Robotização de uma cadeira de rodas motorizada : arquitetura, modelos, controle e aplicações

(1)

Faculdade de Engenharia El´

etrica e de Computa¸c˜

ao

Amadeu do Nascimento J´

unior

Robotiza¸

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ao de uma cadeira de rodas

motorizada: arquitetura, modelos, controle e

aplica¸

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oes.

Campinas

2016

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Faculdade de Engenharia El´

etrica e de Computa¸c˜

ao

Amadeu do Nascimento J´

unior

Robotiza¸

c˜

ao de uma cadeira de rodas motorizada:

arquitetura, modelos, controle e aplica¸

c˜

oes.

Disserta¸cão apresentada à Faculdade de En-genharia Elétrica e de Computa¸cão da Uni-versidade Estadual de Campinas como parte dos requisitos exigidos para a obten¸cão do t´ıtulo de Mestre em Engenharia Elétrica, na

´

Area de Engenharia de Computa¸c˜ao.

Orientador: Prof. Dr. Eleri Cardozo

Coorientador: Prof. Dr. Rafael Santos Mendes

Este exemplar corresponde `a vers˜ao final da tese defendida pelo aluno

Amadeu do Nascimento J´unior,

e orientada pelo Prof. Dr. Eleri Cardozo

Campinas

2016

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Ficha catalográfica

Universidade Estadual de Campinas Biblioteca da Área de Engenharia e Arquitetura

Luciana Pietrosanto Milla - CRB 8/8129

Nascimento Júnior, Amadeu,

N17r NasRobotização de uma cadeira de rodas motorizada : arquitetura, modelos,

controle e aplicações / Amadeu do Nascimento Júnior. – Campinas, SP : [s.n.], 2016.

NasOrientador: Eleri Cardozo.

NasCoorientador: Rafael Santos Mendes.

NasDissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas, Faculdade

de Engenharia Elétrica e de Computação.

Nas1. Robótica. 2. Robótica na medicina. 3. Robôs - Dinâmica - Modelos

matemáticos. 4. Robôs - Sistema de controle. I. Cardozo, Eleri,1954-. II.

Mendes, Rafael Santos. III. Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação. IV. Título.

Informações para Biblioteca Digital

Título em outro idioma: Powered wheelchair robotization : architecture, models, control

and applications

Palavras-chave em inglês:

Robotics

Robotics in medicine

Robots - Dynamics - Mathematical models Robots - Control system

Área de concentração: Engenharia de Computação Titulação: Mestre em Engenharia Elétrica

Banca examinadora:

Eleri Cardozo [Orientador] Caio Lúcio Nascimento Júnior Ricardo Ribeiro Gudwin

Data de defesa: 05-12-2016

Programa de Pós-Graduação: Engenharia Elétrica

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MESTRADO

Canditado: Amadeu do Nascimento J´unior RA:160939

Data da defesa: 05 dezembro de 2015

T´ıtulo da disserta¸cão: Robotiza¸cão de uma cadeira de rodas motorizada: arquitetura, modelos, controle e aplica¸cões.

Prof. Dr. Eleri Cardozo (Presidente, FEEC/UNICAMP)

Prof. Dr. Cairo Lúcio Nascimento Júnior (Divisão de Eletrônica - Instituto Tecnológico de Aeronáutica)

Prof. Dr. Ricardo Ribeiro Gudwin (FEEC/UNICAMP)

A ata da defesa, com as respectivas assinaturas dos membros da Comiss˜ao Julgadora, encontra-se no processo de vida acad^emica do aluno.

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Agrade¸co o enorme apoio que tive de meus amigos desde que cheguei em Campinas, em especial aos amigos Henrique Caiafa e Lais Luz que foram as primeiras pessoas a me receber em Campinas para o in´ıcio desta jornada. Tamb´em agrade¸co imensamente a Lais e sua fam´ılia pelo apoio e momentos de descontra¸c˜ao aos longo desses dois anos.

Imposs´ıvel deixar de agradecer a todos amigos do LCA por todos os momentos vividos juntos, já que ao longo do mestrado todos foram como uma espécie de fam´ılia para mim. Muito obrigado por cada momento de conversa séria sobre as afli¸cões do mestrado e sobre as besteiras da vida. A companhia de todos vocês tornaram este processo muito mais fácil.

Também gostaria de agradecer ao Professor Eleri Cardozo por ter me aceitado como seu aluno de mestrado e por todo imenso aprendizado que seu orienta¸cão me pro-porcionou. Sem dúvidas, saio destes dois anos de mestrado orgulhoso de tudo que aprendi durante sua orienta¸cão. Também, agrade¸co ao Prof. Rafael Santos Mendes por ter acei-tado o convite para ser co-orienacei-tador de minha disserta¸cão e por todas as conversas e discussões sobre a modelagem e controle da cadeira de rodas motorizadas. Sem dúvida sem a ajuda de meu orientador e co-orientador o trabalho não teria sido metade do que ´

e.

