de |
Contributors | Lima, Antonio Cezar de Castro, Lima, Antonio Cezar de Castro, Simas Filho, Eduardo Furtado de, Silva, Fabricio Geronimo Simões |
Publisher | Escola Politécnica /Instituto de Matemática., Programa de Pós-Graduação em Mecatrônica, UFBA, brasil |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Source | reponame:Repositório Institucional da UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0021 seconds