Submitted by Rosana Moreira (rosanapsm@outlook.com) on 2018-08-14T18:15:17Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_SistemaRobotizadoReabilitacao.pdf: 5558425 bytes, checksum: d7840a18c12f8e7ff4ee512309ac8096 (MD5) / Approved for entry into archive by JACIARA CRISTINA ALMEIDA DO AMARAL (jaciaramaral@ufpa.br) on 2018-08-16T17:09:23Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_SistemaRobotizadoReabilitacao.pdf: 5558425 bytes, checksum: d7840a18c12f8e7ff4ee512309ac8096 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-16T17:09:24Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_SistemaRobotizadoReabilitacao.pdf: 5558425 bytes, checksum: d7840a18c12f8e7ff4ee512309ac8096 (MD5) Previous issue date: 2017-08-03 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O AVE está em quinto lugar entre as doenças que mais matam nos Estados Unidos sendo, também, uma das principais causas de incapacidade neurológica do mundo. Nos últimos anos, a terapia robótica vem ganhando cada vez mais espaço na reabilitação de indivíduos acometidos por um AVE, se mostrando, em alguns casos, mais eficiente que a terapia convencional. Poucos estudos exploram a reabilitação do tronco em indivíduos acometidos pelo AVE, assim como as reaçõesde equilíbrio com o paciente sentado, sendo que muitas atividades diárias são realizadas nessa posição. Graças aos sistemas robóticos, é possível proporcionar uma alta dosagem e intensidade de treinos repetitivos voltados a atividades específicas. Pensando nisso, foi desenvolvida uma plataforma para avaliar as reações dos indivíduos acometidos por um AVE, utilizando tecnologias robóticas. Foi construído um modelo para simular os movimentos do sistema utilizando peças usinadas em plástico. Para configurar os protocolos de movimentos foi desenvolvida uma interface gráfica de controle onde o fisioterapeuta pode inserir os parâmetros dos comandos de movimento, como: angulação, velocidade e eixo dos movimentos. A partir do desvio padrão dos dados coletados das posições dos acelerômetros, foi possível mostrar que a plataforma se move de acordo com o programado, seguindo uma precisão de até 1°. Espera-se que com o dispositivo robótico se possa atender maior número de pacientes, sendo uma alternativa na reabilitaçãodo AVE, proporcionando um ambiente seguro e propício para a reabilitação. / Stroke is in the fifth place among the diseases that kill the most in the United States andis also one of the most leading causes of neurological disability in the world. Recently, robotic therapy has been more often used in the rehabilitation of individuals affected by stroke. In some cases, it proves more efficient than conventional therapy. There are few studies about the rehabilitation of the trunk and the equilibrium reactions with seated patient in individuals affected by stroke despite many daily activities are performed in this position. Robotic systems are used on stroke rehabilitation due it is possible to provide a high dosage and intensity of repetitive training aimed at specific activities. We propose a new platform to evaluate the reactions of individuals affected by stroke using robotic technologies. A model was constructed to simulate the movements of the system using pieces machined in plastic. A graphic control interface was developed to generate movement protocols where the physiotherapist can insert the parameters of these movements as commands, such as: angulation, speed and axis of the movement. It was possible to show that the platform moves accordingly to the programmed from repetitive tests of accelerometers data using moving average filter, expecting a precision of up to 1°. It is expected that this device may serve a large number of patients as an alternative in the rehabilitation of the stroke providing a safe and conducive environment for the rehabilitation.

Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM), fundamental para robôs dotados de verdadeira autonomia, é um dos problemas mais difíceis na Robótica e consiste em estimar a posição de um robô que está se movendo em um ambiente desconhecido, enquanto incrementalmente constrói-se o mapa de tal ambiente. Provavelmente o requisito mais importante para localização e mapeamento adequados seja um preciso reconhecimento de local, isto é, determinar se um robô estava no mesmo lugar em diferentes ocasiões apenas analizando as observações feitas pelo robô em cada ocasião. A maioria das abordagens da literatura são boas quando se utilizam sensores altamente expressivos, como câmeras, ou quando o robô está situado em ambientes com pouco ambiguidade. No entanto, este não é o caso, por exemplo, quando o robô equipado apenas com sensores de alcance está em ambientes internos estruturados altamente ambíguos. Uma boa estratégia deve ser capaz de lidar com tais ambientes, lidar com ruídos e erros nas observações e, especialmente, ser capaz de modelar o ambiente e estimar o estado do robô de forma eficiente. Nossa proposta consiste em traduzir sequências de medições de laser em uma representação de texto eficiente e compacta, para então lidar com o problema de reconhecimento de local usando técnicas de processamento lingüísticos. Nós traduzimos as medições dos sensores em valores simples computados através de um novo modelo de observação baseado em estimativas de densidade de kernel chamado de Densidade de Espaço Livre (FSD). Estes valores são quantificados permitindo a divisão do ambiente em regiões contíguas de densidade homogênea, como corredores e cantos. Regiões são representadas de forma compacta por simples palavras descrevendo o valor de densidade espacial, o tamanho e a variação da orientação daquela região. No final, as cadeias de palavras compõem um texto, no qual se buscam casamentos de n-gramas (isto é, sequências de palavras). Nossa técnica também é aplicada com sucesso em alguns cenários de operação de longo-prazo, onde devemos lidar com objetos semi-estáticos (i.e. que se movem ocasionalmente, como portas e mobílias). Todas as abordagens foram avaliadas em cenários simulados e reais obtendo-se bons resultados. / Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), fundamental for building robots with true autonomy, is one of the most difficult problems in Robotics and consists of estimating the position of a robot that is moving in an unknown environment while incrementally building the map of such environment. Arguably the most crucial requirement to obtain proper localization and mapping is precise place recognition, that is, determining if the robot is at the same place in different occasions just by looking at the observations taken by the robot. Most approaches in literature are good when using highly expressive sensors such as cameras or when the robot is situated in low ambiguous environments. However this is not the case, for instance, using robots equipped only with range-finder sensors in highly ambiguous indoor structured environments. A good SLAM strategy must be able to handle these scenarios, deal with noise and observation errors, and, especially, model the environment and estimate the robot state in an efficient way. Our proposal in this work is to translate sequences of raw laser measurements into an efficient and compact text representation and deal with the place recognition problem using linguistic processing techniques. First, we translate raw sensor measurements into simple observation values computed through a novel observation model based on kernel-density estimation called Free-Space Density (FSD). These values are quantized into significant classes allowing the division of the environment into contiguous regions of homogeneous spatial density, such as corridors and corners. Regions are represented in a compact form by simple words composed of three syllables – the value of spatial density, the size and the variation of orientation of that region. At the end, the chains of words associated to all observations made by the robot compose a text, in which we search for matches of n-grams (i.e. sequences of words), which is a popular technique from shallow linguistic processing. The technique is also successfully applied in some scenarios of long-term operation, where we must deal with semi-static objects (i.e. that can move occasionally, such as doors and furniture). All approaches were evaluated in simulated and real scenarios obtaining good results.

