Engenharia Elétrica
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Dissertação Environmental sound recognition in embedded systems: bridging experiments in passenger vehicles to autonomous vehicle applications in smart cities(2024) Florentino, André LuizThe autonomous vehicle market is experiencing significant growth, with indications of transitioning from the "trough of disillusionment" to the "slope of enlightenment" on the Gartner hype cycle chart. Fundamental technologies encompassing extensive data analytics, computational capabilities, and sensor fusion techniques have already been established, and all stakeholders in this industry are persistently exploring novel approaches to enhance the overall perception of end users in terms of safety and trustworthiness. In this context, this project aims to develop and implement an Environmental Sound Recognition (ESR) algorithm in an embedded system for deployment in autonomous vehicles for Smart Cities in 2025, targeting advanced functionalities for early warning systems. Due to hardware constraints, a regular passenger vehicle was used, embedding the ESR algorithm in a Raspberry Pi with a microphone array. The limited literature on ESR algorithms for vehicles primarily focuses on siren detection without real-time inferences, and to address this, a dataset benchmarking study confirmed classifiers’ accuracy, leading to the creation of a new dataset tailored to autonomous vehicles. This new dataset provided a comprehensive baseline where several classifiers were trained and evaluated for accuracy, memory usage, and prediction time, with CNN 2D using aggregated features emerging as the top-performing model, achieving an average accuracy of 80% in the sliding window process. During the indoor experiment, the total prediction time attained an average of 47.6 ms, validating the algorithm’s performance with weighted F1-scores close to or better than cross-validation results. In the final phase of the methodology, real-world tests conducted in a passenger vehicle yielded similar results. However, inconsistencies were observed in certain classes due to insufficient sample diversity and environmental noise, which affected their accuracy. The results of this project indicate that its general objective was successfully achieved, contributing to understanding of ESR algorithms in embedded systems within passenger vehicles, and it is ready for integration into the electric and electronic architecture of autonomous vehicles for Smart Cities. Additionally, upon conducting further experiments across various vehicle categories to assess cabin insulation effects, this project could potentially enhance safety features for drivers with hearing impairments by adapting the ESR algorithm as an add-on feature in regular passenger vehiclesDissertação Comunicação aumentativa e alternativa utilizando rastreamento ocular e recomendação de palavras através de modelos de linguagem(2024) Waideman, BrunoDesde as mais antigas formas de comunicação até os mais recentes desenvolvimentos na tecnologia computacional, a produção, o armazenamento e a circulação de informação e conteúdo têm sido aspectos centrais da vida social. Com o contínuo avanço da tecnologia, os meios digitais se tornaram relevantes para aproximar pessoas e facilitar ainda mais a circulação de informações. Para utilizar estes dispositivos, usualmente são utilizados teclados, sejam eles físicos ou digitais, e outros dispositivos, como mouses e canetas em telas eletrônicas sensíveis. Utilizar estes dispositivos pode ser uma tarefa trivial para a maior parte das pessoas, no entanto, é limitante para aqueles que apresentam dificuldades motoras em determinados contextos de uso. A Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA) é então utilizada para ampliar estas habilidades de comunicação, possibilitando a construção de canais alternativos, através da valorização de todas as formas de expressão existentes. Desta forma, novas modalidades de interação com dispositivos de comunicação, como a entrada por gestos, comandos de voz e diversos tipos de sensores, são cada vez mais comuns. A entrada de informação através do rastreamento ocular é uma modalidade que encontra grande aplicação em sistemas de acessibilidade. No entanto, muitas limitações podem ser observadas, como fadiga visual e imprecisão na decodificação, causando erros de digitação e maior tempo para inserção de estruturas de texto, quando comparado com os métodos tradicionais. Desse modo, este trabalho apresenta um método de interação