La paràlisi cerebral és un trastorn neurològic que afecta la mobilitat, la coordinació i la postura de les persones que la pateixen, limitant de manera significativa la seva autonomia en les activitats quotidianes. Les cadires de rodes són una eina fonamental per facilitar-ne la mobilitat, però el seu elevat cost i la manca d'adaptabilitat sovint impedeixen que els usuaris puguin aconseguir un nivell òptim d'independència. Aquest projecte té com a objectiu dissenyar i implementar sistemes de control avançat per a cadires de rodes, amb la finalitat de millorar tant la seguretat com la mobilitat dels usuaris i fer que aquestes tecnologies siguin més accessibles i flexibles segons el grau de discapacitat motriu. La metodologia utilitzada es basa en el desenvolupament i integració de sistemes de control alternatius sobre una cadira de rodes convencional mitjançant una arquitectura modular. En primer lloc, s'han analitzat diferents tecnologies de control existents, com ara el joystick, el seguiment ocular amb Tobii Dynavox, el control per veu, sensors de moviment del cap (IMU) i interfícies cervell-ordinador (Emotiv Epoc). Posteriorment, s'ha dissenyat i construït una PCB de control connectada a una LattePanda Delta, que actua com a nucli central de processament i permet la comunicació flexible entre els diferents dispositius d'entrada i la cadira. Per millorar la navegació i la seguretat, s'ha incorporat un robot Turtlebot 3 Burger amb ROS 2, que funciona com un sistema de guia autònom extern. Mitjançant mapatge SLAM i algoritmes de navegació autònoma, el Turtlebot detecta obstacles i tria les rutes més segures, reduint així la càrrega de l'usuari i incrementant la seguretat durant el desplaçament. S'han realitzat diferents proves per validar la comunicació entre Tobii, Turtlebot i LattePanda, aconseguint una navegació fluida i una detecció precisa d'obstacles. Els resultats obtinguts demostren que la integració d'aquests sistemes avançats millora notablement la mobilitat i l'autonomia dels usuaris amb discapacitats motores severes. El sistema permet escollir diferents modes de control segons les capacitats individuals, garantint flexibilitat i adaptabilitat. Com a línia de treball futura, es proposa integrar directament els components del Turtlebot a la cadira de rodes per aconseguir un sistema completament autònom i més econòmic.

Cerebral palsy is a neurological disorder that affects mobility, coordination, and posture, significantly limiting people's independence in daily life. Wheelchairs are a fundamental mobility aid, but their high cost and limited adaptability often prevent users from achieving full autonomy. This project aims to design and implement advanced wheelchair control systems to improve both user safety and mobility, focusing on making these technologies accessible and adaptable to different levels of motor impairment. The methodology consists of developing and integrating alternative control systems into a conventional wheelchair using a modular architecture. First, we analyzed existing control technologies such as joysticks, eye-tracking systems (Tobii Dynavox), voice control, head movement sensors (IMU), and brain-computer interfaces (Emotiv Epoc). Then, we designed and built a control PCB connected to a LattePanda Delta board, which acts as the central processing unit, enabling flexible communication between different input devices and the wheelchair. To enhance navigation and safety, we incorporated a Turtlebot 3 Burger robot running ROS 2, acting as an external autonomous guidance system. Through SLAM mapping and autonomous navigation algorithms, the Turtlebot detects obstacles and chooses optimal paths, reducing user workload and increasing safety. Various experiments were carried out to validate communication between Tobii, Turtlebot, and LattePanda, achieving smooth navigation and accurate obstacle detection. The results demonstrate that the integration of these advanced systems significantly improves mobility and autonomy for users with severe motor disabilities. The system allows the user to select different control modes depending on their abilities, ensuring adaptability. In future work, we aim to integrate all the Turtlebot components directly into the wheelchair, making it fully autonomous and even more cost-efficient.

10 - Reducció de les Desigualtats