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HEAD DRIVING SYSTEM: INTERFACE HOMEM MAQUINA PARA CONTROLEDE CADEIRAS DE RODAS ATRAVES DE MOVIMENTOS DA CABECA

Luiz Henrique Buzzi∗, Marcelo Roberto Petry∗

∗INESC P&D BrasilDepartamento de Engenharias

Universidade Federal de Santa CatarinaBlumenau, SC, Brasil

Emails: [email protected], [email protected]

Abstract— Powered wheelchairs can potentially provide more independence to people with reduced mobility.A significant part of this population, though, is not able to properly control the wheelchair through traditionaljoysticks. Therefore, it is important to develop new human-machine interfaces to improve the mobility of userswith different degrees of impairment. This paper describes the development of the Head Driving System, alow-cost device that allows wheelchairs to be controlled through head movements. The device is composed of amicrocontroller that collects data from an IMU and estimates the user’s head orientation. This information istransmitted to the wheelchair controller, which generates the control references for each motor. The proposedsystem was tested in a virtual wheelchair implemented in a robotic simulator, demonstrating the system’s featuresand capabilities.

Keywords— Wheelchair, Human-machine Interface, Reduced Mobility.

Resumo— Cadeiras de rodas motorizadas permitem que pessoas com dificuldades de locomocao se desloquemcom maior independencia. Entretanto, uma grande parcela desta populacao tem dificuldade de utilizar disposi-tivos tradicionais de controle, como joysticks manuais. Desta forma e importante que sejam desenvolvidas novasformas de interface homem-maquina que possibilitem que usuarios com diferentes nıveis de deficiencias possamgozar de maior mobilidade. Este artigo descreve o desenvolvimento do Head Driving System, um dispositivode baixo custo e tamanho reduzido que permite o controle da cadeira de rodas com movimentos da cabeca.O dispositivo possui um microcontrolador que coleta os dados de uma unidade de medida inercial e estima aorientacao da cabeca do usuario. Esta informacao e transmitida ao controlador da cadeira de rodas, o qual geraas referencias de controle para cada um dos motores. O sistema proposto foi testado em uma cadeiras de rodasvirtual implementada em um simulador robotico, demonstrando as funcionalidades e as capacidades do sistema.

Palavras-chave— Cadeira de Rodas; Mobilidade Reduzida; Interface Homem-maquina.

1 Introducao

Segundo dados do Instituto Brasileiro de Geogra-fia e Estatıstica, 6,2% da populacao brasileira (ouaproximadamente 12,4 milhoes de pessoas) pos-sui algum tipo de deficiencia (IBGE, 2014). Oestudo mostra que 1,3% da populacao possui defi-ciencia fısica, sendo que quase metade deste total(46,8%) possui grau intenso ou muito intenso delimitacoes, ou ainda nao consegue realizar ativida-des habituais. Estima-se que 18,4% deste grupofrequentava algum servico de reabilitacao. A par-tir dos 30 anos, as proporcoes foram crescentes.Segundo esta fonte, 0,3% da populacao nasce comdeficiencia fısica, enquanto 1,0% adquire em de-correncia de acidente ou doenca.

Essa parcela da populacao tem ganho a aten-cao de organizacoes polıticas e sociais para o de-senvolvimento de solucoes e produtos que se ade-quem a suas necessidades. A tendencia e inseriras pessoas idosas e com deficiencias motoras emgrupos sociais e propiciar independencia na reali-zacao de tarefas cotidianas.

Varios estudos tem mostrado que criancase adultos podem se beneficiar substancialmentecom o acesso a um meio de mobilidade indepen-dente, incluindo cadeiras de rodas eletricas, ca-

deiras de rodas manuais, scooters e caminhantes(Simpson, 2005). A independencia da mobilidadeaumenta as oportunidades profissionais e educaci-onais, reduz a dependencia de cuidadores e fami-liares e promove sentimento de autossuficiencia.

