WheelPoser: Uma Nova Solução para Rastreamento de Movimento

Usuários de cadeira de rodas costumam ter dificuldades para rastrear seus movimentos corporais. Métodos tradicionais de captura de movimento muitas vezes ignoram as necessidades únicas dessas pessoas. Portanto, precisa-se de um sistema que consiga rastrear com precisão os movimentos dos usuários de cadeira de rodas, oferecendo informações valiosas que podem ajudar a prevenir lesões e melhorar suas experiências diárias.

#O Problema

Muitos métodos existentes para rastrear movimentos corporais se concentram principalmente em quem pode andar. Isso resulta em uma exclusão dos usuários de cadeira de rodas. Capturar seus movimentos é importante por várias razões: pode ajudar a monitorar a saúde, prevenir lesões e melhorar a interação com tecnologias como jogos e realidade virtual.

#Apresentando o WheelPoser

Para enfrentar esses desafios, apresentamos o WheelPoser, um novo sistema projetado especificamente para usuários de cadeira de rodas. Ao contrário dos sistemas mais antigos que dependem de equipamentos grandes ou câmeras, o WheelPoser precisa apenas de quatro pequenos sensores colocados no usuário e na cadeira de rodas. Isso torna muito mais fácil de usar em situações do dia a dia.

#Como Funciona

O WheelPoser usa sensores chamados Unidades de Medida Inercial (IMUs) que rastreiam movimentos em tempo real. Esses sensores são colocados estrategicamente nos pulsos e na cabeça do usuário, assim como em partes da cadeira de rodas. Usando os dados desses sensores, o WheelPoser consegue estimar como o corpo do usuário está posicionado e se movendo.

#Coleta de Dados

Para garantir que o WheelPoser funcione bem, criamos um conjunto de dados especial chamado WheelPoser-IMU. Esse conjunto consiste em 167 minutos de dados de movimento coletados de vários usuários de cadeira de rodas. Observamos seus movimentos diários, incluindo como empurram suas cadeiras, esticam os braços e se inclinam em diferentes direções.

#Benefícios de Rastrear Movimentos

Rastrear os movimentos dos usuários de cadeira de rodas pode oferecer muitas vantagens. Analisando esses movimentos, os usuários podem se tornar mais conscientes de seus corpos, gerenciar melhor sua saúde e reconhecer quaisquer riscos potenciais que possam levar a lesões.

#Aplicações

As informações coletadas pelo WheelPoser podem ser usadas de várias maneiras. Aqui estão algumas aplicações potenciais:

#Monitoramento de Saúde

Monitorando os movimentos corporais, o WheelPoser pode ajudar os usuários a ficarem mais atentos à sua postura e atividades ao longo do dia. Isso pode ajudar a prevenir lesões por esforço repetitivo que podem surgir de mecânicas corporais inadequadas ao longo do tempo.

#Treinamento de Habilidade

O WheelPoser também pode ajudar no treinamento de usuários de cadeira de rodas para melhorar suas técnicas de propulsão. Entender os movimentos envolvidos pode levar a técnicas melhores, o que pode afetar significativamente a eficiência do usuário e reduzir o risco de lesões.

#Jogos e Interação

Ao utilizar os dados de movimento, o WheelPoser pode proporcionar novas maneiras para os usuários de cadeira de rodas interagirem com a tecnologia. Isso pode abrir possibilidades empolgantes para jogos ou controle de casas inteligentes, criando uma experiência mais inclusiva para os usuários.

#Pesquisa e Desenvolvimento

O WheelPoser também pode ser uma ferramenta valiosa para pesquisadores e profissionais de saúde. Os dados coletados podem ajudá-los a entender os desafios físicos enfrentados pelos usuários de cadeira de rodas, potencialmente levando a melhores designs para cadeiras de rodas e programas de treinamento aprimorados.

#Sistemas de Rastreamento de Movimento Anteriores

Historicamente, a maioria dos sistemas de rastreamento de movimento usava câmeras para capturar movimentos. No entanto, esses sistemas muitas vezes não são adequados para usuários de cadeira de rodas devido a preocupações com privacidade, problemas de iluminação e obstáculos que bloqueiam a visão da câmera. Além disso, configurações típicas de câmeras exigem uma posição fixa, tornando-as impraticáveis para cadeiras de rodas em movimento.

