Pesquisador desenvolve dispositivo de detecção de quedas para idosos

Conectado à roupa, aparelho é capaz de identificar quedas mediante sensores corporais
dispositivo de detecção de quedas
Monitoramento é realizado por meio de um acelerômetro e um giroscópio de três eixos - Foto: Rochele Zandavalli/UFRGS

O uso de diversos recursos, serviços e tecnologias assistivas que contribuem para ampliar habilidades funcionais de pessoas com mobilidade reduzida, objetivando proporcionar melhor qualidade de vida, 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, como a maior longevidade da população e o crescente número de pessoas vivendo sozinhas na velhice.

Guilherme Torres segurando o dispositivo para detecção de quedas

Guilherme Torres desenvolveu o aparelho durante seu mestrado – Foto: Rochele Zandavalli/UFRGS

Com a finalidade de encontrar soluções eficientes e sustentáveis para ajudar a resolver essa adversidade da terceira idade, o mestre em Controle e Automação pela UFRGS Guilherme Torres desenvolveu, como parte da sua dissertação de mestrado, um dispositivo vestível que funciona como uma rede de dispositivos sem fio capaz de identificar quedas mediante sensores adaptados a um sistema de casas inteligentes – imóveis que podem reunir inúmeros dispositivos conectados à internet, desde geladeiras e smart TVs até sistemas de iluminação e climatização, nos quais diversos aparelhos passam a dialogar entre si.

O monitoramento da pessoa é realizado através de um acelerômetro e um giroscópio de três eixos. Acoplados à roupa do usuário (perto do peito), são capazes de detectar quedas através de um algoritmo de análise dos dados do aparelho. “Com base nos dados desse acelerômetro, fazemos uma fusão desses sinais e, a partir disso, geramos uma série de dados dos movimentos do usuário como: caminhar, correr, pular e sentar’’, explica Torres.

O equipamento utiliza a tecnologia alemã EnOcean, que se baseia na exploração de tecnologias sem fio e de captura de energia. Usada principalmente em sistemas automatizados, ela propicia a conexão com um sistema de automação de casas inteligentes através do sistema Home Assistant, uma plataforma digital de código aberto para automação residencial que permite controlar e verificar uma série de equipamentos domésticos por meio de dispositivos eletrônicos e aplicativos.

Através da detecção automática das quedas e da interligação com o sistema de casas inteligentes, o dispositivo auxilia no monitoramento do idoso e no acionamento de alarmes emergenciais. Essa detecção utiliza informações dos sensores inerciais para distinguir os movimentos de quedas. Ao todo, o dispositivo foi testado para quatro tipos de movimentos de quedas e quatro tipos de movimentos que não caracterizam quedas.

A respeito dos resultados da pesquisa, além de validar a tecnologia EnOcean para uso em dispositivos vestíveis, o protótipo desenvolvido não indicou nenhum falso positivo nos testes realizados com dois usuários de características corporais diferentes. Foram reproduzidos 100 vezes cada um dos oito tipos de movimentos. ‘‘Como conhecemos os movimentos que não são de queda, comparamos esses com os de queda e conseguimos descobrir certos padrões que identificam a ambos. Ou seja, quando o usuário cai, se identifica qual é o sinal que aparece, e, dessa forma, quando acontece uma queda, o dispositivo emite um alarme que, por sua, vez é recebido pela casa inteligente e pode ser subido à internet’’, destaca o pesquisador.

O sistema de detecção de quedas desenvolvido por Torres contribui para a área de pesquisa de tecnologias assistivas integradas aos sistemas de casas inteligentes. Foi elaborado considerando cenários reais, ou seja, movimentos rotineiros de quedas, além da facilidade de uso do dispositivo pelo usuário. Torres atualmente avalia a possibilidade de aprimorar o dispositivo, trabalhando em sua miniaturização e em novos testes em uma futura pós-graduação.

 

Dissertação de mestrado

Título: Tecnologia assistiva para detecção de quedas: desenvolvimento de sensor vestível integrado ao sistema de casa inteligente
Autor: 
Guilherme Gerzson Torres
Orientador: 
Ivan Müller
Unidade: 
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica

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