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dc.contributor.advisorVieira, Roberto Cesar Cavalcante-
dc.contributor.authorSilva, Gabriel Eduardo Oliveira da-
dc.date.accessioned2026-05-28T14:07:30Z-
dc.date.available2026-05-28T14:07:30Z-
dc.date.issued2026-
dc.identifier.citationSILVA, Gabriel Eduardo Oliviera da. Sistemas de interfaces alternativas para mobilidade reduzida. 2026. 129 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Design) - Instituto de Aruqitetura e Urbanismo e Deisgn, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2026.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufc.br/handle/riufc/86522-
dc.description.abstractThis study addresses the development of assistive technologies aimed at individuals with severe reduced mobility, with the goal of expanding their autonomy in interaction with digital systems and physical devices. Given the limitations imposed by traditional interfaces based on touch or movement, the development of the Gestus System is proposed—an alternative interface predominantly based on eye tracking and blink detection. The adopted methodology is grounded in the principles of User- Centered Design and Human-Computer Interaction, prioritizing accessibility, usability, and low cost. The system’s development utilized accessible and open-source technologies, such as Arduino, OpenCV, and MediaPipe, organized in a modular architecture composed of independent interaction blocks. As a practical development, the system was applied to the control of a graphical interface integrated with physical devices, represented by an assistive robotic gripper. Brain-computer interfaces based on EEG were conceptually analyzed as a future possibility for system expansion, though they were not implemented at this stage. The results obtained indicate that the modular architecture of the Gestus System facilitates adaptation to different levels of motor impairment, showing good acceptance in usability tests. It is concluded that the system represents a significant advancement in the development of accessible, human-centered, and socially inclusive technologiespt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleSistemas de interfaces alternativas para mobilidade reduzidapt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrO presente trabalho aborda o desenvolvimento de tecnologias assistivas voltadas a pessoas com mobilidade reduzida severa , com o objetivo de ampliar sua autonomia na interação com sistemas digitais e dispositivos físicos. Diante das limitações impostas por interfaces tradicionais baseada em toque ou movimento , propõe-se o desenvolvimento do Sistema Gestus, uma interface alternativa baseada predominantemente em eye tracking e detecção de piscadas. A metodologia adotada fundamenta-se nos princípios do Design Centrado no Usuário e da Interação Humano-Computador, priorizando acessibilidade, usabilidade e baixo custo. O desenvolvimento do sistema utilizou tecnologias acessíveis e de código aberto, como Arduino, OpenCV e MediaPipe, organizadas em uma arquitetura modular composta por blocos de interação independentes. Como desenvolvimento prático, o sistema foi aplicado ao controle de uma interface gráfica com dispositivos físicos, representado por uma garra robótica assistiva. Interfaces cérebro-computador baseadas em EEG foram analisadas conceitualmente como possibilidade futura de expansão do sistema, não sendo implementadas nesta etapa. Os resultados obtidos indicam que a arquitetura modular do Sistema Gestus favorece a adaptação a diferentes níveis de comprometimento motor, apresentando boa aceitação em testes de usabilidade. Conclui-se que o sistema representa um avanço relevante no desenvolvimento de tecnologias acessíveis, humanas e socialmente inclusivas.pt_BR
dc.subject.ptbrAcessibilidadept_BR
dc.subject.ptbrRastreamento ocularpt_BR
dc.subject.ptbrMobilidade reduzidapt_BR
dc.subject.ptbrTecnologias assitivaspt_BR
dc.subject.enAccessibilitypt_BR
dc.subject.enEye trackingpt_BR
dc.subject.enReduced mobilitypt_BR
dc.subject.enAssistive technologiespt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::DESENHO INDUSTRIALpt_BR
local.author.latteshttp://lattes.cnpq.br/7343725279055063pt_BR
local.advisor.latteshttp://lattes.cnpq.br/8887946636921401pt_BR
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