baseado no rastreamento do movimento ocular e orientação da cabeça, acoplado a um teclado virtual, utilizando uma rede neural artificial para decodificar o traçado do olhar e traduzir as intenções dos usuários na interface. De forma complementar, é utilizado um Modelo de Linguagem (ML) para realizar a recomendação de próximas palavras. Com isso, investigou-se a influência destas tecnologias no sistema proposto, medindo a velocidade de digitação, taxa de erros e perplexidade que, de forma geral, demonstraram resultados satisfatórios para auxiliar pessoas com deficiência a se comunicarem melhor- Representação de conhecimento no domínio da navegação social em robôs de serviço(2022) Pimentel, A. M. P.A navegação social é uma área de pesquisa que vem crescendo nos últimos anos. Entretanto, compartilhar ambientes com o ser humano de forma socialmente aceitável ainda é um desafio tanto no ambiente doméstico quanto comercial. A precisão e a segurança são características necessárias na navegação social e constituem um desafio, no entanto, o conforto humano é o principal objetivo nas interações que envolvem seres humanos. Como contribuições deste trabalho, é proposta a representação de conhecimento no domínio da navegação social utilizando ontologia, sendo utilizada aqui para gerar camadas de mapas semânticos para a navegação de robô social. Neste trabalho é apresentado o problema atual da navegação social em robôs de serviço, os principais conceitos relacionados com esta área, uma revisão do estado da arte e é proposto um modelo de navegação social utilizando ontologia como base para representação de conhecimento neste domínio. Portanto, este trabalho tem como objetivo, especificar uma nova ontologia que possa unificar e formalizar a representação de conhecimento no domínio da navegação social encontrados na literatura, enquanto otimiza de forma incremental os métodos utilizados em ontologia aplicada na navegação de robôs móveis. Este trabalho também traz o estudo comparativo de métodos, que estão diretamente ligados à segurança, à naturalidade dos robôs e ao conforto do ser humano. Também foi aplicado um estudo de caso incremental na plataforma Home Environment Robot Assistent (HERA) promovendo uma melhor navegação social. Vários ambientes, tipos de obstáculos, pessoas simuladas de forma estática e dinâmica utilizando modelos de força social, interagindo com outras pessoas e objetos foram avaliados, variando algoritmos de planejamento local e global, e mapas de custos. Aspectos de segurança e precisão em termos de tempo e espaço estimados, assim como o respeito ao espaço pessoal foram observados. Experimentos exaustivos foram realizados para cada método ou combinação de ambiente utilizando os parâmetros otimizados de cada método em um total de 84.120 experimentos. Com esses resultados, foi possível selecionar uma configuração para este sistema de navegação, enquanto o modelo de representação de conhecimento com ontologia foi desenvolvido. Nos experimentos reais foi possível observar a influência de uma navegação comum e de uma navegação social sobre o conforto do ser humano. Ao final deste estudo, é apresentada a estrutura atual da ontologia para navegação social como contribuição para a literatura e uma navegação otimizada com base nesta ontologia aplicada a plataforma robótica HERA
- Reconhecimento de emoções através da fala aplicado a robôs de assistência doméstica(2022) Meyer, T. S. B. M.Por meio da fala, que privilegia a natureza funcional e interativa do texto, é possível averiguar as circunstâncias espaço-temporais, as condições de produção e recepção do discurso, os propósitos explícitos como informar, explicar, convencer etc. Condições essas que permitem aproximar a interação entre humanos à interação entre humanos e robôs tomando-a natural e sensível às informações. No entanto, não basta compreender o que é falado, faz-se necessário o reconhecimento de emoções para a interação desejada. Verificou-se a validez do uso de redes neurais para seleção de características e para o reconhecimento de emoções. Para isso propõe-se o uso de Redes Neurais e comparação de modelos, como redes neurais recorrentes e redes neurais profundas, com intuito de realizar a classificação das emoções através dos sinais de fala para verificar a qualidade do reconhecimento. Espera-se possibilitar a implementação em robôs de um ambiente doméstico, como o robô HERA da equipe RoboFEI@Home, que tem como foco robôs de serviço autônomos para o ambiente doméstico. Foram realizados testes utilizando-se apenas