INSTRUÇÕES PARA AUTORES DO II ENCIF RESUMO EXPANDIDO
SCHMACHTENBERG, R. F.¹, BAGGIO, M. A.², SILVA, F. L.³
¹ Aluna do curso Técnico em Informática Instituto Federal Sul-Rio-Grandense Câmpus Venâncio Aires
² Orientador e Professor do Instituto Federal Sul-Rio-Grandense Câmpus Venâncio Aires
³ Co-orientador e Professor do Instituto Federal Sul-Rio-Grandense Câmpus Venâncio Aires RESUMO
No mundo, milhões de pessoas ainda buscam a plena inclusão na sociedade: elas têm, a título de exemplo, dificuldades para se locomover nas ruas, para fazer compras, para usar o transporte público. Para as pessoas com deficiência visual, a maior dificuldade encontrada para integrar-se socialmente e viver com dignidade é a conquista da locomoção autônoma, a possibilidade de ir e vir sem depender do outro. O projeto PADEVI busca proporcionar a pessoa com deficiência visual mais facilidades em sua movimentação, através do fornecimento de informações do ambiente, possibilitando que o deficiente visual sinta-se mais seguro devido às informações adicionais que podem facilitar sua locomoção e localização. O objeto a ser desenvolvido utilizará um sensor Kinect, uma bateria de lítio e um microcomputador acoplados a uma bengala convencional. Os sensores presentes no Kinect comandados pelo microcomputador, identificarão possíveis obstáculos tais como, buracos, declives, entulhos, entre outros objetos presentes nas calçadas, e através de um sinal sonoro enviado por um fone de ouvido, avisarão o usuário de que há perigo no ambiente, evitando assim possíveis acidentes. Estas utilidades foram elaboradas a partir de pesquisas junto à instituição parceira, analisando as principais dificuldades encontradas e criando uma ferramenta capaz de tornar menores as dificuldades e obstáculos encontrados pelos deficientes visuais, possibilitando a melhoria da autoestima e, consequentemente, associada a outros fatores, a melhoria da qualidade de vida destes indivíduos.
Palavras-chave: Tecnologia assistiva; Deficientes Visuais; Bengala.
1 INTRODUÇÂO
Não é difícil perceber que o deficiente visual enfrenta muitas dificuldades em nossa sociedade e, a principal delas, é a falta de infraestrutura. E são muitas as barreiras: calçadas com buracos, locais públicos sem rampa, falta de sinalização, entre outros. O deficiente visual precisa de facilidade e amparo para locomover-se. O protótipo visa a auxiliar na locomoção autônoma dos deficientes visuais a fim de reconhecer os principais obstáculos que interferem na locomoção destes indivíduos, por intermédio do reconhecimento de pessoas, de buracos e de faixas de pedestres.
2 METODOLOGIA (MATERIAIS E MÉTODOS)
Após a definição do público e da meta a ser atingida, ocorreu a elaboração da proposta através de reuniões com a equipe, discussões sobre a melhor forma de
ajudar os deficientes visuais e sobre como desenvolver um protótipo. O objeto a ser desenvolvido engloba um protótipo de auxílio a deficientes visuais que irá utilizar uma bengala, um sensor Kinect e uma placa Raspberry Pi.
Para iniciar a investigação de acessibilidade com os deficientes visuais na instituição parceira Escola Monte das Tabocas e o auxílio das tecnologias em tal contexto, partiu-se da aplicação de um questionário oral sobre a acessibilidade das ruas venâncio-airenses.
A etapa seguinte de desenvolvimento do projeto deu-se por meio do estudo e desenvolvimento de algoritmos para reconhecimento do ambiente. Escolheu-se a linguagem de programação C# devido a sua compatibilidade com o Kinect, facilidade de desenvolvimento e recursos disponibilizados. Tentou-se o uso de outras linguagens de programação, porém nenhuma supriu as necessidades da programação. Ainda, juntamente com o C#, está sendo utilizada a biblioteca Microsoft’s Kinect for Windows SDK. Através da função depth presente nesta biblioteca é possível calcular a distância de objetos comparando os pixels contidos no Frame.
O Kinect possui uma câmara RGB e uma câmara e emissor de infravermelhos. Estes são capazes de capturar imagem colorida e a profundidade de cada pixel no meio envolvente observado (MICROSOFT, 2012). Estes dados contêm informação geométrica e visual do ambiente que se observa. Obtém-se a imagem colorida pela câmara RGB e o processo de cálculo da profundidade é realizado usando a câmara e o emissor de infravermelhos através de luz estruturada, utilizando a técnica de luz estruturada. Esta abordagem consiste em projetar um padrão de pixels no meio envolvente e capturar a deformação da projeção, deformação essa que permite calcular a distância aos pixels, ou seja, a profundidade (SILVA, 2013).
Ainda utilizando o sensor infravermelho, como dito anteriormente, consegue- se identificar a distância dos objetos através do cálculo da distância dos pixels oriundos da imagem (tal fato pode ser visualizado através das cores verde, azul e vermelho na Figura 1). Estas tonalidades são dadas, ainda, pela função depth, resultado da transformação dos bits em centímetros, e os centímetros em tonalidades. Na divisão das tonalidades, cada uma recebe um valor de distância em centímetros, dado pela relação do Kinect a um plano de controle, por exemplo, a cor
verde recebe uma distância de até um metro do chão, ou seja, não apresenta perigo.