Robôs verdadeiramente autônomos devem conhecer o ambiente para executar tarefas complexas. Em ambientes desconhecidos o robô deve concorrentemente construir o mapa do ambiente e se localizar usando sensores proprioceptivos e exteroceptivos imprecisos. Isto é problemático, uma vez que o mapa parcial e possivelmente incorreto do ambiente será usado para corrigir erros de localização. Este problema importante da robótica móvel é conhecido como Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM). Quando um robô autonomamente executa o algoritmo de SLAM concorrentemente com uma estratégia de exploração, o problema passa a se chamar SLAM Ativo ou Exploração Integrada. Um dos principais desafios por trás destes problemas é o tratamento de fechamento de ciclos. Ao atravessar regiões desconhecidas ou ambientes esparsos, a pose do robô e o mapa podem não ser propriamente corrigidos por falta de informação. Quando isto acontece, as incertezas da posição do robô e do mapa aumentam, podendo levar a erros irrecuperáveis. Por outro lado, quando o ciclo é fechado corretamente, estas incertezas diminuem consideravelmente. Portanto, a escolha do caminho para explorar o ambiente pode drasticamente melhorar ou degradar a qualidade do mapeamento e da localização. Uma técnica bem conhecida de exploração de ambientes é a adaptação do problema de valor de contorno (BVP) para a equação de Laplace e condições de contorno de Dirichlet. Apesar de ser fácil de implementar, resultando em trajetórias de exploração suaves, esta técnica não endereça cuidadosamente erros de SLAM, uma vez que ela segue a descida do gradiente, o que pode não possibilitar revisitas, uma limitação crucial para o SLAM Ativo. Mesmo sendo uma técnica de exploração gulosa e direcionada a fronteiras, consideramos que a flexibilidade do BVP e condições de contorno de Dirichlet ainda são pouco exploradas. Nossa proposta é modificar o algoritmo de Exploração por BVP para executar comportamentos complexos, tais como revisitas e, em particular, fechamentos de ciclo. Apresentamos duas novas abordagens: a primeira faz uso de uma condição de contorno direcionada pelo tempo combinada a distorções de potencial para gerar comportamentos de fechamento de ciclo, além de um potencial que nunca cessa de existir, mesmo após o ambiente ter sido completamente explorado; a segunda, propicia o fechamento de ciclos aproveitando a propagação do potencial em regiões desconhecidas, através de um par dinâmico de condições de contorno que funcionam como obstáculos e objetivos virtuais. Ambas abordagens aproveitam o Esqueleto de Voronoi do ambiente para reduzir o custo computacional do algoritmo. Testes em ambientes reais e simulados usando o robô Pioneer 3DX mostram que as técnicas apresentadas apresetam melhores resultados quando comparadas a técnicas concorrentes. / Truly autonomous robots must know the environment in order to execute complex tasks. In unknown environments, the robot must construct a map and localize itself using noisy proprioceptive and exteroceptive sensors. This is problematic, since the partial and possibly inaccurate map of the environment will be used to correct localization errors. This important problem of mobile robotics is known as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). When a robot autonomously execute a SLAM algorithm concurrently with an exploration strategy, this problem is called Active SLAM or Integrated Exploration. One of the main challenges behind both these problems is the treatment of loop closures. While the robot traverses unknown regions or sparse environments, the robot pose and the map may not be properly corrected due to lack of information. When this happens, the uncertainties about the map and the robot pose increase, which may lead to unrecoverable SLAM errors. On the other hand, when a loop is closed successfully, these uncertainties drastically decrease. Therefore, path chosen to explore the environment can considerably improve or degrade the quality of both localization and mapping. One well known way to explore the environment is the adaptation of the Boundary Value Problem (BVP) for the Laplace Equation and Dirichlet boundary conditions. Even though it is easy to implement, resulting in smooth exploration trajectories, it does not carefully address SLAM errors, since it follows a gradient decent which not always allows revisits, a crucial limitation for Active SLAM. Despite being a greedy frontier driven exploration strategy, we consider the flexibility of the BVP and Dirichlet boundary conditions still under-explored for Active SLAM. Our proposal is to modify the BVP Exploration algorithm to execute complex exploration behaviors, such as revisits and, in particular, loop-closures. We present two new approaches: the first makes use of a time driven boundary value condition together with potential distortions to generate loop closing behaviors and a potential field that never ceases to exist, even after the exploration ends; the second enables loop closure behaviors with BVP by taking advantage of potential propagation in unknown space generated by a pair of dynamic boundary conditions functioning as virtual walls and goals. Both approaches take advantage of a local optimization that uses the Voronoi Skeleton to reduce the computational cost of the algorithm. Tests in real and simulated environments using a Pioneer 3DX show that the proposed approaches present better results when compared with competing approaches.