Agrade¸co tamb´em aos colegas de grupo de pesquisa Ricardo Souza, Prof. Eric Rohmer, Paulo Gurgel e Fernando Pinho pelas in´umeras ajudas e conselhos que muito me ajudaram durante o mestrado.

Agrade¸co aos meus pais e irmãs por todo amor que sempre dedicaram a mim. E pe¸co desculpa à todos amigos, fam´ılia e namorada pelos momentos que não pude estar perto por conta do mestrado.

Por fim, agrade¸co ao Conselho Nacional de Pesquisa (CNPq), à Funda¸cão de Am-paro a Pesquisa do Estado de São Paulo, à Faculdade de Engenharia Elétrica e Com-puta¸cão, à Universidade Estadual de Campinas pelo financiamento deste projeto.

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A capacidade humana de se locomover é uma das mais importantes. A perda desta ca-pacidade causada por doen¸cas, acidentes ou envelhecimento causa grande impacto na qualidade de vida e autonomia das pessoas. Para diminuir estes efeitos o campo das tec-nologias assistivas, mais especificamente o da robótica assistiva, visa melhorar a qualidade de vida destes indiv´ıduos com a utiliza¸cão de robôs. Esta disserta¸cão discute estas tecno-logias no processo de transforma¸cão de uma cadeira motorizada em uma cadeira de rodas robotizada. Inicialmente, os diversos tipos de cadeira de rodas existentes no mercado e desenvolvidos na academia são analisados e, com base nesta análise, é proposta uma ar-quitetura para cadeiras robóticas capazes de serem controladas por uma vasta gama de interfaces assistivas. Esta arquitetura tem por meta prover um comportamento da ca-deira de rodas o mais próximo poss´ıvel de robôs móveis de pesquisa, possibilitando assim o emprego de algoritmos disponibilizados pela comunidade de robótica móvel. Um modelo dinâmico da cadeira de rodas é também derivado e empregado para a sintonia de con-troladores de velocidade e simula¸cão do comportamento da cadeira robótica. Finalmente, uma estratégia de controle compartilhado é apresentada com o objetivo de combinar coo-perativamente as capacidades humanas e do robô visando melhorar a execu¸cão das tarefas diárias de locomo¸cão.

Palavras-chaves: Robótica; Robótica na medicina; Robôs - Dinâmica - Modelos ma-temáticos; Robôs - Sistemas de controle.

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Mobility is one of the most important human capabilities. The loss of mobility as caused by diseases, accidents, or aging leads to a substantial impact on the people’s quality of life and autonomy. To mitigate these effects assistive technologies, and specifically, assistive robotics aims to increase the quality of life of handicapped people by employing robots. This dissertation discusses these technologies in the process of transforming a regular powered wheelchair into a robotic wheelchair. Initially, many models of commercial and academic-developed wheelchairs are analysed and, based on this analysis, an architecture of robotic wheelchairs able to be controlled by a wide range of assistive interfaces is proposed. Moreover, this architecture must provide the wheelchair with behaviour as close as possible of those found on research-grade mobile robots, making it feasible to employ the many algorithms available from the mobile robotics community. A dynamic model of the wheelchair is also derived and used in the tuning of velocity controllers and the simulation of the robotic wheelchair’s dynamic behaviour. Finally, a shared control strategy is presented with the objective of combining in a cooperative way the human and robot’s capabilities in order to improve the realization of the daily locomotion tasks.

Keywords: Robotics; Robotics in medicine; Robots - Dynamic - Mathematical models; Robots - Control system.

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Figura 1 – Exemplo de robôs. . . 16 Figura 2 – Exemplo de robôs. . . 17 Figura 3 – Exemplo de interfaces não convencionais para comandar uma cadeira

de rodas. . . 18 Figura 4 – Exemplos de diferentes modelos de cadeira de rodas. 4(a) Cadeira de

rodas Freedom SX (FREEDOM VEICULOS ELETRICOS, 2010) 4(b) Cadeira motoroizada Ottobock Xeno permite o usuário se elevar na al-tura dos olhos de pessoas não portadoras de deficiência (OTTOBOCK, 2015). . . 20 Figura 5 – Exemplos de diferentes modelos de cadeira de rodas. 5(a) Cadeira

Fron-tier V6 (MAGIC MOBILITY, 2015). 5(b) Cadeira Track-Fab (TRAC FABRICATION LLC, 2016) . . . 21 Figura 6 – Cadeira de rodas robotizada desenvolvida nesta disserta¸c˜ao. . . 49 Figura 7 – Resumo da arquitetura da cadeira. De baixo para cima est˜ao

represen-tadas as camadas 1 (Baixo N´ıvel), 2 (N´ıvel Intermedi´ario) e 3 (Alto N´ıvel), respectivamente. . . 50 Figura 8 – Na esquerda sensor de fim de curso usado para detectar contato, no

centro sensor infra-vermelho para detectar desn´ıveis no chão e na direita um encoder. . . 52 Figura 9 – Visão de como o vários equipamentos estão divididos em subsistemas

e como esses se relacionam. . . 57 Figura 10 – Vis˜ao de como os diferentes elementos que comp˜oe o software da cadeira

se relacionam entre si e com os diversos subsistemas que fazem parte da cadeira de rodas robtizada. . . 57 Figura 11 – Roda castor . . . 60 Figura 12 – Representa¸c˜ao do referencial R, da cadeira, em rela¸c˜ao a um referencial

