Método de estimativa de torque da articulação do joelho baseada em EMG

Este trabalho apresenta um método de estimativa de torque do joelho baseado em sinais eletromiográficos (EMG) durante terapia de reabilitação robótica. Os EMGs, adquiridos de cinco músculos envolvidos no movimento de flexão e extensão do joelho, são processados para encontrar as ativações musculares. Em seguida, mediante um modelo simples de contração muscular, são calculadas as forças e, usando a geometria da articulação, o torque do joelho. As funções de ativação e contração musculares possuem parâmetros limitados que devem ser calibrados para cada usuário, sendo o ajuste feito mediante a minimização do erro entre o torque estimado e o torque medido na articulação usando a dinâmica inversa. São comparados dois métodos iterativos para funções não-lineares como técnicas de otimização restrita para a calibração dos parâmetros: Gradiente Descendente e Quasi-Newton. O processamento de sinais, calibração de parâmetros e cálculo de torque estimado foram desenvolvidos no software MATLAB®; o cálculo de torque medido foi feito no software OpenSim com sua ferramenta de dinâmica inversa.

Desenvolvimento e aplicação do índice de desempenho energético da iluminação pública utilizando lógica nebulosa: estudo de caso da Cidade Universitária \"Armando de Salles Oliveira\" da Universidade de São Paulo.

A eficiência e a racionalidade energética da iluminação pública têm relevante importância no sistema elétrico, porque contribui para diminuir a necessidade de investimentos na construção de novas fontes geradoras de energia elétrica e nos desperdícios energéticos. Apresenta-se como objetivo deste trabalho de pesquisa o desenvolvimento e aplicação do IDE (índice de desempenho energético), fundamentado no sistema de inferência nebulosa e indicadores de eficiência e racionalidade de uso da energia elétrica. A opção em utilizar a inferência nebulosa deve-se aos fatos de sua capacidade de reproduzir parte do raciocínio humano, e estabelecer relação entre a diversidade de indicadores envolvidos. Para a consecução do sistema de inferência nebulosa, foram definidas como variáveis de entrada: os indicadores de eficiência e racionalidade; o método de inferência foi baseado em regras produzidas por especialista em iluminação pública, e como saída um número real que caracteriza o IDE. Os indicadores de eficiência e racionalidade são divididos em duas classes: globais e específicos. Os indicadores globais são: FP (fator de potência), FC (fator de carga) e FD (fator de demanda). Os indicadores específicos são: FU (fator de utilização), ICA (consumo de energia por área iluminada), IE (intensidade energética) e IL (intensidade de iluminação natural). Para a aplicação deste trabalho, foi selecionada e caracterizada a iluminação pública da Cidade Universitária \"Armando de Salles Oliveira\" da Universidade de São Paulo. Sendo assim, o gestor do sistema de iluminação, a partir do índice desenvolvido neste trabalho, dispõe de condições para avaliar o uso da energia elétrica e, desta forma, elaborar e simular estratégias com o objetivo de economizá-la.

Avaliação da influência de emoções na tomada de decisão de sistemas computacionais.

Este trabalho avalia a influência das emoções humanas expressas pela mímica da face na tomada de decisão de sistemas computacionais, com o objetivo de melhorar a experiência do usuário. Para isso, foram desenvolvidos três módulos: o primeiro trata-se de um sistema de computação assistiva - uma prancha de comunicação alternativa e ampliada em versão digital. O segundo módulo, aqui denominado Módulo Afetivo, trata-se de um sistema de computação afetiva que, por meio de Visão Computacional, capta a mímica da face do usuário e classifica seu estado emocional. Este segundo módulo foi implementado em duas etapas, as duas inspiradas no Sistema de Codificação de Ações Faciais (FACS), que identifica expressões faciais com base no sistema cognitivo humano. Na primeira etapa, o Módulo Afetivo realiza a inferência dos estados emocionais básicos: felicidade, surpresa, raiva, medo, tristeza, aversão e, ainda, o estado neutro. Segundo a maioria dos pesquisadores da área, as emoções básicas são inatas e universais, o que torna o módulo afetivo generalizável a qualquer população. Os testes realizados com o modelo proposto apresentaram resultados 10,9% acima dos resultados que usam metodologias semelhantes. Também foram realizadas análises de emoções espontâneas, e os resultados computacionais aproximam-se da taxa de acerto dos seres humanos. Na segunda etapa do desenvolvimento do Módulo Afetivo, o objetivo foi identificar expressões faciais que refletem a insatisfação ou a dificuldade de uma pessoa durante o uso de sistemas computacionais. Assim, o primeiro modelo do Módulo Afetivo foi ajustado para este fim. Por fim, foi desenvolvido um Módulo de Tomada de Decisão que recebe informações do Módulo Afetivo e faz intervenções no Sistema Computacional. Parâmetros como tamanho do ícone, arraste convertido em clique e velocidade de varredura são alterados em tempo real pelo Módulo de Tomada de Decisão no sistema computacional assistivo, de acordo com as informações geradas pelo Módulo Afetivo. Como o Módulo Afetivo não possui uma etapa de treinamento para inferência do estado emocional, foi proposto um algoritmo de face neutra para resolver o problema da inicialização com faces contendo emoções. Também foi proposto, neste trabalho, a divisão dos sinais faciais rápidos entre sinais de linha base (tique e outros ruídos na movimentação da face que não se tratam de sinais emocionais) e sinais emocionais. Os resultados dos Estudos de Caso realizados com os alunos da APAE de Presidente Prudente demonstraram que é possível melhorar a experiência do usuário, configurando um sistema computacional com informações emocionais expressas pela mímica da face.