3 DESCRIÇÃO DA INSTRUMENTAÇÃO
3.1 SOFTWARE DE SIMULAÇÃO VEICULAR BASEADO NO UNITY 3D
D- Box modelo 3
Número de eixos: 3 Atuadores: 3
Elevação Vertical: 3.8 cm
Peso máximo por atuador: 114 kg Peso máximo estrutural: 340 kg
Figura 46 - Atuadores D-BOX modelo 3250i. (SimtechPro.com, 2013)
Figura 47 – Sistema de controle do simulador Logitech G27 (Logitech.com, 2013).
O assento instalado na plataforma é da caminhonete Mitsubishi L200, original e com o sistema de trilho, permitindo o ajuste horizontal do assento na plataforma. Foi feito um ajuste de altura do assento, colocando-se dois conjuntos de barras de 50 mm, aumentando, assim a altura do assento em relação ao assoalho.
Todo o conjunto foi instalado dentro da CAVE LART para que o usuário possa ter uma imersão completa do ambiente usando a Realidade Virtual.
O resultado na montagem final do simulador veicular com todos os seus dispositivos instalados pode ser visto na Figura 48.
Figura 48 – Foto do simulador montado para os ensaios experimentais dentro da CAVE do LART.
Paralelamente à montagem dos sistemas do simulador, foi feito um estudo do Package do próprio simulador e este comparado ao veículo Honda CR-V original. O resultado das análises mostra que a base do simulador da Simtech Pro ajusta-se perfeitamente à posição de direção do Honda CR-V. Isso permite ter a confiabilidade de que o usuário tenha as mesmas sensações táteis e que os controles estejam posicionados similarmente ao veículo simulado. Foram analisadas as posições de:
- Posição de X e Y do volante; - Posição de X e Y dos pedais;
- Posição de X e Y da alavanca de câmbio; - Posição de X e Y do assento;
- Campo de visão interno entre o volante e a tela de projeção do cenário painel/ambiente;
3.1.6 - Sensores de Dados Fisiológicos
A aquisição dos dados fisiológicos é um método eficaz, segundo PICARD e HEALEY, para obter parâmetros usados para detecção de estresse.
Os sensores, para não interferir na imersão da simulação, tiveram as seguintes características:
1. Interferir o mínimo com as ações do condutor: as dimensões dos circuitos dos sensores têm um design reduzido para minimizar a interferência com os movimentos e ações dos voluntários e a transmissão dos dados é feita via sinal wifi, sem fios, para o computador central, também com o intuito de não interferir com os movimentos e ações dos voluntários; 2. Independências entre os circuitos: evitar que a perda do sinal de um sensor durante o experimento influencie o sinal de outro sensor;
3. Sincronização dos sinais fisiológicos: as imagens do simulador, com relação ao tempo para permitir a correlação entre os diferentes sinais fisiológicos e a ação do voluntário;
4. Armazenamento dos dados: armazenar os sinais no computador central de forma organizada para posterior análise dos dados;
5. Redundância nos sensores: cada sinal é captado por no mínimo dois sensores para que uma eventual perda de sinal de um deles evite o descarte do conjunto total de dados. Os dados fisiológicos que estão associados ao estresse do condutor são: respiração, GSR, ECG e EEG. Outros sinais, como o EMG, taxa de oxigenação e EOG são mais relacionados com a detecção de fadiga. Nesse trabalho, os dados coletados foram os seguintes:
- Respiração;
- GSR (Resistência Galvânica da Pele); - Pressão da mão sobre o volante.
Os dois primeiros foram usados pela sua eficácia em avaliar o estresse e por permitir a flexibilidade de movimentos do condutor durante o ensaio. Já a pressão da mão foi usada experimentalmente, a fim de se testar a sua relação com o estresse e as ações do condutor.
Os demais não foram usados por não permitir a flexibilidade de movimentos do condutor no simulador.
O dispositivo central de coleta pré-processamento dos sinais é composto por um computador conectado a um dispositivo de aquisição de dados sem fio. Foi utilizado o kit de desenvolvimento Texas Instruments eZ430-F2013 (Figura 49). Este kit é equipado com o microprocessador MSP430 e com um módulo de transmissão. Os sinais adquiridos são digitalizados por conversores analógico-para-digital de 12-bit de pelo microprocessador MSP430. A taxa de amostragem da ordem de 2 kHz nos módulos de aquisição. Em função das taxas de transmissão de módulos wifi, a taxa de amostragem efetiva de cerca de 40 Hz no computador central. O sistema receptor de dados permite adquirir um conjunto de dados a casa 25 ms (1/40 s). E considerando tempos de percepção e reação (TPR) comuns para os condutores de veículos, no pior dos casos, com o valor de 0,64 s, SOUSA (2013) apud COLELLA (2008), esta taxa de aquisição é suficientemente alta, considerando a aplicação desejada.
Figura 49 – Placa de captura e transmissão TI eZ430-RF2500. (TEXAS INSTRUMENTS, 2013).
O sensor usado para captar a respiração foi um sensor de força tipo resistivo (FSR - Force Sensitive Resistor), da fabricante Interlink – modelo quadrado. Para a pressão da mão foi usado um sensor resitivo (FSR) tipo fita, modelo Interlink de diâmetro de 0.5”. Cada sensor está associado a uma placa de aquisição de dados dedicado ao condicionamento do sinal e sua transmissão ao dispositivo receptor central. Tais circuitos estão apresentados nas Figura 50 e Figura 51. O projeto mais atual da placa de aquisição é mostrado na Figura 52. As Figura 76 e Figura 77 mostram a instalação dos sensores no corpo do condutor.
USB MSP430F2274 18 pinos Antena CC2500 2 Leds Restart MSP430 UART
Figura 50 – Protótipo da placa de aquisição de GSR com a TI eZ430-RF2500 acoplada com dedais de aquisição de sinal.
Figura 51 – Esquema dos circuitos para a respiração/pressão (a) e GSR (b).
Esta placa, desenvolvida por MIOSSO et al (2013) é composta por circuito acoplado ao transmissor TI eZ430-RF2500. A placa é limitada a quatro canais. Duas placas de aquisição são utilizadas para a plataforma veicular para possibilitar a aquisição dos sinais fisiológicos.
(a)
(a) (b)
Figura 52 – Projeto da placa de aquisição dos sinais de GSR (a), pressão e respiração (b).
Um código em Python efetua a leitura dos sinais fisiológicos e a captura das imagens projetadas.
Este código em Python é dividido em sub-rotinas com as seguintes funções: - Gerenciar o servidor;
- Adquirir os sinais dos sensores;
- Sincronizar sinais e imagens e - Salvar dados no computador central.
Figura 53 – Coleta dos sinais fisiológicos via programação Phyton e imagens para o computador central.