A solucao nao se trata da utilizacao de cadei-ras de rodas motorizadas. E necessario o desenvol-vimento de cadeiras de rodas com sistema modu-lar, que permitam a integracao de diferentes tiposde controle e que possam se adaptar a diferentes ti-pos de deficiencia. A proposta de um sistema con-junto de protocolo aberto, permite que desenvol-vedores apliquem seu conhecimento para o desen-volvimento de novas Interfaces Homem-Maquina(IHM). Este, permite que usuarios utilizem o con-trole que mais se adeque as suas necessidades.

Muitos dispositivos presentes no mercado for-necem solucao de controle de cadeiras de rodas acustos elevados. Podendo encontrar joystick ma-nual a um custo entre R$1.350,00 e R$3.000,00.

Desta forma, este trabalho foca no desenvolvi-mento de um dispositivo de controle para cadeirasde rodas atraves de movimentos da cabeca. Uti-lizando uma unidade de medidas inerciais e umprocessador e desenvolvido uma IHM que permiteque pessoas com mobilidade reduzida abaixo dopescoco consigam controlar os movimentos de sua

XIII Simposio Brasileiro de Automacao Inteligente

Porto Alegre – RS, 1o – 4 de Outubro de 2017

ISSN 2175 8905 1339

cadeira de rodas.Este artigo esta organizado da seguinte forma.

A Secao 2 aborda a arquitetura de controle desen-volvida, separando as etapas do processo de trata-mento de dados. Na Secao 3 e descrito o desenvol-vimento do estudo de caso e os resultados obtidos.Por fim, na Secao 4 sao apresentadas as conclusoese perspectivas para o trabalho realizado.

2 Arquitetura do Sistema

Esta secao trata da composicao geral do Head Dri-ving System (HDS), e sera descrita em duas sub-secoes: sistema de controle embarcado e driver doHDS aplicado ao controlador da cadeira de rodas.

O sistema de controle embarcado e responsa-vel por coletar os dados de posicao do HDS, fazer otratamento das informacoes brutas coletadas dossensores, estas recebidas na forma de aceleracaoe velocidade angular e transmitir as informacoespara o controlador da cadeira de rodas. Os ele-mentos de hardware do sistema serao detalhadosna subsecao (2.1), e o algoritmo do sistema decontrole na subsecao (2.2). O driver, por sua vez,e responsavel por fazer a conexao entre o sistemaembarcado e o controlador. Este e um sistema ins-talado no controlador da cadeira de rodas, nesteprojeto e utilizado um computador portatil parafazer o controle do sistema. A arquitetura do soft-ware e descrita na subsecao (2.3) Driver HDS.

2.1 Hardware do Sistema de Controle

O hardware que compoe o presente projeto faz usode componentes simples e facilmente encontradosno mercado nacional. Para estimar a orientacaoda cabeca do usuario a IMU utilizada foi a GY-80,que conta com um acelerometro ADXL345 e umgiroscopio HMC5883L. A IMU consiste em tresacelerometros e tres giroscopios que fornecem trescomponentes de aceleracao e tres componentes develocidade angular. Para estimar posicao e orien-tacao com as medidas da IMU, as aceleracoes evelocidades angulares devem ser integradas (Wonet al., 2010).

Existem diversas vantagens em utilizar doissensores neste projeto. Cada um possui quali-dades e deficiencias, entretanto, ao fundir os da-dos de ambos os sensores, e possıvel estimar in-formacoes mais precisas. O acelerometro e capazde fornecer o angulo entre o vetor de aceleracaosem acumulo de erro temporal, porem suas leitu-ras possuem muito ruıdo. Qualquer variacao doterreno ou movimentacao da cadeira influenciamem sua leitura. O giroscopio consegue atribuircom precisao o angulo formado com a movimen-tacao da cabeca. Sua deficiencia esta vinculadaao acumulo de erro ao longo do tempo (Supremet al., 2017; Luinge et al., 1999). Seu sistema ecapaz de medir a velocidade angular instantanea,

Figura 1: Fluxograma de Operacao do HDS.

mas para este projeto e de interesse o desloca-mento angular. Para isso e utilizado de artificiomatematico que transforma a velocidade angularem deslocamento angular, porem este metodo car-rega uma quantidade substancial de erro a medidaque o tempo aumenta.

