Sistema de Monitorización Emocional del Conductor mediante Detección de Pulsación y Respiración por Radar

Sistemas en Tiempo Real - Sistemas Embebidos

Sistema de Monitorización Emocional del Conductor mediante Detección de Pulsación y Respiración por Radar

Descripción

Este proyecto propone el desarrollo de un sistema embebido para la monitorización del estado emocional de los ocupantes de un vehículo mediante radares capaces de detectar pulsación y respiración. El objetivo es identificar situaciones de estrés, miedo o agitación, y explorar cómo esta información puede integrarse en sistemas de asistencia a la conducción o en interfaces adaptativas. Se trabajará con sensores radar de alta sensibilidad y se evaluarán algoritmos de procesamiento de señales fisiológicas en tiempo real.

Requisitos

  1. Desarrollo de sistemas embebidos utilizando C, ARM, STM32, Nucleo, Keil.
  2. Comunicación entre múltiples radares UWB, con pruebas de rendimiento.
  3. Programación en Linux (99.9999% de probabilidad).
  4. Conocimientos previos necesarios: Programación en C, uso de Git.

Lo que aprenderás

  • Diseño de sistemas embebidos con enfoque en señales fisiológicas.
  • Procesamiento de datos en tiempo real para inferencia emocional.
  • Aplicaciones de radar en contextos no invasivos dentro del vehículo.

🇬🇧 English Version

Real-Time Systems - Embedded Systems

Emotional Monitoring System in Vehicles Using Radar-Based Detection of Pulse and Respiration

Description

This project aims to develop an embedded system for monitoring the emotional state of vehicle occupants by detecting pulse and respiration using radar sensors. The goal is to identify stress, fear, or agitation, and explore how this data can be integrated into driver assistance systems or adaptive interfaces. The work will involve high-sensitivity radar sensors and real-time signal processing algorithms.

Requirements

  1. Embedded system development using C, ARM, STM32, Nucleo, Keil.
  2. Communication between UWB radars, with performance testing.
  3. Programming in Linux (99.9999% probability).
  4. Prior knowledge required: Programming in C, using Git.

What You’ll Learn

  • Designing embedded systems focused on physiological signals.
  • Real-time data processing for emotional inference.
  • Non-invasive radar applications in automotive environments.