Sistema basado en Wearable Sensors e IoT para el monitoreo remoto del perfil biomecánico de una persona

Resumen: El objetivo del presente proyecto es desarrollar un sistema basado en Wearable Sensors e IoT para el monitoreo remoto del perfil biomecánico de una persona. La arquitectura hardware del sistema implementado está formada por: seis sensores OYMotion Gravity EMG para la adquisición de señales mioeléctricas, un sensor PulseSensor para la adquisición de la frecuencia cardíaca, y, la tarjeta de desarrollo Arduino MEGA 2560 para la digitalización y transmisión de datos. Estos datos adquiridos se transmiten a una aplicación desarrollada en Python que se encarga de visualizar y almacenar las siete señales en función del tiempo. La arquitectura software de esta aplicación está formada por tres módulos: el Módulo de adquisición de datos, el Módulo de visualización de datos y el Módulo de almacenamiento. Se evaluó el dispositivo en cuatro pacientes de prueba, que desempeñaron tres ejercicios basados en las recomendaciones NIOSH. Al analizar las 84 señales adquiridas se concluyó que la adquisición de las señales posee el tiempo de muestreo requerido, el tiempo de duración de captura de datos constante, y no existen datos perdidos en la transferencia.

• Auteur principal: Castillo Suárez, Miguel Adrián (author)
• Format: bachelorThesis
• Langue: spa
• Publié: 2022
• Sujets: Automatización; Ingeniero en electrónica y telecomunicaciones; Tesis y disertaciones académicas
• Accès en ligne: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/123456789/30379