Os dados gerados pela IMU sao coletadospor um microcontrolador ATmega328 disposto emuma plataforma Arduino Nano. Este microcon-trolador tem a tarefa de varrer a IMU a uma de-terminada frequencia, transformar seus dados develocidade angular e aceleracao em deslocamentoangular para ser aplicados no algoritmo de trata-mento de dados descrito na secao 2.2. O micro-controlador ira calcular o posicionamento do HDS(cabeca do usuario) em relacao ao seu ponto decalibracao. Estes dados sao enviados ao controla-dor da cadeira de rodas atraves de um transmissorBluetooth (RS232 HC-05).

Na proxima subsecao sao apresentados aspec-tos relacionados a implementacao do algoritmo decontrole utilizado no sistema embarcado, com ointuito de demonstrar como sao tratados os da-dos coletados da IMU e a saıda para transmissorBluetooth.

2.2 Algoritmo de Controle

O sistema de controle consiste em um algoritmoseparado em cinco etapas: inicializacao da IMUe calibracao dos sensores (Secao 2.2.1); obtencaoe tratamento dos dados do acelerometro (Secao2.2.2); obtencao e tratamento dos dados do giros-copio (Secao 2.2.3); aplicacao de metodo mate-matico que permite a integracao dos dois sensores(Secao 2.2.4); envio dos dados para o controlador(Secao 2.2.5).

Na Figura 1 e ilustrado o fluxograma de ope-racao do HDS. Na sequencia e explicado o funcio-namento de cada uma das cinco etapas de desen-volvimento do algoritmo.



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Figura 2: Orientacao dos eixos do HDS.

2.2.1 Inicializacao da IMU

A rotina de inicializacao da IMU se procede emduas etapas. Primeiramente e necessario iniciar oacelerometro. Para isto se faz necessario conhe-cer seu endereco de comunicacao I2C e seus para-metros de configuracao. Este dispositivo ja vemcalibrado de fabrica (AnalogDevices, 2017).

A segunda etapa e a inicializacao do giros-copio. Para inicializa-lo e necessario conhecer osenderecos de comunicacao I2C e seus parametrosde configuracao. Este dispositivo precisa ser ca-librado via software, para isto e necessario o da-tasheet do fabricante, com parametros e o algo-ritmo para proceder. O algoritmo de calibracaodo giroscopio utilizado e construıdo seguindo asinstrucoes da fabricante (Honeywell, 2010), queapresenta os algoritmos e constantes para calibra-cao e obtencao dos dados.

2.2.2 Obtencao e Tratamento de DadosAcelerometro

Os dados da IMU sao coletados atraves da comuni-cacao I2C. Os dados brutos sao tratados conformeespecificacoes do fabricante.

Os dados de aceleracao linear nos eixos x,y e z, figura 2, retornados pelo acelerometrosao entao convertidos para deslocamento angular.Tomando-se como referencial a aceleracao gravi-tacional, as coordenadas angulares podem ser es-timadas atraves do angulo formado entre as ace-leracoes nos tres eixos:

αac = arctan

(ay√

ax2 + az2

)(1)

βac = arctan

(ax√

ay2 + az2

)(2)

Onde ax, ay e az sao as aceleracoes linearesnos eixos x, y e z, respectivamente, α e o anguloformado entre a gravidade e o eixo y e β e o anguloformado entre a gravidade e o eixo x.

2.2.3 Obtencao e Tratamento de DadosGiroscopio

Os dados brutos sao coletados da IMU atraves dacomunicacao I2C e tratados conforme especifica-

coes do fabricante. O giroscopio retorna valoresde velocidade angular nos eixos x e y. Este sensore mais estavel pois sua leitura deriva da veloci-dade angular. E possıvel calcular o deslocamentoangular utilizando uma equacao simples:

θn = θn−1 + ωt (3)

Onde θn e o deslocamento angular no instante,θn−1 e o deslocamento angular no instante ante-rior, ω a velocidade angular e t o tempo transcor-rido entre as leituras.

