Terça-feira, 17 de Setembro de 2019
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Fraunhofer Portugal AICOS mostra alguns dos projectos desenvolvidos por alunos de mestrado

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14 alunos de mestrado apresentaram as suas teses de mestrado para uma audiência de investigadores e colaboradores do Fraunhofer Portugal AICOS (FHP-AICOS), um workshop que permitiu demonstrar a utilidade prática dos projectos desenvolvidos em ambiente profissional.

O FhP-AICOS recebe anualmente vários estudantes de mestrado, permitindo que desenvolvam o seu trabalho orientado para a criação de soluções práticas, visando o apoio ao desenvolvimento económico e ao bem-estar social, contribuindo para a qualidade de vida da população.

Os alunos demonstraram as aplicações reais do seu trabalho, das quais resultaram soluções para áreas tão diversas como aplicações indoor, reabilitação física em casa, risco de queda e soluções móveis.

O CMosquitoII é um software de gestão de rotas para manobrar veículos aéreos não tripulados (VANT) em espaços muito condicionados. A operação de VANT em ambientes indoor é condicionada pela falta de acesso a sistemas de posicionamento, como por exemplo GPS, pelos requisitos de dinâmicas de controlo e pelo planeamento do voo.

Este projecto visa superar esses desafios, apresentando uma arquitectura modular que permite ao utilizador manobrar um VANT através de comandos de alto nível, sem que para tal seja necessário ter conhecimentos avançados de desenvolvimento de software para sistemas embebidos e dinâmicas de voo.

A utilização de VANT em ambientes indoor poderá ter diversas aplicações, como em operações de busca e salvamento, ambientes assistidos e no mapeamento de edifícios. No âmbito deste trabalho de mestrado e com o objectivo de o demonstrar, foi explorada a aplicação da solução desenvolvida no domínio do retalho.

A osteoartrite (OA) do joelho classifica-se como uma das principais causas de incapacidade física, caracterizada por dor e por limitações de mobilidade e actividade, o que leva à diminuição da qualidade de vida.

Em estádios avançados de OA do joelho, o paciente é submetido a uma intervenção cirúrgica, sendo que a reabilitação física, após alta médica, é baseada sobretudo em fisioterapia, onde parte do tratamento pode ser desenvolvido em casa.

O projecto KneeRecovery baseia-se num algoritmo sequencial capaz de analisar o movimento do joelho através de sensores inerciais.

Esta análise permite obter informação sobre a evolução dos ângulos do joelho durante as sessões de reabilitação prescritas para casa, permitindo informar o paciente sobre a execução correta ou incorrecta dos exercícios e relatar o seu progresso ao longo do processo de reabilitação.

Para tal, dois sensores inerciais são colocados na coxa e na perna e, através da fusão de dados dos sensores, são estimados os ângulos do joelho.

Desta forma, o projecto KneeRecovery apresenta-se como uma solução de baixo custo desenvolvida para a monitorização e o feedback dos exercícios de reabilitação do joelho prescritos para serem realizados em casa.

Para a população sénior, comer, beber e tomar medicamentos prescritos são actividades diárias intimamente relacionadas. Assim, quando uma destas actividades é negligenciada ou esquecida, esse comportamento vai provavelmente reflectir-se nas outras actividades, promovendo um ciclo vicioso de condutas perigosas.

Olhar para este problema à luz da tecnologia levou à criação de uma aplicação para smartphone capaz de accionar lembretes em vários momentos do dia-a-dia.

O projecto SmartReminders pretende, numa próxima fase, emitir lembretes inteligentes para idosos, com base no reconhecimento do seu estado actual e anterior de consumo de alimentos e bebidas.

Para este fim, foi desenvolvido um algoritmo para o reconhecimento, em tempo real, de actividades que envolvam comer e beber, com base apenas nos dados inerciais recolhidos por um sensor colocado no pulso do utilizador.

Estes lembretes podem basear-se na avaliação de quanto tempo o utilizador está sem beber qualquer líquido, para inferir sobre o seu estado de hidratação e persuadi-lo a beber um copo de água, por exemplo.

Podem ainda ser retiradas outras conclusões da solução desenvolvida, relativamente ao comportamento de toma de medicamentos. Por exemplo, se o utilizador beber antes de uma refeição, é bastante provável que tenha tomado a medicação antes da refeição.

Contudo, se o utilizador não beber nada, deve ser emitido um lembrete com informação sobre que medicamentos deve ingerir.

Via Fraunhofer Portugal.

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