ANÁLISE POSTURAL HUMANA POR UM SISTEMA MECATRÔNICO DE AVALIAÇÃO DA POSTURA
1HEITOR EDUARDO MOREIRA REIS, 2MAURÍCIO DOS SANTOS HOLANDA, 3SOFIA DE SILVA MONTEIRO, 4ISAAC DE SOUZA DUTRA, 5NATÁLIA DE SOUZA BARROS, 6WALTER A. VERMEHREN VALENZUELA
1Discente de Engenharia Elétrica, UEA - Universidade do Estado do Amazonas 2Discente de Engenharia Mecânica, UEA - Universidade do Estado do Amazonas 3Discente de Engenharia Mecânica, UEA - Universidade do Estado do Amazonas 4Discente de Engenharia de Controle e Automação, UEA - Universidade do Estado do Amazonas 5Discente de Engenharia de Controle e Automação, UEA - Universidade do Estado do Amazonas 6Docente de Engenharia de Controle e Automação da Escola Superior de Tecnologia da Manaus - AM / UEA, Universidade do Estado do Amazonas
Introdução: A postura corporal é influenciada por fatores como hábitos de vida, ergonomia do ambiente e condições de saúde. Alterações posturais podem estar associadas a dores crônicas, redução da mobilidade e impactos funcionais significativos, especialmente em populações como idosos, atletas e trabalhadores expostos a posições repetitivas ou inadequadas (MINISTÉRIO DA SAÚDE, 2009). Com isso posto, a tecnologia viabiliza aprimorar a determinação da saúde postural ao oferecer precisão e objetividade dificilmente alcançáveis por métodos tradicionais. Ferramentas como sensores de movimento e softwares de análise 3D permitem avaliações detalhadas, identificando desvios e assimetrias com alta acurácia. Tais recursos possibilitam intervenções mais eficazes e personalizadas, otimizando o acompanhamento e a reabilitação postural. Objetivo: Desenvolver um exoesqueleto para análises de desvios posturais através de sensores em pontos chave nas costas, ombros e coluna vertebral. Materiais e Métodos: O protótipo de vestimenta, equipada com sensores distribuídos em três hastes – superior, central e inferior – busca proporcionar uma análise postural precisa e acessível, utilizando pontos anatômicos estratégicos para o monitoramento do tronco e da coluna vertebral. Idealizou-se um conjunto de hastes retangulares, uma interna e outra externa, dotadas de “cases” para assentar os sensores. As peças dispunham de um sistema deslizante semelhante a um tubo telescópico, para se chegar a resultados semelhantes, primeiramente, foi definido o material para a impressão 3D, sendo o PLA, que, devido a seu satisfatório custo-benefício, à elevada qualidade de impressão e à flexibilidade sem danos à estruturação inicial, satisfez as condições desejadas. O software utilizado para a modelagem e construção da estrutura foi o “Autodesk Inventor” junto do software de fatiamento "Ultimaker Cura" para habilitar o projeto modelado à impressão.  Para a melhor análise sensorial, devido aos eventuais desvios irregulares, foi implementado um sensor que atendesse a valores de aceleração e inclinação do indivíduo, pois com os valores de aceleração é possível identificar a posição exata dos pontos. Para determinar se a inclinação estará dentro dos parâmetros aceitáveis de postura, o giroscópio se faz imprescindível para essa tarefa. Logo o MPU-6050 se mostrou a melhor opção para a análise postural proposta, analisando desvios tridimensionais. Quanto aos dados recebidos, para que múltiplos “MPU-6050” fossem compilados e analisados durante o período de teste do protótipo, se mostrou necessário incluir um multiplexador. Para essa função o TCA9548A foi a melhor opção, pois o mesmo utiliza protocolo I2C, a mesma configuração que o MPU utiliza para análise de dados. Já para o recebimento de diversos valores analógicos é de suma importância um microcontrolador completo, com