A ideia e que se tomar a medida do giroscopioem intervalos de tempo regulares e possıvel esti-mar o deslocamento angular. O problema inerentedeste metodo e a acumulacao do erro de leitura,quanto maior o intervalo de tempo mais incerta amedida se torna.

2.2.4 Integracao dos Sensores

Existem diversas metodologias que permitem a fu-sao de dados de sensores. Entretanto, dadas as li-mitacoes na capacidade de processamento do mi-crocontrolador e nas necessidades do projeto, foiutilizado o filtro complementar.

O termo filtro complementar e utilizado comoreferencia a um algoritmo que tenha o objetivode fundir dados redundantes ou similares de di-ferentes sensores para estimar uma determinadavariavel. Este filtro opera no domınio da frequen-cia e pode ser definido pelo uso de duas ou maisfuncoes de transferencia as quais complementamumas as outras (Higgins, 1975).

Para a aplicacao neste projeto vai ser utilizadao seguinte modelo para o filtro complementar:

αn = A ∗ (αn−1 + ωx∆t) + (1−A) ∗ αac (4)

βn = A ∗ (βn−1 + ωy∆t) + (1−A) ∗ βac (5)

Onde αn e βn sao os angulo entre o eixo gra-vitacional e o dispositivo, ωx e ωy a velocidade an-gular, ∆t o tempo transcorrido entre as leituras,βac e αac sao os angulos obtidos pelo acelerome-tro e A e uma constante de peso para o sensor,que varia de zero a um. Quanto maior for o valorde A maior vai ser a influencia do giroscopio naestimacao da posicao angular.

Para este projeto foi utilizada uma configura-cao de A valendo 0,80. Este fator influencia nacorrecao do erro do giroscopio e na reducao doruıdo de leitura do acelerometro.

2.2.5 Transmissao de Dados

Continuamente sao coletados os dados dos senso-res e estimada a orientacao da cabeca do usuario.A uma frequencia de dez porcento da frequenciade amostragem o sistema envia um pacote de da-dos para o transmissor Bluetooth, indicando parao driver qual o posicionamento do HDS em relacaoao seu ponto de calibracao.



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Figura 3: Fluxograma do Driver HDS.

2.3 Driver HDS

O hardware do HDS e responsavel por transmitiros angulos de posicionamento do dispositivo emrelacao a origem. Esses angulos devem ser tra-tados e convertidos em sinais para os motores dacadeira de rodas.

A funcao do driver esta relacionada ao trata-mento dos valores recebidos do hardware e arma-zenar os parametros do usuario, como mostra aFigura 3.

O driver do HDS e composto por cinco mo-dulos: Inicializacao da comunicacao com o dispo-sitivo (Secao 2.3.1); Informacoes do Usuario (Se-cao 2.3.2); Recebimento de coordenadas do hard-ware (Secao 2.3.3); Conversao dos dados em sinaisde controle (Secao 2.3.4); Envio dos dados para ocontrolador de potencia (Secao 2.3.5).

2.3.1 Inicializacao da Comunicacao com oHardware

O driver inicia comunicando-se com o dispositivoembarcado atraves de uma interface serial. Parainicializar o dispositivo ele limpa o buffer do sis-tema, garantindo uma ausencia de dados na pilha,e envia um comando de transmissao.

Durante a inicializacao o sistema e calibrado.A calibracao ocorre no controlador, neste proto-tipo e utilizado um computador acoplado a ca-deira. Atraves da tela e avisos sonoros, o driversolicita ao usuario que se mantenha estatico emuma posicao zero durante alguns instantes. Aoconcluir sua calibracao ele pausa a transmissao,porem o hardware continua seu processo de varre-dura, coletando os dados do posicionamento con-tinuamente.

2.3.2 Informacoes do Usuario

Cada usuario possui uma forma diferente de con-trolar a cadeira, diferentes posicoes zero, e prin-cipalmente diferentes maximos e mınimos de con-trole. O ponto zero ou ponto neutro e definidocomo a posicao em que o usuario se sente confor-tavel para nao haver movimento da cadeira. Aomovimentar sua cabeca em alguma direcao, ele iraatribuir algum comando. Os pontos maximos emınimos permitem que o usuario determine quaissao os extremos de comando:

• A posicao que a cadeira vai assumir a maximavelocidade para frente;

• A posicao em que a cadeira assume o valormaximo para tras;

• A posicao que cadeira assume valor maximode rotacao para a esquerda;

• A posicao que cadeira cadeira assume valormaximo de rotacao para a direita.