INTRODUÇÃO: Este estudo analisou o impacto da experiência em prostatectomia radical robótica na curva inicial da prostatectomia laparoscópica através dos resultados perioperatórios e funcionais e oncológicos precoces de 110 pacientes com câncer de próstata. PACIENTES E MÉTODOS: 110 pacientes, selecionados aleatoriamente, foram submetidos a PRL por dois cirurgiões com experiência prévia em cirurgia minimamente invasiva e PRR, no Instituto do Câncer do Estado de São Paulo. Os dados foram coletados prospectivamente. Foi utilizada abordagem transperitoneal simulando a técnica robótica. RESULTADOS: Houve uma redução significativa no tempo operatório que diminuiu até o caso 40, quando atingiu um platô. O volume de sangramento mediano foi 250ml (variação 50-1000ml). Nenhum paciente foi transfundido. As complicações foram distribuídas uniformemente ao longo da casuística. A taxa de margens positivas foi de 28,2% (pT2: 20%, pT3: 43,6%), e não apresentou tendência a redução. 61,3% das margens foram apicais. A taxa de continência foi de 88% e atingiu um platô próximo a 95% após 75 casos. CONCLUSÃO: Esse estudo mostra que existem múltiplas curvas no processo de aprendizado da PRL. A curva mais curta foi para tempo operatório. A curva para margens cirúrgicas não foi completada e necessita de intervenção para melhora dos resultados principalmente relacionados a margem apical. A transição entre as técnicas de prostatectomia pode ser considerada segura baseada nas baixas taxas de complicações, ausência de complicações graves ou transfusões sanguíneas / INTRODUCTION: This study analyzed the impact of the experience with Robotic-Assisted Laparoscopic Prostatectomy (RALP) on the initial experience with Laparoscopic Radical Prostatectomy (LRP) by examining perioperative results and early outcomes of 110 patients. LRPs were performed by two robotic fellowship trained surgeons with daily practice in RALP. PATIENTS and METHODS: 110 LRP was used to treat aleatory selected patients. The patients were divided into 4 groups for prospective analyses. A transperitoneal approach that simulates the RALP technique was used. RESULTS: The median operative time was 163 minutes (110 - 240), and this time significantly decreased through case 40, when the time plateaued (p = 0.0007). The median blood loss was 250 ml. No patients required blood transfusion. There were no life-threatening complications or deaths. Minor complications were uniformly distributed along the serie (P= 0,6401). The overall positive surgical margins (PSM) rate was 28.2% (20% in pT2 and 43.6% in pT3). PSM was in the prostate apex in 61.3% of cases. At the 12-month follow-up, 88% of men were continent (0-1 pad). CONCLUSION: The present study shows that there are multiple learning curves for LRP. The shallowest learning curve was seen for the operative time. Surgeons transitioning between the RALP and LRP techniques were considered competent based on the low perioperative complication rate, absence of major complications, and lack of blood transfusions. This study shows that a learning curve still exists and that there are factors that must be considered by surgeons transitioning between the two techniques

No passado, o processo de rebarbação era tratado como uma etapa secundária dentro do processo de manufatura de uma peça. Entretanto, a indústria vem cada vez mais reconhecendo sua importância, fato que veio a motivar este estudo. Várias soluções podem ser encontradas na literatura visando eliminar o problema de formação de rebarba, bem como para a remoção automática das mesmas. Contudo, ainda existem pontos a serem explorados dentro do desenvolvimento destas soluções. Desta forma, é proposta principal deste trabalho identificar lacunas não exploradas na literatura e propor ações para cada uma destas. Neste contexto, será inicialmente proposto um novo algoritmo para minimização de rebarba em furação, baseado em um novo movimento de avanço da ferramenta. Adicionalmente, propõe-se identificar os requisitos reais da operação de rebarbação e classificar os problemas de rebarbação em cenários que apresentem características similares, considerando: morfologia da rebarba, geometria da peça e precisão do sistema de fixação. Subseqüentemente, para cada cenário, uma solução de rebarbação robótica é indicada. No caso de controle ativo do robô, um novo parâmetro de controle será criado (Fast Abrasive Power - FAP), baseado na fusão dos sinais de emissão acústica e potência. / In the past, deburring used to be treated as a secondary operation within the manufacturing sequence of a part. However, the industry came to realize its importance, which becomes the motivation for this study. In the literature, several solutions for burr minimization and automatically burr removal can be found. However, some topics need more investigation in order to establish a final solution. Thus, the main objective of this research is to identify these topics and to propose solutions for each of them. Therefore, a new algorithm for drilling burr minimization will be defined, based on a vibratory movement of the tool in feed direction. Additionally, it is proposed to identify the real requirements of the deburring operation and to classify the deburring problem into classes with similar characteristics, taking into account: burr morphology, workpiece geometry and precision of the fixture system. Subsequently, for each class, a robotic deburring solution is proposed. In the case of active robotic control, a new control parameter will be defined (Fast Abrasive Power, FAP) based on the fusion of acoustic emission and power signals.

