Matrícula em Projeto Final de Curso 1 e 2 para 2026/1

Matrícula em Projeto Final de Curso 1 e 2 para 2026/1

Período de matrícula:

  • 14/03/2026 (0h00) a 21/03/2026 (23h59)

Formulários para solicitação de matrícula:

Mais detalhes: projeto-final-de-curso/

Dentre outros requisitos, para matrícula em PFC1 é necessário ter integralizado 70% da carga horária total do curso; para matrícula em PFC2, é preciso enviar o relatório de PFC1 aprovado pelo orientador, com pelo menos 15 páginas de elementos textuais, utilizando o modelo disponibilizado pela coordenação de curso.

Sugestões de temas para PFC1

A lista abaixo será atualizada conforme o envio de sugestões pelos orientadores.

Orientador: profa. Carla Koike (CIC) e Dianne Viana (ENM)

  1. Navegação com Robô Cobra
    O Trabalho consiste no diagnóstico e programação de um protótipo robô cobra. Necessário experiência com Arduino.
  2. Robô Educacional para o Ensino Superior 
    Este trabalho consiste na programação de algoritmos de localização e mapeamento de um robô educacional dotado de câmera e lidar. Necessário experiência com microcontrolador ESP 32. Desejável que o aluno tenha conhecimentos sobre ROS.

Contato:  Profa. Carla Maria Chagas E Cavalcante Koike <ckoike@unb.br>

Orientador: prof. Vinícius Vigolo (ENM)

  1. Automação de sistema para Envase e Tampagem de Garrafas de Suco
    Desenvolver um sistema de controle automatizado para uma sistema de envase e tampagem de garrafas de suco, por meio da identificação e mapeamento dos sensores e atuadores presentes na bancada, da montagem de um painel de controle e acionamento, do desenvolvimento da lógica de automação e de sua implementação em CLP industrial.

Contato:  Prof. Vinicius Vigolo <vinicius.vigolo@unb.br>

Orientador: prof. Eugênio Fortaleza (ENM)

  1. Desenvolvimento de técnicas para reidentificação de modelos de inferências em plantas industriais.
    No contexto de projeto em parceria com a Petrobras correlato. O aluno irá desenvolver modelos de inferência dinâmica para variáveis amostradas de maneira esparsa em ambiente de refinaria. O projeto possui intensa parceria industrial com testes em dados reias de refinaria e possível aplicação da tecnologia desenvolvida em refinarias do grupo. 

Contato:  Prof. Eugenio Liborio Feitosa Fortaleza <efortaleza@unb.br>

Orientador: prof. Walter de Britto (ENM)

  1. Desenvolvimento de dispositivo para estabilização de colher para pessoas com tremores
    Pessoas com tremores nas mãos, como no mal de Parkinson, têm grandes dificuldades para utilizar uma simples colher para se alimentar. Os tremores derrubam o alimento da colher. Existem comercialmente colheres estabilizadas, mas de alto custo e geralmente importadas. O objetivo deste trabalho é estudar um dispositivo passivo e outro ativo, comparando-os para projetar um de baixo custo. O trabalho envolve modelar o sistema mecânico, o sistema de controle, a prototipagem e os testes.

    2. Desenvolvimento de um assistente de cozinha inteligente.
    Pessoas sozinhas ou idosas muitas vezes esquecem panelas cozinhando e isso geralmente acarreta acidentes. Propõe-se aqui o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de cozinha que garanta a segurança de pessoas idosas ou não durante a preparação de alimentos no fogão a gás residencial. Neste projeto, envolvem-se conhecimentos de automação, sensores e programação. Será necessária a construção de um protótipo.

    3. Estudo e desenvolvimento de um sistema de equilíbrio para exoesqueleto robótico.
    Os exoesqueletos são dispositivos para auxiliar as pessoas com deficiência motora. São dispositivos eletromecânicos que movem membros paralisados. Podem ser empregados na reabilitação ou na assistência. Esses dispositivos são geralmente para membros inferiores e, na maioria, é necessário que o usuário tenha condições de se equilibrar usando muletas. Contudo, há o tipo que mantém o equilíbrio ativo, sem necessidade de esforço do usuário. O objetivo deste trabalho é estudar o sistema de controle para o equilíbrio ativo. Este projeto envolve o estudo e a modelagem do controle, a instrumentação eletrônica e testes do sistema em uma maquete reduzida.

Contato: Prof. Walter de Britto Vidal Filho <wbritto@unb.br>

Orientador: profa. Claudia Patricia Ochoa Diaz (FCTE)

  1. Detecção de distúrbios do movimento em doenças neurológicas com sensores inerciais
    Doenças neurológicas que comprometem o controle motor impactam diretamente a autonomia e a qualidade de vida dos pacientes. A quantificação objetiva desses distúrbios — especialmente o tremor — é essencial para o diagnóstico precoce e o monitoramento longitudinal da condição clínica.
    Nesta proposta, o(a) aluno(a) utilizará uma plataforma comercial de sensores inerciais (IMUs) para coletar dados de pacientes com condições neurológicas, em ambiente hospitalar. A partir desses dados, serão desenvolvidos algoritmos de processamento de sinal e análise estatística com o objetivo de identificar e classificar os diferentes estágios da doença, contribuindo como ferramenta de apoio diagnóstico na prática clínica.
    O que você vai desenvolver
    • Aquisição de dados com sensores inerciais em ambiente clínico real
    • Algoritmos de processamento e análise de sinais de tremor em Python
    • Ferramentas de visualização de características cinemáticas
    • Métricas para diferenciação de estágios da doença
    Perfil desejado
    • Conhecimentos básicos de programação em Python
    • Noções de processamento de sinais e estatística
    • Interesse em trabalho em equipe multidisciplinar (saúde + engenharia)
    • Disponibilidade para atividades no Hospital Universitário de Brasília (HUB/UnB)

  2. Metodologia de calibração de rede de sensores inerciais para análise cinemática do movimento
    O uso de sensores inerciais (IMUs) na prática clínica e na análise biomecânica tem crescido de forma expressiva nos últimos anos. Esses dispositivos permitem mensurar a cinemática angular do movimento humano de maneira portátil e de baixo custo, sendo especialmente úteis na análise da marcha e na reabilitação. Para que as medições sejam confiáveis, os sensores devem ser calibrados de forma adequada, eliminando erros sistemáticos  recorrentes do posicionamento dos dispositivos nos segmentos corporais. Nesta proposta, o(a) aluno(a) desenvolverá e validará uma metodologia de calibração aplicada a uma plataforma comercial de IMUs, com foco na análise da cinemática angular. A validação será conduzida por meio de coletas experimentais de marcha com voluntários nas instalações da Plataforma Tecnológica BEM-TE-VI, localizada no Campus Darcy Ribeiro.
    O que você vai desenvolver
    • Protocolo de calibração de sensores inerciais para diferentes segmentos corporais
    • Implementação computacional da metodologia proposta em Python
    • Validação experimental com coletas de dados de marcha em voluntários
    • Análise quantitativa do desempenho do método de calibração
    Perfil desejado
    • Conhecimentos básicos de programação em Python
    • Noções de processamento de sinais e estatística
    • Interesse em trabalho em equipe multidisciplinar (saúde + engenharia)
    • Disponibilidade para atividades presenciais no Campus Darcy
Contato: Profa. Claudia Patricia Ochoa Diaz <claudiaochoa@unb.br>
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