#Unidades de Medida Inercial

Em contraste com sistemas baseados em câmeras, as IMUs são portáteis e podem operar em vários ambientes sem serem afetadas por obstruções visuais. Elas também respeitam a privacidade do usuário, tornando-as uma opção melhor para aplicações da vida real, especialmente para quem usa cadeiras de rodas.

#Limitações dos Sistemas IMU Existentes

Embora as IMUs tenham muitas vantagens, os sistemas existentes muitas vezes exigem muitos sensores posicionados em diferentes partes do corpo. Isso cria um processo de configuração complicado e pode ser desconfortável para os usuários. Nosso objetivo com o WheelPoser foi reduzir o número de sensores necessários enquanto mantemos alta precisão no rastreamento.

#Configuração do Dispositivo

Nosso sistema envolve uma configuração simples. Colocamos dois sensores nos pulsos do usuário e um na cabeça. O quarto sensor é colocado no eixo da cadeira de rodas. Essa colocação estratégica nos permite capturar movimentos críticos da parte superior do corpo sem adicionar desconforto ao usuário.

#Estudo Preliminar

Para garantir que nossa configuração funcione efetivamente, realizamos um estudo com participantes usando uma cadeira de rodas manual. Comparamos os movimentos capturados por nossos sensores com métodos tradicionais que incluíam mais sensores. Os resultados mostraram que os movimentos da cadeira de rodas correspondiam de perto aos movimentos da pelve do usuário, confirmando a eficácia da nossa configuração.

#Análise de Movimento

Após coletar dados de movimento, analisamos várias atividades realizadas por usuários de cadeira de rodas. Exemplos incluem empurrar para frente, virar e alcançar objetos. Essa análise nos ajuda a entender padrões e comportamentos típicos, o que pode ser crucial para melhorar a experiência do usuário.

#Treinando o Sistema

Para permitir que o WheelPoser preveja movimentos com precisão, treinamos o sistema usando dados tanto de usuários de cadeira de rodas quanto de pessoas sem deficiências motoras. Essa abordagem dupla nos permite melhorar a capacidade do sistema de reconhecer diferentes movimentos e aplicá-los no contexto de cadeiras de rodas de forma eficaz.

#Avaliação

Avalíamos extensivamente o WheelPoser usando várias métricas para garantir sua eficácia. Essa avaliação incluiu medir com que precisão o WheelPoser pode rastrear ângulos de articulação e posições durante diferentes movimentos.

#Comparação de Desempenho

Nossos resultados mostraram que o WheelPoser superou os sistemas existentes projetados para usuários sem deficiência. Essa melhoria destaca a importância de adaptar sistemas de rastreamento de movimento para atender às necessidades específicas dos usuários de cadeira de rodas.

#Desafios

Embora o WheelPoser tenha mostrado um potencial significativo, também encontramos alguns desafios. Por exemplo, certos movimentos, como se inclinar para frente ou movimentos complexos dos braços, ainda podem levar a imprecisões. Além disso, variações nos tipos de corpo e designs de cadeiras de rodas podem afetar ainda mais a precisão do rastreamento.

#Direções Futuras

Daqui pra frente, pretendemos melhorar o WheelPoser refinando ainda mais seu design e funcionalidade. Estamos explorando maneiras de reduzir o número de sensores necessários ou incorporar tipos adicionais de sensores para aumentar a precisão. Colaborações com profissionais de saúde e usuários de cadeiras de rodas também serão fundamentais para garantir que o sistema atenda às suas necessidades.

#Conclusão

O WheelPoser representa um grande avanço no rastreamento de movimento para usuários de cadeira de rodas. Ao fornecer um sistema acessível e fácil de usar que captura movimentos corporais em tempo real, podemos oferecer insights valiosos que melhoram a qualidade de vida dos usuários. Seja para monitoramento de saúde, desenvolvimento de habilidades ou experiências interativas, o WheelPoser abre um mundo de possibilidades para os usuários de cadeira de rodas.