G, global. 𝑥 e 𝑦 representam a posi¸cão do referencial R em rela¸cão ao referencial global e 𝜃 a orienta¸cão relativa entre os referenciais. . . 61 Figura 13 – Compara¸cão da influência da orienta¸cão inicial das rodas castor no

caminho do ve´ıculo e no modelo cinem´atico. . . 62 Figura 14 – Circuito de um motor de corrente cont´ınua. . . 63 Figura 15 – Esquema representando o ICR e o ^angulo, 𝛼𝑙, da roda castor esquerda. 65

Figura 16 – Diagrama de for¸cas na roda castor. 𝐹𝑇 ´e a for¸ca que um dos motores

exerce na roda castor, 𝜑𝑙 ´e o ^angulo entre a roda castor esquerda e o

frame da cadeira, 𝑟 é a distância entre o pivô da roda castor e o ponto de contato com o solo. . . 66

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Figura 18 – Caracter´ısticas da resposta em sistema de controle. . . 71 Figura 19 – Figuras representando elementos importantes dos campos vetoriais. . . 75 Figura 20 – Histogramas usados no VFH. . . 76 Figura 21 – Zonas de prote¸c˜ao da cadeira a serem testadas com a ajuda do mapa,

a linha pontilhada representa o eixo das rodas traseiras. . . 78 Figura 22 – Arranjo experimental em rampa. . . 82 Figura 23 – Experimento tens˜ao velocidade. . . 84 Figura 24 – Resposta de velocidade simulada e real (curvas tracejadas) para

dife-rentes n´ıveis de tensão. . . 88 Figura 25 – Trajetórias obtidas nos experimentos. . . 88 Figura 26 – Trajetórias descritas pela cadeira e pelo modelo (curva azul) quando

as rodas castor estavam alinhadas a 45 ∘. . . 89 Figura 27 – Resposta de velocidade para duas repeti¸c˜oes do experimento

partindo-se do repouso, com as rodas castor alinhadas a 45 ∘ e tensão aplicada de 3, 2 V. Resposta da simula¸cão apresentada pela linha cont´ınua. . . . 90 Figura 28 – Torque em cada motor e comportamento do ângulo das rodas castor

quando incialmente alinhadas a 45 ∘. . . 90 Figura 29 – Trajet´orias descritas pela cadeira f´ısica e pelo modelo (curva azul)

quando as rodas castor estavam alinhadas a −45 ∘. . . 91 Figura 30 – Resposta de velocidade quando rodas castor estavam inicialmente

ali-nhadas a −45 ∘. As linhas tracejadas representam a resposta com a cadeira motorizada e as demais a resposta do modelo. . . 92 Figura 31 – Resposta dos experimentos e simula¸c˜ao para quando as rodas castor

estão orientadas inicialmente a −90 ∘ e 90 ∘. As linhas tracejadas re-presentam a resposta do sistema real. . . 93 Figura 32 – Resposta de velocidade do projeto linear do controlador. . . 94 Figura 33 – A¸cão do controlador (verde) e efeito da perturba¸cão na sa´ıda do sistema

(vermelho). . . 94 Figura 34 – Diferentes respostas de velocidade obtidas para diferentes par^ametros

de simula¸cão. No eixo x de cada gráfico está representado o tempo em segundos e no eixo y a velocidade em mm s−1. A linha vermelha representa a velocidade da roda esquerda e a azul da roda direita. . . . 96 Figura 35 – Simula¸cão da resposta de velocidade no simulador com parâmetro Γ1

alterado. . . 97 Figura 36 – Caminhos obtidos com as rodas castor ajustadas na mesma posi¸c˜ao e

velocidade de refer^encia de 100 mm s−1. . . 98 Figura 37 – Resposta dos controladores mediante perturba¸c˜oes. . . 99

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P3-DX. . . 100 Figura 39 – Figuras obtidas a partir da simula¸c˜ao utilizando o V-REP. . . 102 Figura 40 – Interface utilizada para operar a cadeira. C´elulas em amarelo

represen-tam obst´aculos e a cadeira ´e representada pelas linhas azuis clara. . . . 103 Figura 41 – Fotografias do ambiente utilizado para o percurso 1. . . 105 Figura 42 – Caminhos obtidos com ao utilizar-se o controle compartilhado e sem

utiliz´a-lo, para o percurso 1. Os pontos pretos representam obst´aculos, a linha azul a velocidade linear e a vermelha o caminho percorrido. . . 106 Figura 43 – Fotografias do ambiente utilizado para o percurso 2. . . 107 Figura 44 – Caminhos obtidos ao utilizar-se o controle compartilhado e sem

uti-lizá-lo, para o percurso 2. Os pontos pretos representam obstáculos, a linha azul a velocidade linear, a vermelha o caminho percorrido e os pentagramas colisões. . . 108

