Estratégia de alcance para próteses de membro superior baseada em visão neuromórfica
| Autor: | Eduardo Borges Gouveia Borges Gouveia |
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| Přispěvatelé: | Lamounier Júnior, Edgard Afonso, Cunha, Márcio José, Soares, Alcimar Barbosa, Siqueira Junior, Ailton Luiz Dias |
| Rok vydání: | 2022 |
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| Zdroj: | Repositório Institucional da UFU Universidade Federal de Uberlândia (UFU) instacron:UFU |
| DOI: | 10.14393/ufu.di.2022.106 |
| Popis: | Pesquisa sem auxílio de agências de fomento A perda de um membro do corpo humano tem um impacto devastador na autonomia do indivíduo de realizar tarefas. Os impactos sociais, emocionais e físicos relacionados a perda de um membro são extremamente abrangentes, principalmente em casos de perda de membros superiores. A mão humana é interface de utilização de ferramentas, e permite interações sociais e afetivas. O meio usual de recobrar uma parte das funcionalidades perdidas com a amputação é a utilização de próteses. Entretanto, as próteses de membro superior comerciais mais sofisticadas apresentam empecilhos de usabilidade, seja por dificuldade de controlar todos os graus de liberdade ou mesmo a falta de graus de liberdade em modelos simples. Esses dispositivos nem sempre atendem as expectativas dos usuários de recobrar sua autonomia. Diversas abordagens visam desenvolver mecanismos e sistemas que possuem o intuito de aprimorar a usabilidade e devolver a funcionalidade do membro perdido, melhorando as interfaces de controle. O trabalho desenvolvido por essa dissertação propõe um modelo semiautônomo de alcance para próteses de membro superior, baseado em visão neuromórfica, para indivíduos que sofreram amputações acima do nível do cotovelo. A utilização de sistemas neuromórficos de visão é uma abordagem interessante por ser uma ferramenta com alta eficiência energética e computacional, porém seu funcionamento baseado em eventos pressupõe novas abordagens computacionais. Esse trabalho contribui para o desenvolvimento de novas abordagens e algoritmos para sistemas neuromórficos de visão computacional, revelando-se uma interface interessante para a implementação em dispositivos embarcados onde poder computacional e disponibilidade energética são escassos. O modelo desenvolvido por esse trabalho foi validado utilizando uma câmera baseada em eventos (Dynamic Vision Sensor 128) e um braço robótico (WidowX) que, aliados a um sistema de detecção e rastreio de objetos, desempenha sua tarefa de alcance em cinco experimentos que apresentam ambientes desafiadores para um sistema com esse intuito. Os resultados obtidos utilizando o sistema semiautônomo de alcance para próteses de membro superior, sugerem que sistemas neuromórficos podem guiar o desenvolvimento de dispositivos inteligentes de controle com baixo consumo de energia e alto desempenho computacional. The loss of a limb has a devastating impact on the individual's autonomy to perform day-to-day tasks. The social, emotional, and physical impacts related to it are extremely hard, especially in cases of loss of upper limbs. The human hand is an interface for using tools and allows social and affective interactions. The usual way of trying to recover some of the functionality lost with amputation is the use of prostheses. However, even the most sophisticated commercial upper limb prostheses present usability obstacles for users, either because of the difficulty of controlling all the degrees of freedom present in sophisticated models or the lack of them in simpler models. The prostheses do not always meet the expectations of users to regain their autonomy. In this way, several approaches aim to develop mechanisms and systems that improve usability and try to give back the functionality of the lost limb by improving the control interfaces of prosthetic arms. The work developed in this dissertation proposes a reach model for upper limb prostheses based on neuromorphic vision, intending to implement a semi-autonomous model for prosthetic devices for individuals who have suffered amputations above the elbow level. The use of neuromorphic vision systems is a good match to embedded systems because of their power and computational efficiency. However, an event-based system requires new computational approach to deal with event-data. Therefore, contributing to the development of new approaches and algorithms for neuromorphic computer vision systems and proving to be an interesting interface for implementation in embedded devices whose parameters of computational requirements and available power are scarce. The model developed by this work was validated using an event-based camera (Dynamic Vision Sensor 128) and a commercial robotic arm (Widow X) which, combined with object detection and tracking system, performs reaching objects task in five experiments that present challenging environments for a system with this purpose. The results obtained using the semi-autonomous model for upper limb prostheses suggest that neuromorphic systems can guide the development of intelligent control devices with low energy consumption and high computational performance. Dissertação (Mestrado) |
| Databáze: | OpenAIRE |
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