os Coeficientes Cepstrais da Frequência-Mel, bem como testes com diversas características do Delta-MFCC, contraste espectral e o espectrograma-Mel. Para realizar o treinamento, validação e testes das redes neurais, usufruiu-se a base de dados eNTERFACE'05, que possui 42 locutores de 14 nacionalidades diferentes falando o idioma inglês. Os dados da base escolhida são vídeos que, para o uso nas redes neurais, foram convertidos em áudios. Constatou-se como resultado uma classificação de 52% de acertos quando empregada a rede neural profunda, quando verificado o uso da rede neural recorrente, sendo a classificação com acurácia igual 44%. Os resultados apresentam maior acurácia quando apenas os Coeficientes Cepstrais da Frequência-Mel são usados para a classificação, utilizando o classificador com a Rede Neural Profunda e em apenas um caso é possível observar um maior acerto por parte da Rede Neural Recorrente, que se dá no uso de diversas características e na configuração de 73 para o tamanho do Batch e 100 épocas de treinamento
- Gerenciamento dinâmico de energia aplicado a um robô móvel(2022) Techi, R. DE C.A lei de Moore previu, a cada dois anos, 100% de aumento no número de transistores em um circuito impresso, mantendo o mesmo custo. Baterias têm sua capacidade determinada pela densidade energética (Watt-h/kg), e para que o valor dobrasse foi necessária uma década. Tendo em vista a discrepância entre as taxas de evolução, os equipamentos cada vez consomem mais energia, sem que a fonte consiga armazena-la com o mesmo volume. Tais fatos provocam problemas para sistemas energizados por baterias como, por exemplo, carros elétricos, robôs móveis, casas inteligentes, laptops, smartphones, entre outros. A área da robótica móvel é a mais afetada pois, diferente de carros elétricos, que podem ter grandes bancos de baterias ou de aparelhos eletrônicos que podem ser facilmente utilizados enquanto são recarregados, os sistemas robóticos moveis não possuem espaço suficiente para uma grande quantidade de baterias e sua recarga requer um intervalo de tempo no qual o robô ficara inoperante. Adicionando o fato de um robô móvel ter uma variedade de sensores e atuadores para realizar uma diversa gama de tarefas, o consumo eficiente de energia se torna uma necessidade para proporcionar uma boa experiência para o usuário. O Gerenciamento Dinâmico de Energia (DPM, Dynamic Power Management) propõe o uso otimizado de energia através do controle de gasto energético de equipamentos presentes em um sistema, o que é feito através da exploração da ociosidade: Sempre que um aparelho (ou um componente de um aparelho) estiver ocioso, sua dissipação de energia deve ser reduzida o máximo possível. Este trabalho propõe a modelagem de um sistema de Gerenciamento Dinâmico de Energia em robôs móveis, com objetivo de aumentar o tempo de funcionamento, desenvolver um sistema de captação de dados para futuras tomadas de decisões relacionadas ao sistema de energia e a realização de tarefas, e criar uma base de conhecimento do funcionamento de sensores e atuadores em robôs móveis de plataforma aberta
- Sistema de planejamento e acompanhamento de ações para tarefas de propósito geral em robótica de serviço(2022) Neves, L. C.A cada dia um número maior de sistemas robóticos inteligentes vem fazendo parte de nosso dia à dia, sejam eles simples como robôs que limpam o chão ou porteiros eletrônicos, ou de maior complexidade como carros autônomos e robôs que auxiliam pessoas que entram em bancos. Esses sistemas inteligentes, sejam eles simples ou complexos, tem em comum uma estrutura básica independentemente das funcionalidades: Um objetivo a ser alcançado, um estado inicial e funcionalidades que o fazem alcançar seu objetivo. Para os sistemas robóticos complexos, é fundamental que eles sejam capazes de planejar meios de atingir seus objetivos, mesmo que a princípio abstratos, e assim monitorar esse planejamento para que a estrutura seja robusta e o objetivo seja alcançado dadas as imprevisibilidades do mundo real. Através de robôs domésticos ou de diversos outros propósitos, de tempos em tempos são vistos trabalhos aplicando técnicas de planejamento de ações para encontrar meios de criar agentes com maior inteligencia e que escolham suas ações por meio de processos deliberativos através do conhecimento prévio sobre o domínio que os rodeia. Mesmo com o esforço da comunidade que para manter essa vasta área de planejamento sempre atualizada, diversos trabalhos podem ser revisitados e melhorados, tendo em vista que novas aplicações