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Tabela 1 – Especifica¸c˜oes da cadeira Freedom SX. . . 48

Tabela 2 – Especifica¸c˜oes da Arduino Mega 2560. . . 51

Tabela 3 – Especifica¸c˜oes do Laser Range Finder TiM551 (SICK SENSOR IN-TELLIGENCE, 2013). . . 54

Tabela 4 – Especifica¸c˜oes do Raspberry Pi Model B+. . . 55

Tabela 5 – Método para obter o valor de cada constante das equa¸cões do modelo dinâmico. . . 67

Tabela 6 – Par^ametros medidos da cadeira. . . 81

Tabela 7 – Valores de 𝐾2 em [N m V−1] . . . 82

Tabela 8 – Coeficientes das retas. . . 83

Tabela 9 – Valores dos par^ametros 𝐾1 + 𝐵 [N m rad−1s] e 𝜏𝑎𝑡𝑟 [N m] . . . 84

Tabela 10 – M´edias das constantes de tempo. . . 85

Tabela 11 – Valores das constantes de in´ercia [N m rad−1s2_{]. . . .} ₈₅

Tabela 12 – M´edia das constantes de tempo. . . 86

Tabela 13 – Valores de 𝛿 para as orienta¸c˜oes das rodas castor. . . 86

Tabela 14 – Valores das constantes de ajuste. . . 87

Tabela 15 – Constantes dos controladores PI. . . 94

Tabela 16 – Constantes dos controladores PI para a cadeira. . . 95

Tabela 17 – Valores das constante do campo vetorial usado para controlar a velo-cidade linear (Equa¸c˜ao (4.20)). . . 102

Tabela 18 – Valores das constante do campo vetorial usado para controlar a velo-cidade rotacional (Equa¸c˜oes (4.22) e (4.21)). . . 102

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1 Introdu¸c˜ao . . . 15

2 Estado da Arte . . . 19

2.1 Cadeiras motorizadas . . . 19

2.2 Cadeiras motorizadas utilizadas em pesquisa . . . 20

2.3 Controladores de locomo¸c˜ao . . . 37

2.4 Controle compartilhado . . . 40

3 Projeto da Cadeira Robotizada . . . 46

3.1 Requisitos de projeto . . . 46

3.2 Projeto da cadeira robotizada . . . 48

3.2.1 Camada de baixo n´ıvel . . . 49

3.2.2 Camada intermedi´aria . . . 54

3.2.3 Camada de alto n´ıvel . . . 55

3.2.4 Comunica¸c˜ao . . . 56

4 M´etodos . . . 59

4.1 Modelos din^amico e cinem´atico . . . 59

4.1.1 Modelo cinem´atico . . . 60

4.1.2 Modelo din^amico . . . 62

4.2 Controlador de velocidade . . . 68

4.3.1 Campos vetoriais . . . 73

4.3.2 Mapa de obst´aculos . . . 77

4.3.3 Rastreamento de ^angulo . . . 79

4.3.4 Prote¸c˜ao contra colis˜oes . . . 79

4.4 Considera¸c˜oes finais . . . 80

5 Identifica¸c˜ao de par^ametros e resultados . . . 81

5.1 Par^ametros dos modelos . . . 81

5.1.1 Modelo . . . 81

5.1.2 Planta linearizada . . . 85

5.2 Simula¸c˜ao . . . 86

5.3 Controlador de velocidade . . . 92

5.4.1 Considera¸c˜oes finais . . . 109

Conclus˜ao . . . 111

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1 Introdu¸c˜

ao

A deficiência faz parte da condi¸cão humana. Quase todos humanos irão em algum ponto da vida experimentar momentos de perda parcial ou total de suas capacidades f´ısicas, e, ainda com o envelhecimento, percebe-se a crescente dificuldade em realizar tarefas que outrora eram simples (WORLD HEALTH ORGANIZATION, 2015).

Atualmente, mais de um bilhão de pessoas no mundo sofrem com algum tipo de deficiência, das quais quase 200 milhões apresentam dificuldades consideráveis ao executar tarefas simples. Esses números tendem a crescer nos próximos anos devido ao envelheci-mento da popula¸cão e ao crescimento de casos de doen¸cas crônicas como diabetes, doen¸cas

cardiovasculares e c^ancer (WORLD HEALTH ORGANIZATION, 2015).

