DESENVOLVIMENTO DA CADEIRAS DE RODAS EMBARCADA COM SISTEMAS ANTICOLISÃO

INTRODUÇÃO Com o avanço contínuo das tecnologias, surgem novas oportunidades para transformar a vida de pessoas com mobilidade reduzida. Uma área que tem recebido grande atenção é o desenvolvimento de cadeiras de rodas com sistemas anticolisão, que visam proporcionar mais autonomia e segurança aos usuários. Estudos recentes mostram a eficácia de sensores ultrassônicos integrados a microcontroladores, como o Arduino, na detecção de obstáculos e prevenção de colisões em tempo real (Dutta & Fernie, 2022; Singh et al., 2022). Esses sistemas não apenas melhoram a navegação em ambientes variados, mas também contribuem para reduzir os riscos de acidentes, aumentando a confiança dos cadeirantes. OBJETIVO O objetivo deste projeto é desenvolver uma cadeira de rodas com sistema anticolisão, capaz de aumentar a segurança e a autonomia dos usuários. Utilizando sensores ultrassônicos e um microcontrolador Arduino, o sistema detecta obstáculos em tempo real, prevenindo colisões e garantindo uma experiência de uso confortável e personalizada. MATERIAIS E MÉTODOS Placa UNO SMD R3 Atmega328 compatível com Arduino UNO Cabo USB Protoboard Resistor de 200 Ω ou 220 Ω O desenvolvimento do sistema de auxílio ao cadeirante começou com a idealização do projeto e uma revisão de artigos científicos relevantes. Com base nisso, foi criado um esboço inicial e construído um protótipo simples. Em seguida, o sistema foi modelado em 3D, impresso e montado para a criação de um protótipo funcional. Por fim, o protótipo passou por testes de funcionalidade em laboratório para verificar sua viabilidade, com foco na detecção de obstáculos e prevenção de colisões utilizando os materiais mencionados. CONCLUSÃO Os testes realizados confirmaram a eficácia do sistema na prevenção de colisões, promovendo maior segurança e autonomia para os usuários. Embora o projeto tenha sido bem-sucedido.

REFERÊNCIAS DUTTA, A.; FERNIE, G. Mechatronic Anti-Collision System for Electric Wheelchairs Based on 2D LiDAR Laser Scan. Sensors, MDPI, 2022. SINGH, S.; MANI, S.; SINGH, S.; SARIKA. Voice Controlled Wheelchair with Collision Avoidance. i-manager’s Journal on Digital Signal Processing, v. 10, n. 1, 2022.