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Guante Inteligente Novel para Monitoreo de Paseos en Movilidad Ligera

Autores: Borghetti, Michela; Lopomo, Nicola Francesco; Serpelloni, Mauro

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Guante Inteligente Novel para Monitoreo de Paseos en Movilidad Ligera


Categoría

Gestión y administración

Subcategoría

Gestión del conocimiento

Palabras clave

Comodidad
Movilidad
Sensores
Guante inteligente
Monitoreo
Postura

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 17

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Asegurar la comodidad en la movilidad ligera es un aspecto crucial para apoyar el bienestar y la seguridad de las personas mientras conducen scooters, montan bicicletas, etc. De hecho, factores como el agarre en el manillar, las posiciones de la muñeca y el brazo, la postura general del cuerpo y las vibraciones que afectan juegan roles clave. Los sistemas portátiles ofrecen la capacidad de monitorear de manera no invasiva parámetros fisiológicos, como la temperatura corporal y la frecuencia cardíaca, ayudando en la evaluación personalizada de la comodidad. En este contexto, las posiciones del usuario mientras conduce o monta son, por otro lado, más desafiantes de monitorear ecológicamente. Desarrollar guantes inteligentes efectivos como apoyo para la comodidad y el monitoreo del movimiento introduce complejidades técnicas, particularmente en la selección e integración de sensores. Sensores ligeros y flexibles pueden ayudar en este sentido al garantizar una detección confiable y, por lo tanto, abordar la optimización de la comodidad para el conductor. En este trabajo, se propone un nuevo guante inteligente inalámbrico, que integra cuatro sensores de flexión, cuatro sensores sensibles a la fuerza y una unidad de medición inercial para medir los movimientos de los dedos, la orientación de la mano y la fuerza de contacto ejercida por la mano al agarrar el manillar durante la conducción o el paseo. Se ha demostrado que el guante inteligente es repetible (1.7%) y efectivo, distinguiendo entre diferentes objetos agarrados, como una botella, un manillar, una pelota de tenis y una caja pequeña. Además, demostró ser una herramienta valiosa para monitorear acciones específicas mientras se montan bicicletas, como frenar, y para optimizar la postura durante el paseo.

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