No Brasil a situa¸cão não é diferente. Segundo dados doInstituto Brasileiro de Geo-grafia e Estat´ıstica (2010) 23,92% da popula¸cão (aproximadamente 45milhões de pessoas) vive com deficiência visual, auditiva ou motora. Destes, aproximadamente, 30% possuem alguma deficiência motora e acabam por ter dificuldades para realizar tarefas que para a maioria da popula¸cão é tida como simples.

Historicamente, pessoas com deficiência foram segregadas do conv´ıvio com o res-tante da sociedade em institui¸cões e escolas especiais. Com o passar do tempo, pol´ıticas foram adotadas para incluir essas pessoas. Adicionalmente, a no¸cão de que pessoas são tidas como deficientes tanto pela sua condi¸cão f´ısica quanto pelo ambiente foram aceitas

(WORLD HEALTH ORGANIZATION, 2011), ampliando o conceito de defici^encia.

Com o propósito de tornar estas pessoas aptas ao conv´ıvio, superando as dificul-dades impostas por condi¸cão f´ısica e pelo ambiente, surgiu um novo campo do conhe-cimento: a Tecnologia Assistiva. A Tecnologia Assistiva, através do desenvolvimento de equipamentos e software, busca aumentar o grau de independência, autonomia, qualidade de vida e inclusão, além de diminuir custos com suporte e cuidados de pessoas com

de-fici^encia (WORLD HEALTH ORGANIZATION, 2011). A Rob´otica Assistiva faz parte

deste campo do conhecimento e utiliza rob^os com o objetivo de melhorar a qualidade de vida de pessoas com defici^encia.

A Robótica é o campo do conhecimento que cuida do projeto, constru¸cão, opera¸cão, controle e aplica¸cão de robôs através dos conhecimentos de áreas como Engenharia Mecânica, Elétrica e Computa¸cão. Robôs são sistemas eletromecânicos controlados por software ca-pazes de substituir humanos para: realiza¸cão de tarefas perigosas, explora¸cão de ambiente inóspitos, atividades de manufatura, além de aumentar a capacidade de seres humanos e auxiliar pessoas com deficiência.

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Robôs geralmente são acionados por um sistema movido por baterias, e mesmo quando movidos por outra fonte de energia, necessitam de energia elétrica para alimentar os circuitos responsáveis por controlar os motores, atuadores e sensores. Também possuem sensores capazes de extrair informa¸cões do ambiente e do próprio robô. Para o robô possuir certa capacidade de tomar decisões esses normalmente possuem um software que é capaz de, a partir das informa¸cões dispon´ıveis ao robô, prover tal capacidade.

Atuadores em um robô geralmente são motores elétricos, mas podem ser utiliza-dos atuadores lineares pneumáticos ou hidráulicos ou ainda músculos artificiais. Sensores utilizados em robótica são de diversos tipos sendo usados para extrair informa¸cões do ambiente, como sensores de distância, calor, gases, n´ıvel de radioatividade e câmeras, ou do próprio sistema como giroscópios, acelerômetros, encoders e bússolas.

O uso de robôs atualmente é enorme, mas a primeira área onde robôs destacaram-se foi nas linhas de montagem. Devido ao elevado potencial de automatiza¸cão robôs foram usados para auxiliar em atividades como as de soldagem e montagem. O tipo de robô utilizado em fábricas geralmente são do tipo bra¸co robótico de base fixa (Figura 1(a)).

(a) Bra¸co Rob´otico usado para solda (FEIMAFE2017, 2016).

(b) Robˆo Quince (FURO, 2007).

Figura 1 – Exemplo de rob^os.

No dias atuais robôs ganham mais importância pois são utilizados em ambientes inóspitos para humanos como usinas nucleares e outros planetas. Foram usados até o presente momento 4 robôs para explora¸cão de marte e até hoje os robôs Opportunity

e Curiosity encontram-se em opera¸c˜ao (NASA - JET PROPULSION LABORATORY,

2016). Depois do desastre nuclear ocorrido em Fukushima robôs foram enviados para o interior da usina para analisar a situa¸cão pós desastre, totalizando 9 robôs, dentre eles o Quince (Figura 1(b)) e o Raccoon (HORNYAK, 2016).

A robótica, nos últimos anos, se aproximou da vida comum das pessoas. O uso de robôs dentro de casas para limpeza vem se tornando realidade e hoje existem vários modelos, dentro dos quais se destacam iRobot Roomba e Neato botvac (Figura 2(a)). Além destas aplica¸cões, robôs têm ajudado humanos em atividades mais complexas por meio de próteses, aparelhos de reabilita¸cão, exoesqueletos (Figura 2(b)) e cadeira de rodas

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automatizadas. Esses robôs fazem parte da Robótica Assistiva pois provêem o aumento da autonomia e qualidade de vida de pessoas portadoras de deficiencias.

(a) Robˆo Neato botvac (NEATO, 2016).

(b) Exoesqueleto rewalk (REWALK, 2016).

Figura 2 – Exemplo de rob^os.