A cor azul, é considerada uma distância maior do que o plano de controle, ou seja, maior que um metro de profundidade. E por último, a cor vermelha, que recebe a distância menor que o plano de controle, indicando objetos com altitude na superfície.
Depois de todos estes passos o sistema, de acordo com os dados recebidos da detecção, tem uma resposta. Neste caso, na aplicação desenvolvida se for detectado algum objeto ou buraco, é enviado um sinal sonoro ao usuário informando que há perigo no ambiente.
Figura 1: Depthmap (mapa de profundidade).
O protótipo encontra-se em fase de desenvolvimento, na etapa de estudo de adaptação dos sensores do Kinect na bengala, para retirar a maior parte da carcaça do Kinect que é desnecessária, sendo preciso apenas o uso dos seus sensores.
Após a detecção dos objetos e a adaptação do Kinect na bengala convencional, serão realizados testes em ambientes, como dentro de uma casa, e também em ambientes não controlados (ruas, praças). Finalmente espera-se realizar testes do protótipo junto à instituição de pessoas de deficiência visual para verificar a usabilidade e realizar possíveis ajustes de acordo com as necessidades identificadas pelos deficientes visuais. Por fim o protótipo será divulgado e distribuído à instituição.
3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
A aplicação obtém do meio observado valores que necessitam ser
convertidos para valores em metros. Deste modo, nesta aplicação foi usada uma
função matemática (Figura 7) que funciona como conversor dos dados retornados diretamente pelo Kinect.
Figura 7: Código C#.
A variável dif é uma cópia do vetor que contém todos os pixels da resolução da tela, já as variáveis x e y representam a largura e a altura respectivamente. Logo a variável d representa a distância, esta variável ainda recebe a soma da altura com a largura, multiplicado pela largura inicial.
Por último, é adicionado uma segunda variável d que recebe os dados d >>3.
O Kinect retorna 16 bits para o computador, os últimos 3 bits da sequência representam o número de usuários (pessoas) que o Kinect consegue captar ao mesmo tempo. Sendo assim, são deslocados 3 bits para a direita, usando o operador shift para criar zeros à esquerda, ignorando o fator “pessoa” no cálculo da profundidade, atribuindo o reconhecimento de pessoas a função de reconhecimento de esqueleto.
O Kinect obtém bons resultados desde 0.5 metros até 3.5 metros de distância, conseguindo depois medições de até 10 metros, mas com erros consideravelmente grandes. O erro de cálculo da profundidade aumenta proporcionalmente à distância a que se encontra o Kinect. Isto se deve a determinadas características próprias do Kinect e ao seu método de cálculo. Para verificar tal fato, foi realizado um simples teste que consistiu na colocação do Kinect em frente a uma parede e respectiva extração da medida de profundidade do dispositivo ao centro do plano.
Os resultados obtidos são apresentados na tabela 2.
Distância real Distância capturada pelo Kinect Diferença das distâncias
0.5 m Não pega nada -
0.8 m 0,83 m 0,3
1.0 m 1,001 m 0,001
1.5 m 1,493 m 0,007
1.8 m 1,809 m 0,009
2.0 m 2,009 m 0,009
2.5 m 2,487 m 0,013
3.0 m 2,988 m 0,012
3.5 m 3,458 m 0,042
Tabela 2: Valores reais comparados aos valores calculados com o Kinect.
Assim, de acordo com os dados apresentados na tabela 1, verifica-se o que já foi apresentado teoricamente, o Kinect não é capaz de calcular distâncias inferiores a 0.5 metros na versão for Windows e 0.80 metros na versão para o game Xbox.
Verifica-se também que a partir de 6 metros, vai perdendo gradualmente informação até ficar completamente impossibilitado de calcular distâncias.
4 CONCLUSÃO
Este protótipo servirá como base para futuros protótipos mais avançados que serão utilizados pelos portadores de deficiência visual, que poderão ter acesso a uma bengala com identificação de ambiente e de fácil utilização.
Promover uma sociedade mais igual, onde a tecnologia seja capaz de incluir pessoas com necessidades especiais, tornando menores as dificuldades encontradas, possibilitando a melhoria da autoestima e, consequentemente, associada a outros fatores, a melhoria da qualidade de vida, torna-se um dos princípios deste projeto que além de fornecer um protótipo para auxiliar na locomoção dos deficientes visuais, ainda serve como exemplo para outras iniciativas que podem surgir em meio à comunidade, ajudando a promover a cidadania e o senso de humanidade em cada pessoa.
5 REFERÊNCIAS
DAVISON, Andrew. Kinect Open Source Programming Secrets, Hacking the Kinect with OpenNI, NITE, and Java. McGraw Hill Professional, 2012.
MICROSOFT MSDN, Biblioteca MSDN Kinect for Windows SDK. Disponível em:
<http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh855347>. Acesso em: 02 set. 2014.
SILVA, Joaquim Guilherme Vasconcelos Gonçalves. Sistema de aumento de segurança para cadeira de rodas baseada num sensor Kinect. Disponível em:
<https://bibliotecadigital.ipb.pt/bitstream/10198/9257/1/Joaquim%20Gon
%C3%A7alves%20Silva.pdf>. Acesso em: 29 agosto de 2014.