e expansões para os algoritmos usados previamente podem ser implementadas e novos problemas podem ser introduzidos. Neste contexto, este trabalho busca explorar o planejamento de ações para robótica doméstica, onde o ROSPlan, framework que traz módulos para planejamento de ações em robótica, é utilizado junto às Redes de Petri, para melhorar a aplicação de ambas as ferramentas em conjunto em tarefas de propósito geral em robótica de serviço. Além disso, um módulo de expansão de plano é proposto, para que possamos melhorar a eficiência da arquitetura com base no que já foi feito pela comunidade previamente. Para avaliação do modelo proposto, foram submetidos testes a partir de um simulador de tarefas da competição Robocup@Home e foi verificada o desempenho do robô HERA nestas execuções
- Análise de métodos de reconhecimento de comportamento humano em ambientes domésticos utilizando sensores RGB+D(2021) Grassl, E. de B.trabalho proposto busca realizar uma revisão bibliográfica para levantar as bases de dados e reconhecedores de ações estado da arte na literatura recente, além de selecionar dois reconhecedores para compará-los. De acordo com o estudo realizado, os reconhecedores baseados em esqueletos 3D se mostraram promissores e os dois com maior desempenho foram selecionados: MS-G3D e Shift-GCN. Por outro lado, as bases de dados escolhidas foram a NTU RGB+D 120, com 11480 amostras e 120 classes, e a NTU RGB+D HOME, obtida por um subconjunto da NTU RGB+D 120 de 23784 amostras e 25 classes com o foco em ações realizadas em ambientes domésticos ou relacionadas à saúde. Assim, 12 configurações dos reconhecedores selecionados foram criadas e comparadas nas bases de dados propostas pelos métodos cross-subject e cross-setup, onde todas mostraram desempenhos estado da arte de até 85,80% para a base de dados NTU RGB+D 120 e até 84,32% para a NT RGB+D HOME. Além disso, foi possível observar que os reconhecedores baseados em esqueletos 3D são mais robustos em relação a ambientes e perspectivas diferentes e que as informações das arestas entre as juntas ou as movimentação entre as juntas dos esqueletos 3D em frames adjacentes resultaram em um maior desempenho dos reconhecedores. Por último, é possível observar que a fusão dos resultados de reconhecedores treinados com informações diferentes pode trazer um aumento considerável de seus desempenhos. Espera-se que o estudo realizado neste trabalho pode ser utilizado para guiar outros pesquisadores para a seleção de bases de dados e reconhecedores de ações, além de auxiliar a equipe do programa RoboFEI@HOME a incrementar a plataforma robótica HERA com capacidades de reconhecimento de comportamento humano.
- Uso de sistema de controle fuzzy e internet das coisas para irrigação na agricultura de precisão(2021) Souza, GilbertoA agricultura mundial enfrentará o desafio de garantir a segurança alimentar de 9 bilhões de pessoas na década de 2050. Diante disso torna-se essencial o desenvolvimento de novas técnicas de cultivo visando o aumento da produção de alimentos e também a manutenção sustentável dos recursos naturais e do meio ambiente. Para produzir alimentos na quantidade certa, ao tempo certo e a preços acessíveis, os agricultores deverão adotar modelos de agricultura de precisão para elevar o volume de produção de alimentos. A agricultura de precisão emprega técnicas de manejo agrícola baseada na medição e controle de parâmetros da cultura tais como a umidade do solo, a temperatura do ar e o controle da irrigação. Neste contexto, a irrigação agrícola responde pelo maior consumo da água doce disponível para uso no planeta. Adotar técnicas que permitam aumentar a produção agrícola, reduzindo o volume de água irrigada e o desperdício, torna-se crucial e as respostas mais adequadas passam pela implementação de soluções com o uso da Inteligência Artificial (IA). Este trabalho utiliza um modelo de Irrigação de Precisão, tendo a previsão de chuva como complemento ao processo de irrigação, a fim de manter o volume de água do solo em um nível adequado à cultura do pimentão. Um sistema de inferência utilizando controle fuzzy é empregado na prescrição do volume de irrigação, com a aquisição dos dados climáticos feita por meio de dispositivos de Internet das Coisas (IoT) instalados no campo de cultivo, maximizando o molhamento do solo por meio da precipitação pluviométrica e reduzindo o consumo de água irrigada. A redução média de 16% na irrigação, obtida nas simulações e experimentos reais, indica uma boa resposta do modelo frente ao objetivo proposto.