Essa disserta¸cão vem contribuir com o desenvolvimento da Robótica Assistiva apresentado uma cadeira de rodas robotizada, notadamente, seu sistema de controle de locomo¸cão. Esse dispositivo tem o objetivo de favorecer pessoas que não são capazes de operar uma cadeira de rodas motorizada convencional utilizando um joystick (utilizando as mãos ou o queixo), que é a interface mais comum dispon´ıvel nas cadeiras motorizadas comerciais.

Além da cadeira de rodas robotizada, apresenta-se uma solu¸cão de controle com-partilhado que tem como objetivo auxiliar o usuário nos deslocamentos diários utilizando a cadeira robotizada. Esta solu¸cão visa unir as capacidade do usuário de planejar rotas, com a capacidade da cadeira robotizada de perceber o ambiente e, assim, fornecer ao usuário uma maneira mais fácil de conduzi-la.

Para o desenvolvimento de robôs que irão interagir com humanos é de fundamental importância que esses sejam extremamente confiáveis e não coloquem em risco a seguran¸ca dos humanos com os quais estão interagindo. Da mesma forma, deve-se preocupar com o conforto e facilidade proporcionados ao usar estes equipamentos no dia-a-dia.

A cadeira de rodas robotizada que será apresentada nesse trabalho é uma solu¸cão que adaptou uma cadeira de rodas motorizada convencional utilizando apenas compo-nentes prontos (off-the-shelf ) e portanto pode ser uma solu¸cão replicada facilmente por empresas especializadas para atender as necessidades de pessoas com deficiência. Também, ´

(18)

em parâmetros biométricos (Figura 3) como eletromiografia (EMG), eletroencefalogra-fia (EEG), sip and puff (assoprar e respirar), movimentos da cabe¸ca e expressões faciais.

(a) EEG (NEUROSCAN, 2010). (b) Sip and Puff (LIBELIUM COMUNICACIONES DISTRI-BUIDAS S.L., 2016).

Figura 3 – Exemplo de interfaces não convencionais para comandar uma cadeira de rodas. Este trabalho está organizado da seguinte forma: no Cap´ıtulo 2 será apresentada um visão geral das cadeiras de rodas comerciais e das utilizadas em pesquisas, assim como sobre propostas de algoritmos de controle compartilhado. No Cap´ıtulo 3 serão abordados os requisitos para o projeto de robotiza¸cão da cadeira de rodas, será apresentada a arqui-tetura de software e hardware empregados no projeto e serão apresentados os sensores e atuadores instalados no sistema. No Cap´ıtulo 4 serão apresentados os métodos utilizados no estudo do comportamento da cadeira de rodas, o modelo e a técnica utilizada para a sintonia dos controladores de velocidade e a abordagem empregada para a elabora¸cão do módulo de controle compartilhado. No Cap´ıtulo 5 serão apresentados os resultados dos experimentos realizados para se obter os parâmetros do modelo do comportamento da cadeira, simula¸cões feitas com o modelo, análise dos controladores e finalmente os resul-tados obtidos em uma tarefa de navega¸cão utilizando o controle compartilhado. Ao final da disserta¸cão serão apresentadas as conclusões deste trabalho.

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2 Estado da Arte

Este cap´ıtulo apresenta uma revisão sobre diversos modelos de cadeiras motoriza-das, desde os modelos comercias aos modelos utilizados em laboratório. Também serão revisados os algoritmos utilizados para o controle e navega¸cão baseados no paradigma de controle compartilhado (shared control ).

2.1 Cadeiras motorizadas

As cadeiras motorizadas encontradas atualmente no mercado são dos mais diversos tipos, porém compartilham a mesma caracter´ıstica de serem equipadas com dois motores elétricos e serem controladas por um joystick. Elas se diferenciam principalmente pelo modelo do chassi, capacidade de elevar o usuário e capacidade de trafegar por diversos tipos de terrenos.

Os chassis destas cadeiras possuem diferentes configura¸cões, a come¸car pelos tipos e quantidade de rodas. Tipicamente, estas possuem duas rodas motrizes traseiras de maior raio e duas menores dianteiras, não motorizadas, do tipo castor. Esta configura¸cão é muito semelhante às cadeiras de rodas manuais. Varia¸cões das mais diversas existem, como por exemplo: duas rodas castor adicionais localizadas na parte de trás da cadeira, duas rodas motrizes adicionais, duas rodas do tipo castor porém ester¸cáveis e presen¸ca de esteiras ao invés de rodas. E, dentre as diferentes configura¸cões, ainda existem varia¸cões dos raios das rodas, largura dos pneus e distâncias entre eixos.

A cadeira de rodas motorizadas modelo SX fabricada pela Freedom Ve´ıculos Elétricos (Figura: 4(a)) é um dos modelos que mais se assemelha a uma cadeira de rodas manual. Esse modelo possui duas rodas dianteiras passivas do tipo castor e duas rodas motrizes traseiras de maior raio. Geralmente, esse modelo possu´ı duas baterias que dão ao usuário autonomia de até 30 km e dois motores de 400 W que permitem transportar um usuário de até 150 kg. Seu acionamento é feito através de um joystick e seus con-troladores são configurados com um perfil de acelera¸cão linear (FREEDOM VEICULOS ELETRICOS, 2010).