Esses valores sao determinados pelo usuariona hora do seu cadastro. O software recomendaque o usuario posicione a cabeca na posicao demaior valor, lembrando-o que deve prevalecer umaboa visao e conforto na hora do controle. Esses da-dos sao recuperados cada vez que o usuario utilizaro dispositivo.

2.3.3 Recebimento de Dados do Hardware

A cada ciclo de processamento o driver aguarda aatualizacao dos dados provenientes do hardware.Durante este intervalo de tempo o driver perma-nece parado. Por se tratar de um sistema de con-trole em tempo real, o tempo de resposta e umfator fundamental para o controle. Como o com-putador consegue processar informacoes de formamais rapida que o hardware empregado, e funda-mental que ele permaneca aguardando a nova ins-trucao.

Ao receber o dado o driver trata o pacote rece-bido, convertendo a string em variaveis que podemser utilizadas para calcular os valores de controleda potencia.

2.3.4 Conversao dos Dados em Sinais deControle

Os dados recebidos pelo hardware sao coordena-das angulares brutas, esses dados precisam serconvertidos em dados de controle para os moto-res da cadeira de rodas. O mapeamento dos mo-vimentos do usuario e importante pois determinao comportamento de resposta da cadeira de rodaspara o usuario.

Visando a melhor adaptacao do usuario aosistema, (Faria et al., 2012) propos tres mapea-mentos de controle (Algoritmo A, Algoritmo B e



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Algoritmo C). Conforme o estudo, com esses algo-ritmos e possıvel melhorar a experiencia do usua-rio dando a possibilidade de personalizar a direcaoconforme o mapeamento que melhor se enquadreno seu estilo de conducao.

Algoritmo A

Este e o mapeamento mais simples. Consiste emdecompor os angulos obtidos em dois vetores nor-matizados X e Y que variam de -1 a 1 e aplicarem (6). {

R = y − xL = y + x

(6)

Onde R e a potencia do motor direito e L a po-tencia do motor esquerdo no intervalo de 0 (zero)a 1 (um).

Algoritmo B

Neste mapeamento, a distancia da cabeca para oponto zero (ρ) e proporcional a velocidade maximada roda e o angulo (θ) da cabeca relativa ao vetor(0,1) determina como a velocidade e distribuıdapara as rodas. Partindo do princıpio que X e Ysao dois vetores normatizados e que variam de -1a 1, tem-se (7) e (8).

R =

ρ, if − π

2 ≤ θ ≤ 0

−ρ, if π2 ≤ θ ≤ π

ρ cos(θ+π/4)cos(−π/4) , if 0 < θ < π

2 ∪ −π < θ < −π2(7)

L =

ρ, if 0 ≤ θ ≤ π

2

−ρ, if − π ≤ θ ≤ −π2ρ cos(θ−π/4)cos(−π/4) , if − π

2 < θ < 0 ∪ π2 < θ < π

(8)

Algoritmo C

Este mapeamento e uma versao atualizada do al-goritmo A. Partindo do princıpio que X e Y saodois vetores normatizados e que variam de -1 a 1.{

R = y − nxL = y + nx

(9)

if x

2 > 0.1, nx = 0.1 + (x2 − 0.1)/2

if x2 < −0.1, nx = −0.1 + (x2 + 0.1)/2

else nx = x2

(10)

2.3.5 Envio de Dados para o Controladorde Potencia

Concluıdo o mapeamento da orientacao da cabeca,o sinal de controle e enviado para o controlador depotencia dos motores. Neste projeto o envio dosdados e feito pela API do simulador. Em uma ca-deira de rodas real, entretanto, esta tarefa exigiriaalguns cuidados. Segundo (Petry et al., 2013), a

Figura 4: Simulador CDI.