- Evapotranspiração de referência usando o IoT e algoritmos de aprendizagem de máquina(2021) Faria, B. T.A Organização das Nações Unidas para Alimentação e Agricultura (FAO) estima um crescimento populacional que chega a 11.2 bilhões até ano de 2100, o que sem dúvida contribuirá para o crescimento da demanda por produtos agrícolas alimentares e não alimentares, tornando a otimização de recursos hídricos indispensável. Neste contexto, o parâmetro de evapotranspiração de referência determinado pelo método FAOPM destaca-se. Contudo, uma medida precisa necessita de diversos parâmetros climáticos, que podem não estar disponíveis em algumas regiões rurais, neste sentido, uma solução promissora são abordagens que se utilizam da menor quantidade de parâmetros climáticos, que podem ser medidos por satélites e estações meteorológicas da região e modelos de aprendizagem de máquina. Nesta pesquisa os modelos MLP (Multlayer perceptron) e SVM (Support Vector Machines) foram utilizados para modelar a evapotranspiração de referência a partir de dados de satélites e estações meteorológicas sob duas abordagens: a abordagem local, onde os modelos foram treinados e testados em um local de treinamento, e a abordagem regional, onde os modelos treinados no local de treinamento foram aplicados em um local de teste, em dois experimentos: um em uma região de clima temperado e outra em uma região de clima tropical. Os resultados indicam que o modelo MLP se sobressaiu diante ao modelo SVM em todos as simulações realizadas, no qual os modelos treinados com os parâmetros relativos a temperatura e radiação obtiveram as métricas R2 de 0.6568, RMSE de 0.1103 e MAE de 0.0882 para o experimento da região de clima temperado e métricas R2 de 0.7391, RMSE 0.1266 e MAE de 0.1063 para a região de clima tropical na abordagem local, o que demonstra o potencial de uso de apenas estes parâmetros para a modelagem da evapotranspiração de referência. Já na abordagem regional o modelo MLP pode ser aplicado com exito, o qual obteve as métricas R2 de 0.7158, RMSE de 0.1592, e MAE de 0.1428, contudo, no experimento de clima temperado, os resultados da aplicação foram insatisfatórios, demonstrando que para as condições daquele local os modelos não puderam ser aplicados.
- Parâmetros de sensores em robótica móvel para exploração autônoma de ambientes internos(2020) Vieira, Flavio BarbosaA área de robótica móvel tem se desenvolvido de maneira notável nos últimos anos, diversos pesquisadores são motivados pela crescente demanda por essa tecnologia e pela infinidade de aplicações. Competições de robótica fomentam novos desafios ao considerar diferentes cenários de aplicações para a robótica de serviço, como por exemplo a RoboCup@Home que determina regras para que robôs autônomos e inteligentes sejam avaliados durante a execução de tarefas em cenários domésticos ou públicos. O presente trabalho concentra-se na resolução do problema de exploração de ambientes internos residenciais desconhecidos. Para fazer isso, o robô deve coletar informações externas e internas através de sensores, para fundir estes dados e interpretá-los de maneira eficiente, possibilitando se localizar através de algoritmos probabilísticos, mapeando o ambiente simultaneamente, e navegar pelo ambiente mapeado evitando colisões. O trabalho estuda e testa a configuração de sensores de distância (lasers, sonares e câmeras) e técnicas de exploração, disponíveis e compartilhados na comunidade ROS, para garantir que o robô consiga explorar o ambiente residencial completamente buscando a otimização do tempo necessário, da distância percorrida e da rotação realizada. Os pacotes de exploração testados são: explore-lite, RRT-exploration e cam-exploration. A variação de sensores foi determinante para entender as vantagens e desvantagens de utilizar o laser Lidar e as câmeras de profundidade em diferentes combinações. Sendo assim, os resultados mostram que o aumento do número de sensores não melhora os desempenhos na exploração em todas as condições. O trabalho conclui que tanto o explore-lite quanto o RRT-exploration possuem bons desempenhos em todas as condições propostas e indica as melhores montagens de sensores para cada pacote. Dessa forma, criou-se o pacote para implementação da exploração autônoma no Robô HERA