A cadeira motorizada IBOT produzida at´e meados de 2010 por uma joint venture das empresas Johnson and Johnson’s e DEKA possui quatro rodas motrizes localizadas na parte traseira e duas rodas dianteiras do tipo castor. Esta cadeira possui atributos como capacidade de subir e descer escadas, elevar o usu´ario, ser controlada remotamente e de manter o assento sempre nivelado independente do nivelamento do chassi. Em meados de 2009 essa cadeira era comercializados no EUA por aproximadamente US$25.000, 00

(20)

(a) (b)

Figura 4 – Exemplos de diferentes modelos de cadeira de rodas. 4(a) Cadeira de rodas Freedom SX (FREEDOM VEICULOS ELETRICOS, 2010) 4(b) Cadeira mo-toroizada Ottobock Xeno permite o usuário se elevar na altura dos olhos de pessoas não portadoras de deficiência (OTTOBOCK, 2015).

(WBUR RADIO STATION, 2011).

O fabricante Magic Mobility oferece ampla op¸cão de modelos de cadeiras de rodas para ambientes internos e externos. Como exemplo podemos destacar o modelo Frontier V6 que é dotado de duas rodas motrizes centrais, duas rodas não motorizadas do tipo castor localizadas na dianteira e outro par destas rodas localizados na parte traseira. Segundo o fabricante, essa cadeira possibilita o transporte de um usuário de até 182 kg,

autonomia de at´e 35 km e custa aproximadamente US$ 10.595, 00 (TOP MOBILITY

SCOOTERS, 2016).

O fabricante Track-Fab desenvolve modelos de cadeiras motorizadas que, ao invés de utilizar rodas, utiliza esteiras para a locomo¸cão. Também acionado por joystick esse modelo transporta um usuário de até 175 kg e, por ser dotado de esteiras, permite que o usuário se locomova por praticamente qualquer tipo de terreno. Seu pre¸co inicial é de US$11.995, 00 (TRAC FABRICATION LLC, 2016).

Estas cadeiras comerciais porém todas são acionadas por meio de um joystick e partem de uma ideia comum que o usuário é plenamente capaz de acionar o ve´ıculo usando as mãos, ainda conseguem manipular objetos usando as mãos. Pessoas que não estão nesta classe podem ainda utilizar um joystick operado com o queixo. realizar tarefas diárias.

2.2 Cadeiras motorizadas utilizadas em pesquisa

A fim de aumentar a autonomia de usuários que não conseguem controlar cadeiras motorizadas utilizando apenas as mãos, desde o final dos anos 70 vários grupos de pesquisa

(21)

(a) (b)

Figura 5 – Exemplos de diferentes modelos de cadeira de rodas. 5(a) Cadeira Frontier V6 (MAGIC MOBILITY, 2015). 5(b) Cadeira Track-Fab (TRAC FABRICATION LLC, 2016)

ao redor do mundo t^em investigado formas de dotar cadeiras motorizadas convencionais de sistemas que empregam interfaces n˜ao convencionais.

Um dos primeiros artigos a relatar o desenvolvimento de uma unidade de controle para auxiliar pessoas com lesões que levaram a perda de capacidade de controle de um joystick usando as mãos é o trabalho de Lozac’h et al. (1976). Neste trabalho os pesquisa-dores desenvolveram uma interface de controle para uma cadeira motorizada levando em considera¸cão a dificuldade apresentada pelos usuários ao controlar um joystick usando o queixo. Segundo os autores, este tipo de controle utilizando o queixo é dificultado pelo movimento da cabe¸ca devido a terrenos irregulares e a inércia do movimento da cadeira. Outro fator levado em conta foi o fato deste controle não ficar preso à cabe¸ca do usuário, sendo assim mais confortável de se operar. Com isso, os pesquisadores desenvolveram um joystick que fica preso à cadeira, posicionado atrás da cabe¸ca do usuário, que com o mo-vimento da cabe¸ca aciona a cadeira. Para o usuário reverter o sentido do movimento ou parar a cadeira botões devem ser acionados usando os ombros. Esse controle foi testado por 12 usuários quadriplégicos e todos usuários ficaram satisfeitos com essa interface de controle.

Em Jaffe (1982) o autor adaptou uma cadeira motorizada convencional instalando enconders, microcomputadores, sonares e toda a eletrônica responsável pelo acionamento eletromecânico. Neste projeto o microcomputador realizava a transforma¸cão do sinal de velocidade comandado pelo usuário em um valor cont´ınuo de tensão que era então

trans-formado em um PWM (Pulse Width Modulation) respons´avel por acionar cada um dos

motores. A interface utilizada para comandar a cadeira utilizava a posi¸c˜ao da cabe¸ca do usu´ario que era medida usando sonares, que posicionados ao redor da cabe¸ca triangulavam

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a posi¸cão dessa. Para utilizar esta interface é necessário um treinamento inicial para então ter-se os valores base para comando e só então o usuário poderia controlar a cadeira.

