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Título: Sistema para Análise da Marcha Humana Baseado em Múltiplos Sensores Kinect v2
Autor(es): Carvalho, Thiago Loureiro
Orientador: Frizera Neto, Anselmo
Coorientador: Bastos Filho, Teodiano Freire
Data do documento: 16-Mar-2018
Editor: Universidade Federal do Espírito Santo
Resumo: Doenças como Parkinson, esclerose múltipla e artrite reumáticapodem afetaralgumas características da marcha normal das pessoas, causandoproblemas de mobilidade,interferindo na qualidade de suas vidas. Ferramentas deanálise de marcha podem ser bastante úteisno diagnósticodessasdoenças e na reabilitação motorade pacientes. No entanto,o alto custodeferramentas comerciais para análise de marcha inviabiliza seu uso em clínicas de pequeno porte.Este trabalho propõe um sistema multi-câmeras RGBd de baixo custo (Kinect v2) para identificação da posição do centro de massa e das articulações humanas para análise de marcha. O Kinect v2 tem vantagens em relação a outros sistemas de visãocomputacionalutilizados para análise de marcha: baixo custo eausência da necessidade de utilização de marcadoresreflexivossobre o corpo humano. Entretanto, autilização de vários sensores traz a necessidade desincronização e calibração extrínseca da rede de câmeras, além da fusãodos dados. Porém, aumenta a área de captura, evita problemas de oclusão e pode-semelhorar a precisão na medição dosparâmetrosde interesse. Éutilizadoum filtro de Kalman para a associação dos dados dos sensores e,apartirdeles,calculam-se parâmetros espaço-temporais da marcha:comprimento do passo, comprimento da passada, velocidade da marcha e cadência.Testespreliminaresindicamque a fusão de dados a partir do filtro de Kalman funciona bem. Osexperimentosdevalidaçãoda precisão do cálculo dos parâmetros pelo sistema mostramque os parâmetros estimados sãocoerentes com o esperado.Também foi possível perceber a consistência nas estimações feitas, pois o desvio padrão é pequeno em todos os experimentos. Foram também calculados os parâmetros demarcha livre dos participantes, sendo que os resultados são compatíveiscom os resultados encontrados na literatura.Os passos calculadosutilizando o sistema propostopossuem,em média,0,66 mde comprimento com desvio padrão de 0,04 mpara uma velocidade média de 1,04m/s, muito próximo aosresultadosencontrados na literatura (0,7m, com desvio padrão de 0,06 m,para uma velocidade média de 1,2m/s).Com osistema desenvolvido foi possível calculardos parâmetros espaço temporaisde forma coerente e consistente a partir detrêssensores de baixo custo (Kinect v2) sem a utilização de marcadores no corpo do usuário.
Diseases like Parkinson, multiple sclerosis and rheumatoid arthritiscan affect some characteristics of people's normal gait, causingmobility problems that interfere with theirquality of life. The use of gait analysis has applications in sports, physiotherapy, and medicineand is very important for the diagnosis of some diseases. Gait analysis tools can be very useful in the treatment of various diseases and inmotor rehabilitation of patients. However, the high cost of commercial tools for gait analysis makesit unfeasible for use in small clinics. This work proposes an RGBd (Kinect v2) multi-camera system to identify the position of the human’s center of mass andjoints for gait analysis. Kinect v2 also has advantages over other computer vision systems used for gait analysis: low cost and no need to use reflective markers on the human's body. However, the use of several sensors brings the need for synchronization and extrinsic calibration of the camera network, in addition to data fusion. Yet, the capture area increases, problems of occlusion are avoided and the precision in the measurement of parameterscan be improved.From the data provided by the system, spatio-temporal parameters of the gait can be calculated: step length, stridelength, gait speed and cadence.Preliminary tests indicate that the data fusion with the Kalman filter works well. The validation experiments of the precision for calculation of the parameters by the system show that the estimated parameters are coherent with the expected ones. It was also possible to perceive a consistency in the estimates, because, the standard deviation is small in all the experiments. The participant’s free gait parameters were also calculated, and the results are compatible with the results found in the literature. The calculated steps using the proposed system havemean of0,66 m in length with a standard deviation of 0,04 m for an average speed of 1,04 m/s, very close to the results found in the literature (0,7 m, with a standard deviation of 0,06 m, for an average velocity of 1,2 m/s).With the developed system waspossible to calculatethe temporary space parametersconsistently and coherentlyfrom three low-cost sensors (Kinect v2) without using markers on the user's body.
URI: http://repositorio.ufes.br/handle/10/9571
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