Como a complexidade das tarefas realizadas por robôs móveis vêm aumentando a cada dia, a percepção do robô deve ser capaz de capturar informações mais ricas do ambiente, que permitam a tomada de decisões complexas. Entre os possíveis tipos de informação que podem ser obtidos do ambiente, as informações geométricas e semânticas têm papéis importantes na maioria das tarefas designadas a robôs. Enquanto as informações geométricas revelam como os objetos e obstáculos estão distribuídos no espaço, as informações semânticas capturam a presença de estruturas complexas e eventos em andamento no ambiente, e os condensam em descrições abstratas. Esta tese propõe uma nova técnica probabilística para construir uma representação do ambiente baseada em objetos a partir de imagens capturadas por um robô navegando com uma câmera de vídeo solidária a ele. Esta representação, que fornece descrições geométricas e semânticas de objetos, é chamada O-Map, e é a primeira do gênero no contexto de navegação de robôs. A técnica de mapeamento proposta é também nova, e resolve concomitantemente os problemas de localização, mapeamento e classificação de objetos, que surgem quando da construção de O-Maps usando imagens processadas por detectores imperfeitos de objetos e sem um sensor de localização global. Por este motivo, a técnica proposta é chamada O-SLAM, e é o primeiro algoritmo que soluciona simultaneamente os problemas de localização e mapeamento usando somente odometria e o resultado de algoritmos de reconhecimento de objetos. Os resultados obtidos através da aplicação de O-SLAM em imagens processadas por uma técnica simples de detecção de objetos mostra que o algoritmo proposto é capaz de construir mapas que descrevem consistentemente os objetos do ambiente, dado que o sistema de visão computacional seja capaz de detectá-los regularmente. Em particular, O-SLAM é eficaz em fechar voltas grandes na trajetória do robô, e obtém sucesso mesmo se o sistema de detecção de objetos posuir falhas, relatando falsos positivos e errando a classe do objeto algumas vezes, consertando estes erros. Dessa forma, O-SLAM é um passo em direção à solução integrada do problema de localização, mapeamento e reconhecimento de objetos, a qual deve prescindir de um sistema pronto de reconhecimento de objetos e gerar O-Maps somente pela fusão de informações geométricas e visuais obtidas pelo robô. / As tasks performed by mobile robots are increasing in complexity, robot perception must be able to capture richer information from the environment in order to allow complex decision making. Among the possible types of information that can be retrieved from the environment, geometric and semantic information play important roles in most of the tasks assigned to robots. While geometric information reveals how objects and obstacles are distributed in space, semantic information captures the presence of complex structures and ongoing events from the environment and summarize them in abstract descriptions. This thesis proposes a new probabilistic technique to build an object-based representation of the robot surrounding environment using images captured by an attached video camera. This representation, which provides geometric and semantic descriptions of the objects, is called O-Map, and is the first of its kind in the robot navigation context. The proposed mapping technique is also new, and concurrently solves the localization, mapping and object classification problems arisen from building O-Maps using images processed by imperfect object detectors and no global localization sensor. Thus, the proposed technique is called O-SLAM, and is the first algorithm to solve the simultaneous localization and mapping problem using solely odometers and the output from object recognition algorithms. The results obtained by applying O-SLAM to images processed by simple a object detection technique show that the proposed algorithm is able to build consistent maps describing the objects in the environment, provided that the computer vision system is able to detect them on a regular basis. In particular, O-SLAM is effective in closing large loops in the trajectory, and is able to perform well even if the object detection system makes spurious detections and reports wrong object classes, fixing these errors. Thus, O-SLAM is a step towards the solution of the simultaneous localization, mapping and object recognition problem, which must drop the need for an off-the-shelf object recognition system and generate O-Maps only by fusing geometric and appearance information gathered by the robot.

