Utilização de um aparelho de eletroencefalografia na domótica - Creste, Guilherme de Almeida Silva [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2017)
Este trabalho visa melhorar a qualidade de vida de pessoas que tenham algum tipo de dificuldade física ou motora, com foco nas tarefas comuns de um ambiente residencial. Para tanto, foi desenvolvido um sistema que apresenta uma interface web capaz de interpretar os comandos capturados por um neuroheadset e efetuar a comunicação entre alguns dispositivos que estejam ao redor do usuário do sistema. O processamento do sinal é feito por um computador e um Raspberry Pi é utilizado para interagir com os dispositivos. Para o controle do sistema, o neuroheadset possui um giroscópio que é utilizado para capturar os movimentos da cabeça do usuário do sistema. Esses movimentos são traduzidos em coordenadas na tela do computador, utilizando os eixos X e Y como referência. Dessa forma, o usuário consegue movimentar o mouse do computador com os movimentos da cabeça. Para acionar o clique, na interface web o usuário tem três opções: via temporizador (3 segundos), via clique sendo acionado pelo duplo piscar dos olhos por 2 vezes consecutivas e, finalmente, pela atividade cerebral simulando um clique também. Vale salientar que o usuário pode interagir com o sistema operacional normalmente, ou seja, ele pode clicar em qualquer opção que aceite ser clicada do sistema operacional. Isso expande as capacidades do sistema para uma quantidade maior de aplicações, sendo possível por exemplo: navegar na internet, escrever via teclado virtual, dentre outras possibilidades. Para validar a capacidade de interação e controle do usuário com o sistema, foi desenvolvida uma série de testes que visam mensurar o desempenho dos usuários nas 3 grandes áreas de atuação da pesquisa: controle do mouse via movimentos com a cabeça, captura das ações via piscar dos olhos e captura de ações via atividade cerebral. Os testes mostraram que o usuário consegue manipular o sistema conforme o esperado e o modo que apresentou uma facilidade maior de controle, foi via o piscar dos olhos. Durante todos os testes, foram capturados os dados dos sinais elétricos obtidos pelo EEG e os dados foram salvos em arquivos feitos com base em um padrão internacional. Esses dados serão utilizados para montar um banco de dados público futuramente. O sistema foi desenvolvido utilizando a linguagem de programação C++ para possibilitar uma maior compatibilidade com os sistemas operacionais disponíveis no mercado.

This work aims to improve the quality of life of people who have some kind of difficulty physical or motor skills, focusing on the common tasks of a residential environment. For that, it was developed a system that presents a web interface capable of interpreting the commands captured by a neuroheadset and communicate between some jam around the system user. The processing of the signal is done by a computer and a Raspberry Pi is used to interact with the devices. For system control, the neuroheadset has a gyroscope that is used to capture the movements of the head the system user. These movements are translated into coordinates on the computer screen. using the X and Y axes as reference. In this way, the user can move the computer mouse with the movements of the head. To activate the click, in the interface The user has three options: via timer (3 seconds), via double blink of the eye for 2 consecutive times and, finally, for simu- clicking. It is worth noting that the user can interact with the operating system usually, that is, it can click on any option that accepts to be clicked from the operating system rational. This expands the capabilities of the system to a greater number of applications, It is possible, for example, to surf the internet, to write via the virtual keyboard, opportunities. In order to validate the user’s interaction and control capacity with the system, developed a series of tests that aim to measure the performance of users in the 3 large areas of research: mouse control via head movements, actions through blink of the eye and capture of actions via brain activity. The tests showed that the user is able to handle the system as expected and the mode that ease of control, it was the blink of the eye. During all the tests, data obtained by the EEG and data were saved in based on an international standard. This data will be used to set up a data in the future. The system was developed using the programming language C ++ to enable greater compatibility with the operating systems available on the market.
Electroencephalography device utilization in domotic
Keywords: Domótica; Eletroencefalografia; Raspberry PI; Tecnologia assistiva