Figura 5: prototipo do sistema embarcado doHead Drivig System.

maioria dos controladores de potencia utilizadosem cadeiras de rodas utilizam versoes proprieta-rias do protocolo CAN. Desta forma, enviar ossinais ao controlador exigiria: I)Conhecer o proto-colo CAN utilizado; II) Abrir o joystick da cadeirade rodas e interceptar o barramento de controle;ou III) Utilizar controladores que possuam proto-colos abertos.

3 Resultados

O ambiente de testes foi desenvolvido no simu-lador robotico V-REP (CoppeliaRobotics, 2013).No simulador foi desenvolvido um ambiente deteste que simula os principais aspectos e dificul-dades do controle de uma cadeira de rodas emum ambiente comum. O simulador permite levan-tamento de colisoes, estudo de aceitabilidade domapeamento dos movimentos, aperfeicoamento dosistema e treinamento dos usuarios sem a necessi-dade de uma cadeira de rodas real.

Os testes realizados permitem descrever o fun-cionamento do sistema. Com o algoritmo utilizadonao e possıvel notar atraso na transmissao das in-formacoes. O controle funciona de forma linear eem tempo real.

Os algoritmos de mapeamento alteram omodo de conducao da cadeira de rodas. O al-goritmo A demonstrou ser o mais intuitivo, vistoque os comandos passados para o dispositivo saoexatamente repassados para o controlador. O al-goritmo B demonstrou requerer mais tempo para oaprendizado. Apos absorvido, entretanto, se torna



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mais eficiente pois suaviza os movimentos da ca-beca e permite efetuar movimentos e trajetoriasmais complexas. O algoritmo C e simples e temum comportamento muito similar ao algoritmo A,porem acaba se tornando ruim por limitar a ve-locidade de rotacao da cadeira. Nos extremos decomando de rotacao a cadeira nao atinge sua ve-locidade maxima.

O prototipo do HDS foi desenvolvido para serfixado em armacoes de oculos. Qualquer um podeutilizar em seus oculos o complemento de controle(Figura 5). O prototipo conta com um hardwarede tamanho reduzido e bateria propria, o que fa-cilita sua fixacao em diversos itens de vestuario.

4 Conclusoes

O presente trabalho apresenta uma interfacehomem-maquina para o controle de Cadeiras deRodas motorizadas atraves de componentes sim-ples e de facil acesso no mercado, como Arduinoe IMU. A proposta permite que cadeiras de rodasmotorizadas sem nenhum tipo de controle inteli-gente agreguem este dispositivo de baixo custo,possibilitando o controle para usuarios com diver-sos tipos de deficiencia fısica.

Com o objetivo de validar o prototipo im-plementado foi desenvolvido um ambiente virtualem um simulador robotico. Facilita o desenvolvi-mento do projeto assim como o treinamento dosfuturos usuarios. Com o foco na inclusao social,o dispositivo desenvolvido possui tamanho redu-zido e pode facilmente ser fixado nos oculos dosusuarios.

Com a conclusao do desenvolvimento do pro-totipo, serao realizados experimentos com pessoassem comprometimento motor, com o intuito deaprimorar o sistema e encontrar eventuais falhas.Numa etapa seguinte, o sistema devera ser re-duzido, saindo da versao beta e sendo montadoem uma plataforma singular, contendo apenasos componentes necessarios para operacao. Emcampo poderao ser feitos testes com os usuariosfinais, pessoas com deficiencias e idosos com difi-culdades de locomocao. Os testes devem ser con-duzidos em ambiente controlado, com o objetivode coletar dados do usuario final e desenvolver umproduto que possa ser lancado no mercado.

Agradecimentos

Este trabalho e financiado pelo INESC P&D Bra-sil e pelo CNPq atraves do projeto“Cadeira de Ro-das Inteligente: Design de Interface Multimodalde baixo custo” (edital Universal MCTI/CNPq No

14/2014) . O primeiro autor gostaria de agradecerao CNPq pela concessao de sua Bolsa de IniciacaoCientıfica (PIBIC/CNPq/UFSC – 2015/2016).

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