Nas ciências de computação, o estudo de emoções tem sido impulsionado pela construção de ambientes interativos, especialmente no contexto dos dispositivos móveis. Pesquisas envolvendo interação humano-robô têm explorado emoções para propiciar experiências naturais de interação com robôs sociais. Um dos aspectos a serem investigados é o das abordagens práticas que exploram mudanças na personalidade de um sistema artificial propiciadas por alterações em um estado emocional inferido do usuário. Neste trabalho, é proposto um ambiente para interação humano-robô baseado em emoções, reconhecidas por meio de análise de expressões faciais, para plataforma Android. Esse sistema consistiu em um agente virtual agregado a um aplicativo, o qual usou informação proveniente de um reconhecedor de emoções para adaptar sua estratégia de interação, alternando entre dois paradigmas discretos pré-definidos. Nos experimentos realizados, verificou-se que a abordagem proposta tende a produzir mais empatia do que uma condição controle, entretanto esse resultado foi observado somente em interações suficientemente longas. / In computer sciences, the development of interactive environments have motivated the study of emotions, especially on the context of mobile devices. Research in human-robot interaction have explored emotions to create natural experiences on interaction with social robots. A fertile aspect consist on practical approaches concerning changes on the personality of an artificial system caused by modifications on the users inferred emotional state. The present project proposes to develop, for Android platform, an environment for human-robot interaction based on emotions. A dedicated module will be responsible for recognizing emotions by analyzing facial expressions. This system consisted of a virtual agent aggregated to an application, which used information of the emotion recognizer to adapt its interaction strategy, alternating between two pre-defined discrete paradigms. In the experiments performed, it was found that the proposed approach tends to produce more empathy than a control condition, however this result was observed only in sufficiently long interactions.

Mapas fotogramétricos são de extrema importância para monitorar grandes áreas periodicamente. Alguns exemplos são: monitoramento de florestas, plantas invasivas, crescimento urbano, etc. Estes mapas são comumente construídos utilizando imagens de satélites ou aviões. Para se obter um mapa com proporções reais, uma operação de distorção destas imagens é realizada utilizando informações fornecidas por Pontos de Controle em Solo e triangulando features naturais das imagens ou utilizando um outro mapa conhecido a priori. A utilização de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados) mostra-se uma solução mais segura quando comparada a um avião devido a não existência de tripulação. É uma solução mais flexível quando comparada a satélites, pois um VANT pode voar algumas horas ou mesmo minutos após um vôo anterior, enquanto um satélite estará disponível novamente após alguns dias na mesma área. Algumas partes do mapa podem não ser visíveis devido a nuvens e o VANT pode sobrevoar a área novamente para recuperar estas partes (sobrevoaria abaixo das nuvens caso necessário). Um método de fusão sensorial estocástico é proposto e combina técnicas de Visão Computacional, sensores inerciais e GPS a fim de estimar um mapa esparso tridimensional e a posição do VANT simultaneamente utilizando a técnica conhecida como SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). O mapa completo é gerado projetando as imagens no mapa esparso. A principal vantagem deste método é que o mapa é construído sem conhecimento a priori do terreno. As principais contribuições deste trabalho são: a integração de técnicas de SLAM na área de Aerofotogrametria e o desenvolvimento de um método que realiza o mapeamento 3D sem o uso de conhecimento a priori do terreno. / Photogrammetric maps are of extreme importance in order to monitor large areas periodically. Some examples are: monitoring of forests, invasive plants, urban growth, etc. These maps are commonly built using images from satellites or planes. In order to obtain a map with real proportions, an operation of distortion of these images is realized using information provided by Ground Control Points and triangulating natural features in the scene or using another a priori known map. The utilization of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) provides a safer solution when compared to a plane mainly due to the non existence of a crew. It is also a more flexible solution when compared to satellites because an UAV can fly again some hours or even minutes after a previous flight, while a satellite will be available in some days for the same area. Some parts of the map might not be visible because of clouds and the UAV needs to fly again to recover these parts (flying below the clouds if necessary). A stochastic sensor fusion method is proposed that combines computational vision techniques, inertial sensors and GPS in order to estimate both the three dimensional sparse map and the UAV position using the technique known as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). The complete map is generated projecting the images into the sparse map. The main advantage of this method is that the map is constructed without the use of a priori knowledge of the terrain. The main contributions of this work are: the integration of SLAM techniques into the Aerophotogrammetry field and the development of a method that can realize a 3D mapping without the use of a priori knowledge of the terrain.