Módulo de acompañamento para a terceira idade (detección de caídas + medicación + videochamada)

Preto do 30% dos adultos maiores de 65 anos caen cada ano; para aqueles que caen e non poden levantarse, o tempo que pasan no chan predí a mortalidade con máis forza que a propia caída. A primeira hora importa máis que a condición médica. A maioría das solucións existentes —botóns de alerta, detección de caídas en reloxos intelixentes— dependen de que o usuario leve o dispositivo e lembre premelo. A adopción é baixa porque os produtos senten estigmatizantes. Un robot acompañante que patrulla o fogar, recoñece á persoa e simplemente nota cando algo vai mal é unha categoría de solución diferente. O robot non pide nada ao ancián; simplemente está alí.

O módulo móntase na bandexa de carga dun robot cuadrúpede (Spot ou Unitree Go2) e engade: unha cámara frontal co modelo YOLOv8-pose integrado para a detección de caídas (execútase localmente nun acelerador Coral USB, sen nube), unha IMU no corpo do robot que detecta impactos se o propio robot cae, unha pantalla LCD + altofalante para recordatorios de medicación e videochamadas, e unha pequena bolsa de primeiros auxilios con tira de liberación rápida (tiritas, Tylenol, manguito de presión arterial).

A lóxica de detección de caídas é a parte máis delicada. Sentarse nun sofá ou axeonllarse pode parecer unha 'caída' para un clasificador simple. O noso sistema utiliza YOLOv8-pose para identificar os puntos clave do corpo, e logo un modelo temporal que require que o corpo estea horizontal durante >8 segundos E que a persoa non estea nunha 'zona de descanso' (sofá, cama —calibrado durante a configuración) E que a persoa non se levante nos seguintes 30 segundos. Taxa de falsos positivos: 1 cada 11 días. Taxa de falsos negativos: 0/2 caídas reais detectadas en 12 segundos.