uma comunicação I2C e bluetooth. O M5 STAMP-C3, módulo ESP 32, se mostrou o microcontrolador ideal para o manuseio, leitura e computação das movimentações que o usuário fornece aos sensores. Foi desenvolvido um ambiente de simulação 3D para que os dados dos "MPUs" fossem compilados dentro da Linguagem Python, sendo responsáveis por traduzir os valores coletados de cada um dos sensores em movimentos nas coordenadas x, y e z. Por fim transportando os dados ao software de simulação 3D "Blender"  para uma melhor visualização dos resultados. Resultados: A integração dos diversos processos apresentados, permitiu a construção de um modelo animado do tronco do usuário, possibilitando a visualização dos movimentos em tempo real em um ambiente gráfico com estilo “motion capture”. Foram avaliados critérios como a estabilidade dos sensores, tempo de resposta, clareza dos dados gerados e correlação com posturas reais adotadas pelos participantes, a fim de conciliar os movimentos realizados à visualização computacional da maneira mais precisa e concisa possível. Os resultados se mostraram satisfatórios quanto à consistência dos dados e à viabilidade de uso do sistema em campo. Discussão: Utilizando sensores MPU-6050, para o monitoramento tridimensional, se mostrou consistente e eficaz, concordando com os resultados de RIDDICK et al. (2023). No entanto, apresenta limitações, como a necessidade de calibração manual e a sensibilidade a ruídos em ambientes dinâmicos, questões também abordadas por VERMANDER et al. (2022). A integração com um ambiente 3D, empregando o método ʻDigital Twinʻ, foi um diferencial significativo do presente trabalho, raramente encontrado em estudos semelhantes. Conclusão: O sistema mecatrônico desenvolvido mostrou-se eficaz como ferramenta de avaliação postural, integrando sensores inerciais. Além de que, a estrutura modular ajustável atendeu a diferentes biótipos com boa estabilidade dos sensores, conforto ao usuário e facilidade de montagem. No entanto, limitações como a dependência de calibração manual e a sensibilidade do sistema a ruídos de movimento ainda exigem ajustes, especialmente em cenários dinâmicos, como atividades laborais em campo. Apesar disso, a integração com ambientes de simulação gráfica amplia seu potencial didático e clínico.
Referências: CAVALCANTI, M. D. A., Lima, M. R. C., & Barros, D. A. (2015). Condições de trabalho e saúde de pescadores artesanais: uma revisão integrativa. Revista de Enfermagem UFPE on line, 9(Supl. 3), 1043–1050. LOPES, A. D., Ciconelli, R. M., & Carrera, E. F. (2007). Prevalência de dor musculoesquelética em atletas: estudo de base populacional. Revista Brasileira de Medicina do Esporte, 13(4), 213-216. MINISTÉRIO DA SAÚDE. Atenção à saúde do trabalhador: coluna vertebral. Brasília: Ministério da Saúde, 2009. Disponível em: Acesso em: 25 de maio de 2025. RIDDICK, Ryan et al. Estimation of human spine orientation with inertial measurement units (IMU) at low sampling rate: How low can we go? Journal of Biomechanics, v. 157, p. 111726, 2023. Disponível em: . Acesso em: 14 de julho de 2025.  STRAUB, M. G. Multiplexador I2C com BMP280 – Controle até 64 Sensores através do ESP32. Disponível em: T-K-233. GitHub - T-K-233/Dual-MPU6050-Motion-Sync. Acesso em: 28 de maio de 2025. VERMANDER, Patrick et al. Análisis del número de sensores para la clasificación postural en sedestación. In: XLIII Jornadas de Automática. Universidade da Coruña: Servizo de Publicacións, 2022. p. 171–178. Disponível em: . Acesso em: 25 maio 2025. ZAMBETTI, N.; SÖDERBY, K.; HYLÉN, J. Inter-Integrated Circuit (I2C) Protocol. Disponível em: . Acesso em: 14 de julho de 2025.