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:07:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Richard Tello - Parte 1.pdf: 429535 bytes, checksum: 36512379063c3b1ee1fcf279b169c4c5 (MD5) Previous issue date: 2013-02-21 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This work proposes the classification of motor tasks, using surface electromyography (sEMG) to control a prosthetic hand for rehabilitation of amputees. Two types of classifiers are compared: k-Nearest Neighbor (k-NN) and Bayesian (Discriminant Analysis). Motor tasks are divided into four groups correlated. The volunteers were healthy people (without amputation) and several analyzes of each of the signals were conducted. For offline analysis, the features used were: RMS (Root Mean Squared), VAR (Variance) and WL (Waveform Length). For online experimentation, it involved the use of feature of Discriminant of Bi-spectral. In both cases, either online or offline techniques were used to sliding windows. A model is proposed for reclassification using cross-validation in order to validate the classification, and a visualization in Sammon Maps is provided in order to observe the separation of the classes for each set of motor tasks. The proposed method can be implemented in a computer interface providing a visual feedback through an artificial hand prosthetic developed in Visual C++ and MATLAB commands / Este trabalho apresenta a classificação de tarefas motoras, através da eletromiografia de superfície (sEMG), para controlar uma mão prostética para reabilitação de amputados. Dois tipos de classificadores são comparados: k-vizinhos mais próximos (k-NN) e Bayesiano (Análise Discriminante). As tarefas motoras são divididas em quatro grupos correlacionados. Os voluntários desta pesquisa foram pessoas saudáveis (sem amputação), e várias análises de cada um dos sinais foram realizadas. Para o analise off-line, as características utilizadas foram: RMS (Raiz Média Quadrática), VAR (Variância) e WL (Comprimento de forma de onda). Para a experimentação on-line implicou o uso da característica de Discriminante Bi-espectral. Em ambos casos, tanto online ou offline, foram usadas técnicas de janelas deslizantes. Foi proposto um modelo para a reclassificação usando validação cruzada, a fim de validar a classificação, sendo gerada uma visualização dos dados em mapas de Sammon, a fim de observar a separação das classes para cada conjunto de tarefas motoras. Os métodos propostos foram implementados em uma interface de computador, fornecendo realimentação visual através de uma prótese de mão artificial desenvolvida em Visual C++ e utilizando comandos MATLAB

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:07:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 parte1.pdf: 2039264 bytes, checksum: 4e62f121579ed7c794b211e3a6077c24 (MD5) Previous issue date: 2007-11-30 / Nesta Dissertação de Mestrado, foi desenvolvido um sistema assistivo, composto por uma interface homem-máquina (IHM) e uma estação de monitoramento remoto, destinado ao indivíduo com severo comprometimento orgânico. A IHM pode ser acionada por meio de um apontador de cabeça, piscada de olhos, movimento do globo ocular, posição da íris captada por uma câmara de vídeo e sinais cerebrais. Essa IHM confere ao usuário um novo canal de comunicação, além de poder comandar uma cadeira de rodas robótica. Um PDA (do inglês Personal Digital Assistant), embarcado nessa cadeira, atua como interface gráfica, contendo opções de seleção pelo usuário, tais como sentido de movimento da cadeira, expressar necessidades, permitir comunicação textualmente ou levá-lo a pontos específicos de ambientes estruturados. Nessa última opção, um sistema de controle embarcado permite a navegação autônoma até o cômodo desejado, de acordo com a implementação de um controlador de posição com desvio de obstáculos. A interface com o usuário desenvolvida possui saída acústica e informa cada opção escolhida através de um sintetizador de voz, facilitando a comunicação com membros do convívio. A unidade de monitoramento é composta por um segundo PDA, de onde é possível monitorar, remotamente, informações da cadeira de rodas em ambiente estruturado, como posição e velocidade, enviar comandos direto aos motores, ou até mesmo selecionar pontos destinos desse ambiente e enviá-los ao sistema de navegação. / This Master Thesis presents an assistive system, composed by a humanmachine interface (IHM, in Portuguese) and a remote surveillance station, designed for neuromotor impaired people. The IHM can be controlled with a head pointer, eye blinks, movements of eyeball, iris position collected by video camera or through brain signals. This interface gives the user a new communication channel, besides controlling a robotic wheelchair. A PDA, onboard in this wheelchair, acts as a graphic interface, with options that allow the user to choose the wheelchair movement direction, express necessity, permit textual communication or go to specific points in an Intelligent Environment. In that case, an onboard controlling system allows autonomous navigation until a desired point, according to a position controller, including obstacle avoidance. The developed user interface has an acoustic output and inform every option selected by the user through a voice synthesizer, making communication with a household member easier. The surveillance station is compound by a second PDA, which allows remote surveillance of wheelchair information in an intelligent place, like position and velocity. It can also send commands direct to the motors, or even select destiny points and send them to the navigation system.