Please use this identifier to cite or link to this item: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/47719
Title: Sistema de monitoramento e reabilitação motora com mão robótica assistida por inteligência artificial
Other Titles: Motor monitoring and rehabilitation system with a robotic hand assisted by artificial intelligence
Authors: SERRA, Bruno de Maria
DALLA PRIA, Enzo
Advisor: ROCHA, Rodrigo Vilela da
type of document: Artigo Científico
Keywords: Inteligência artificial;Reabilitação;Robótica
Issue Date: 17-Jun-2026
Publisher: 157
Citation: SERRA, Bruno de Maria; DALLA PRIA, Enzo. Sistema de monitoramento e reabilitação motora com mão robótica assistida por inteligência artificial. Orientador: Rodrigo Vilela da Rocha. 2026. 18 f. Artigo de Conclusão de Curso (Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas) - Faculdade de Tecnologia de Presidente Prudente, Presidente Prudente, SP, 2026.
Abstract: Foi desenvolvida uma mão robótica de baixo custo capaz de mensurar a amplitude de movimento, junto a um sistema integrado que reconhecer movimentos humanos por rastreamento visual e assim reproduzi-los mecanicamente, com maior eficiência e simplicidade nas avaliações clínicas. É uma pesquisa aplicada, que utiliza webcam, Python (OpenCV, MediaPipe), identifica os pontos-chave da mão e calcula os ângulos articulares, dados processados e enviados ao Arduino, controla servomotores da estrutura impressa3D. Testes mostraram estabilidade na reprodução dos movimentos pela mão robótica, permitiu identificar os graus de flexão e extensão dos dedos, e armazenar os dados evolutivo e auxiliar na de reabilitação motora pelo monitoramento da amplitude de movimento. Conclui-se que o sistema é acessível, e não invasiva para o monitoramento clínico e reabilitação motora.
This work presents a low-cost robotic hand to measure range of motion. The objective was to create an integrated system to recognize human movements through visual tracking and reproduce them mechanically, aiming for efficiency and simplicity in clinical evaluations. This applied research uses a webcam and routines in Python (OpenCV/MediaPipe) to identify key points of the hand and calculate joint angles. The processed data are sent to an Arduino board for the proportional control of servomotors in a 3D printed structure. Experimental tests demonstrated stability in the automatic reproduction of movements, allowing the quantification of degrees of flexion and extension of the fingers, in addition to storing the patients' history. It is concluded that the system constitutes an affordable, non-invasive alternative for clinical monitoring and motor rehabilitation
URI: https://ric.cps.sp.gov.br/handle/123456789/47719
Appears in Collections:Trabalhos de Conclusão de Curso

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ads_2026_01_brunomserra_sistemademonitoramentoereabilitacao.pdf853.27 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.