Integración hardware de sensores en un patinete eléctrico para análisis biomecánicos

Abstract

Este trabajo abarcará el diseño del posicionamiento y la estructura de soporte de los sensores, además de la construcción, instalación y verificación del proyecto. Hay treintaicinco sensores y nueve unidades de procesado que son: dos PCBs “RPi Model 4”, una PCB “RPi Pico”, una pantalla “Pico-Res Touch-LCD-3.5”, dos baterías, dos adaptadores multicámara “ArduCam”, ocho cámaras “RPi Camera Module 3 Wide”, dos giroscopios “MPU6050”, un inclinómetro “WT61P”, un sensor de efecto Hall “KS-020 44E/938”, dieciséis sensores de presión base, cuatro sensores de presión de tiras, un sensor de presión de botón, un Lidar y una Webcam.

La resolución del trabajo constará de varias fases. Empezando por la optimización de la posición de las ocho cámaras RPi para permitir el cálculo de la posición en 3D del cuerpo del voluntario relativo al patinete. El algoritmo para realizar ese cálculo está fuera del alcance de este trabajo, pero la posición del las cámaras sí que se calculará. Después de esto, la posición del resto de sensores se determinará basado en sus funciones y requerimientos. Con el posicionamiento de los sensores en mente, la estructura de soporte se diseñará, simulará y analizará considerando las fuerzas, vibraciones y otros factores relevantes.

La optimización de las cámaras se hará en la plataforma 3D “Blender” con su módulo de Python y con la librería scipy.optimize Differential Evolution. La construcción de la estructura incluirá el uso de impresión 3D y perfiles Bosch de aluminio. Otras técnicas de construcción utilizadas son el diseño, análisis y construcción de mecanismos flexibles para crear soportes más eficientes.

This thesis will cover the design of the location and support structure of the sensors, as well as the manufacturing, installation and verification of the project. There are thirty-five sensors and nine processing components including two “RPi Model 4” PCBs, one “RPi Pico” PCB, one “Pico-Res Touch-LCD-3.5” screen, two batteries, two “ArduCam” multi camera adapters, eight “RPi Camera Module 3 Wide” cameras, two “MPU6050” gyroscopes, one “WT61P” inclinometer, one “KS-020 44E/938” Hall sensor, sixteen base pressure sensors, four strip pressure sensors, one button pressure sensor, one Lidar, and one Webcam.

The approach will consist of several phases. Starting with the optimization of the location of the eight RPi cameras to help calculate the 3D position of the body relative to the scooter. The algorithm to calculate the 3D position of the body is outside of this thesis’ scope, but the positioning of the cameras is part of the thesis. After that, the locations of the rest of the sensors will be determined based on their function and requirements. With the locations in mind, the supporting structure will be designed, analysed and simulated considering forces, vibrations and other relevant stress cases.

The optimization of the cameras will be done in the 3D program “Blender” with the Python module and with scipy.optimize Differential Evolution. The structure manufacturing will include the use of 3D printing and Bosch aluminium extrusions. Other manufacturing techniques that will be used include the design, analysis and manufacturing of compliant mechanisms to create more efficient supports.