Número do Painel
Autor
Instituição
UFSC
Tipo de Bolsa
BIPI/UFSC
Orientador
XISTO LUCAS TRAVASSOS JUNIOR
Depto
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIAS DA MOBILIDADE / DEM/CTJOI
Centro
CAMPUS DE JOINVILLE
Laboratório
Sistemas Embarcados
Grande Área / Área do Conhecimento
Ciências Exatas e da Terra /Engenharias
Sub-área do Conhecimento
Engenharia Elétrica
Titulo
Modelo de desenvolvimento de tecnologia e modelo de desenvolvimento de produtos para instituições de pesquisa e desenvolvimento e inovação
Resumo

Com os canais tradicionais de interação humana com o ambiente tornando-se cada vez mais limitados, se faz necessário encontrar interfaces alternativas para a realização dessas atividades de forma acessível. É nesse cenário que surgiram as interfaces cérebro computador, que por meio de atividade elétrica cerebral espontânea, permitem os usuários dessa tecnologia se relacionar com o ambiente e outros indivíduos, por meio de canais alternativos. As pessoas com deficiências motoras são as principais beneficiadas com essa tecnologia, uma vez que ela possibilita uma maior autonomia para esses indivíduos. Logo, por meio de um BCI não invasivo de 4 canais de baixo custo, objetivou-se nesse projeto de pesquisa uma interface que possibilita o controle de um kart elétrico, por meio de ondas cerebrais. Inicialmente, foi estabelecido uma captação de sinais elétricos adequada, através da eletroencefalografia, análise da atividade elétrica cerebral espontânea, através de eletrodos espalhados no couro cabeludo e em seguida a criação e aperfeiçoamento das etapas de préprocessamento e classificação dos sinais obtidos. Para as etapas de préprocessamento e classificação foram desenvolvidos ambientes chamados de cenários no software OpenVibe. Esses cenários possibilitaram a aplicação de filtros temporais e espaciais no pré-processamento e uso de diferentes algoritmos na classificação. Ademais, esses ambientes ainda possibilitam a geração de simulações para auxiliar na análise dos dados coletados e treino dos usuários. Por fim, para estabelecer a interligação dos componentes do projeto foi usada uma ferramenta de envio de dados em tempo real e desenvolvido um script em linguagem python que possibilitará o uso dos resultados do classificador para executar comandos no kart elétrico. Apesar de todos os avanços nesse projeto, a crise sanitária decorrente do coronavírus impediu a realização dos testes necessários para a conclusão da IC dentro do cronograma estabelecido.

Link do Videohttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/212503
Palavras-chave
EEG, Veículo elétrico
Colaboradores

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