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https://bdm.unb.br/handle/10483/40049
Título: | Utilização de sensores inerciais e IMM para ativação de eletroestimulação em ciclismo |
Autor(es): | Farias, Breno Mendes de Lima, Lucas Ferreira |
Orientador(es): | Baptista, Roberto de Souza |
Assunto: | Sensores inerciais Eletroestimulação muscular |
Data de apresentação: | 26-Jul-2023 |
Data de publicação: | 1-Out-2024 |
Referência: | FARIAS, Breno Mendes de; LIMA, Lucas Ferreira. Utilização de sensores inerciais e IMM para ativação de eletroestimulação em ciclismo. 2023. 60 f., il. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023. |
Resumo: | O objetivo deste trabalho é a aplicação do método Interactive Multiple Model (IMM) na
detecção de fases do movimento de pedalada no ciclismo, comparando também com o
método heurístico Cycling Percentage (CP). Utilizou-se sensores inerciais no quadríceps e
na tíbia para a coleta do ângulo do joelho para comparação com o ângulo da pedivela da
trike do projeto Empoderando Mobilidade e Autonomia (EMA) da Universidade de Brasília.
O resultado mostrou que o IMM classifica de forma satisfatória o movimento e que possui
vantagens em relação ao método da pedivela e ao CP. Isso porque o IMM é um método
probabilístico de baixo custo computacional e que detecta mais informações a respeito do
posicionamento do ciclista durante o treino de eletroestimulação funcional. |
Abstract: | The main goal of this work is to develop an application of the Interactive Multiple Model
(IMM) for the detection of pedaling phases movement in cycling, also comparing with the
heuristic model Cycling Percentage (CP). Inertial sensors were used in thigh and shank to
collect the knee angle for comparison with the trike crank angle of the project Empowering
Mobility and Autonomy (EMA) from University of Brasilia. Results show that IMM classifies
the movement satisfactorily and it has advantages over the crank and CP method. It is
because IMM is a probabilistic method with low computational cost, that also detects more
information related to the cyclist positioning during the Functional Electrical Stimulation
(FES) training. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2023. |
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Aparece na Coleção: | Engenharia Elétrica
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