Cadeira de rodas com sistema híbrido de controle

Abstract

O artigo apresenta o desenvolvimento de uma cadeira de rodas automatizada com sistema híbrido de controle, combinando joystick e reconhecimento de expressões faciais. O objetivo central do projeto é ampliar a autonomia de pessoas com diferentes graus de deficiências, oferecendo alternativas de operação acessíveis, seguras e adaptáveis ao usuário. A proposta integra áreas como Tecnologia Assistiva (TA), Automação Industrial, visão computacional e inteligência artificial. O sistema utiliza um Raspberry Pi para processar imagens faciais capturadas em tempo real e identificar expressões que correspondem a comandos de movimento. Já o controle dos motores é realizado por um Arduino, que interpreta os comandos enviados e aciona a ponte H BTS7960. A parte mecânica do protótipo foi projetada para garantir estabilidade da cadeira, além de força e velocidade adequadas, usando cálculos de torque, redução mecânica e acoplamentos para melhorar o desempenho. O sistema elétrico integra sensores, conversores analógico-digitais e módulos de potência, permitindo controle seguro, responsivo e com proteção contra falhas. Na programação, foi desenvolvido um modelo de rede neural convolucional (CNN) treinado com cerca de 5 mil imagens, atingindo acurácia média de 92% no reconhecimento das expressões. O joystick funciona como alternativa manual e possui prioridade sobre o sistema facial para maior segurança. Os resultados demonstram que o protótipo é viável, funcional e de baixo custo, oferecendo uma solução assistiva modular que pode ser aprimorada com Internet das coisas (IOT), sensores e controle por voz. O trabalho reforça a importância da automação como ferramenta de inclusão social e melhoria da qualidade de vida de pessoas com deficiência física.