Desenvolvimento de Ferramentas para Pesquisas em Tecnologias Assistivas Baseadas em Sinais Biológicos

Novas ferramentas de Tecnologias Assistivas (TAs) têm aparecido ultimamente. Um exemplo são os Ambientes Virtuais (AVs), os quais são importantes para o desenvolvimento de novas TAs, que podem ser direcionadas para promoverem uma melhor qualidade de vida de pessoas com mobilidade reduzida permanente ou promover a reabilitação de pessoas com deficiência motora temporária. Outras ferramentas, que surgiram há algumas décadas com o desenvolvimento dos computadores, também ajudam no tratamento de pessoas com deficiência motora, que são as Interfaces Humano-Máquina (IHM). Utilizando em conjunto com equipamentos que capturam sinais biológicos, como equipamentos de Eletromiografia (EMG) e Eletroencefalografia (EEG), essas ferramentas se configuram como canais de comunicações entre o ser humano e os computadores, diferentemente das comumente utilizadas. Isso abre uma gama de possibilidades para sua utilização no tratamento e na assistência de pessoas com deficiência motora, onde sinais EMG podem ser utilizados para controlar próteses robóticas; e sinais EEG, quando capturados da região do córtex motor, podem ser utilizados em neuroreabilitação. Por outro lado, quando capturados na região occipital, os sinais de EEG podem ser utilizados para gerar comandos e outras finalidades. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de novas ferramentas para auxiliar em pesquisas de TAs envolvendo sinais biológicos. Três diferentes AVs foram desenvolvidos para auxiliar nesse tipo de pesquisa. Além deles, um equipamento EEG comercial foi adaptado para ser utilizado com uma IHM, o qual utiliza dois desses três AVs desenvolvidos. Como resultados, temos a utilização bem sucedida do equipamento EEG obtido com sua utilização com SSVEP e Imaginação motora, além da implementação com sucesso dos três AVs desenvolvidos, que estão disponíveis para download gratuito, e que podem ser utilizados em demais pesquisas envolvendo TAs.

Aprendizagem por imitação através de mapeamento Visuomotor baseado em imagens omnidirecionais

Este trabalho propõe uma metodologia de aprendizagem que permite a um robô aprender uma tarefa adaptando-a e representando-a de acordo com a sua capacidade motora e sensorial. Primeiramente, um mapeamento sensoriomotor é criado e converte informação sensorial em informação motora. Depois, através de imitação, o robô aprende um conjunto de ações elementares formando um vocabulário motor. A imitação é baseada nas representações motoras obtidas com o mapeamento sensoriomotor. O vocabulário motor criado é então utilizado para aprender e realizar tarefas mais sofisticadas, compostas por seqüências ou combinações de ações elementares. Esta metodologia é ilustrada através de uma aplicação de mapeamento e navegação topológica com um robô móvel. O automovimento é utilizado como mapeamento visuomotor, convertendo o fluxo óptico em imagens omnidirecionais em informação motora (translação e rotação), a qual é usada para a criação de um vocabulário motor. A seguir, o vocabulário é utilizado para mapeamento e navegação topológica. Os resultados obtidos são interessantes e a abordagem proposta pode ser estendida a diferentes robôs e aplicações.