Cooperação humano-robô através de interações por ações

Abstract

A Interação Humano-Robô vem ganhando mais espaço no meio acadêmico nos últimos anos. Esta é uma área de interesse devido ao seu grande leque de aplicações, tais como busca e resgate, entretenimento, auxílio militar e policial, exploração espacial, tarefas com veículos aéreos não tripulados e robótica socialmente assistiva. O último item pode ser mais detalhado com aplicações como ajuda a idosos, pessoas física ou mentalmente debilitadas, e até mesmo suporte educacional. Esse trabalho propõe um método de reconhecimento de ações para ser utilizado como via de comunicação com uma plataforma robótica para tarefas de robótica socialmente assistiva, tais como auxiliar o usuário em carregar peso, sendo capaz de segui-lo e de ir para pontos predeterminados, enquanto desvia de obstáculos. O método proposto para interação é baseado em redes neurais artificiais e se apoia em redução da dimensionalidade da entrada pelo uso de autovalores. A base de dados utilizada é própria, devido ao fato das bases de dados encontradas na internet não possuírem classes de ações desejadas para a aplicação proposta. A validação do método se da através de comparação com o DTW (Dynamic Time Warping), tanto em desempenho simples quanto em escalabilidade. Testes online são realizados para assegurar que a base de dados não estava enviesada ou tendenciosa. Os resultados experimentais mostraram que o método de comunicação é eficaz, tendo mais de 99% de acerto nos testes online, para 5 pessoas diferentes na sua basc de dados com 10 amostras de cada pessoa para cada classe. A estratégia é escalável para novos usuários e requer um número reduzido de 5 amostras de treinamento de cada pessoa para cada classe para alcançar taxas de acerto superiores a 96%. Palavras-chave: Reconhecimento de Ações. Interação Humano-Robô. Robótica Social- mente Assistiva. Redes Neurais.Human-Robot Interaction has been gaining more space in academia in recent years. This is an area of interest due to its wide range of applications such as search and rescue, entertainment, military and police assistance, space exploration, unmanned aerial vehicle tasks and socially assisted robotics. The last one may be more detailed with applications such as helping the elderly, the physically or mentally disabled people, and even educational support. This paper proposes an action recognition method to be used as a communication link with a robotic platform for socially assisted robotics tasks, such as assisting the user in carrying weight, being able to follow him/her and to go to predetermined points while avoiding obstacles. The proposed method for interaction is based on artificial neural networks and relies on reducing the dimensionality of the input by using eigenvalues. The database used is its own, due to the fact that the databases found on the Internet do not have desired classes of actions for the proposed application. Validation of the method is by comparison with DTW (Dynamic Time Warping), in both simple performance and scalability. Online tests are performed to ensure that the database was not biased. Experimental results showed that the communication method is effective, with more than 99% of successfulness, for 5 different people in the database with 10 samples per person for each class. The strategy is scalable to new users and requires a small number of 5 training samples per person per class to achieve over 96% accuracy. Keywords: Action Recognition. Human-Robot Interaction. Socially Assistive Robotics. Neural Networks.