Esta cadeira ainda era dotada de sonares posicionados na frente da cadeira que detectavam a presen¸ca de obstáculos. Ao detectar o obstáculo a cadeira poderia, para um primeiro comportamento, parar ou diminuir sua velocidade, ou ainda para outro compor-tamento, poderia seguir um obstáculo, por exemplo, uma pessoa movimentando-se len-tamente em sua frente. Sonares posicionados na lateral permitiam se deslocar guardando uma distância padrão de uma parede, possibilitando opera¸cão completamente autônoma e, se portas fossem detectadas, o sistema era capaz de ignorá-las, porém se uma abertura anômala (maior que uma porta) fosse detectada o controle da cadeira retornava para o usuário. Para efetuar a troca entre os diversos modos uma interface de comando de voz era utilizada.

Foi reportado que após um breve treinamento os usuários já eram capazes de controlar a cadeira e também que restri¸cões devido a presen¸ca das rodas castor acabavam por proporcionar um sobre ester¸camento ao executar trajetória retil´ıneas. Esse projeto foi um dos primeiros a usar um computador para controlar uma cadeira de rodas e ainda a conseguir utilizar diferentes modos para sua opera¸cão (JAFFE, 1982).

Em Madarasz et al. (1986) os autores dotaram uma cadeira motorizada de um computador portátil, de uma câmera com resolu¸cão de 128 x 128 pixels, um dispositivo rotativo que através de um sonar faz medidas com um alcance de 260 graus em passos de 3 graus e enconders instalados nas rodas (usados para controle de velocidade). No trabalho os autores não substituem a interface de comando da cadeira e fazem com que o sistema comande-a, através do joystick, assim como um usuário o faria1_{. Para gerenciar o}

fluxo de controle, a aquisi¸cão dos sinais dos diversos sensores e a atua¸cão na cadeira, foi implementado um software capaz de gerenciar essas leituras e individualmente, em forma de batelada, para realizar tarefas de atua¸cão.

Para que a cadeira consiga se comportar de maneira autônoma e sem a necessidade de grandes altera¸cões no ambiente é proposto o planejamento de trajetórias. Para tal, um mapa topológico do ambiente é constru´ıdo, representando-o por uma matriz tridimensional onde a primeira dimensão é o andar do prédio, a segunda o número da parede e a terceira `

a posi¸cão absoluta da sala. Usando esta estrutura o sistema é capaz de tra¸car uma rota entre o ponto atual e o objetivo. Além de planejar rotas, a cadeira apresentada no trabalho ´

e capaz de se deslocar pela parte central de um corredor, utilizando linhas extra´ıdas da imagem da câmera que representam os extremos laterais do corredor. Da mesma forma, o sistema é capaz de utilizar os dados fornecidos pelo sonar para se orientar corretamente em um corredor (situa¸cões em que a cadeira encontra uma interse¸cão e deve se alinhar novamente com o corredor) e desviar de obstáculos tentando posicionar a cadeira entre o

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obst´aculos e a parede (MADARASZ et al., 1986).

Nos testes realizados pelos autores a cadeira percorria apenas 15, 24 m (em virtude do sistema não estar ligado a baterias) o que impossibilita avaliar de maneira mais geral eficácia da estratégia de navega¸cão. Devido à limitada capacidade computacional os au-tores relatam problemas com as taxas de amostragem das imagens e a erros associados às medi¸cões dos sonares. Apesar destas limita¸cões, esse artigo representa um dos primeiros e mais importantes passos para se dotar uma cadeira convencional das habilidades hoje encontradas em robôs móveis, como por exemplo, desvio de obstáculos e planejamento de trajetórias.

No in´ıcio dos anos 90 o trabalho de Levine et al. (1990) relata os primeiros de-senvolvimentos de um software de navega¸cão para cadeira de rodas com o objetivo de complementar as habilidades do usuário, o NavChair. Neste trabalho os autores relatam o desenvolvimento deste software que utiliza a técnica Vector Fields Histogram (VFH) (BORENSTEIN et al., 1991) para desviar de obstáculos enquanto o usuário comanda o ve´ıculo, modo este chamado Tele-autonomous, pois é a jun¸cão da tele-opera¸cão (usuário comandando o ve´ıculo) e do comportamento autônomo (ve´ıculo desviando de obstáculos). Esse paradigma de navega¸cão foi chamado pelos autores de “shared control”.

Posteriormente, os autores apresentam o desenvolvimento da cadeira de rodas e os testes realizados com o NavChair (SIMPSON et al., 1998). O hardware utilizado pelos autores se baseia em uma cadeira convencional dotada de um computador IBM de 33 MHz, 12 sonares montados na frente da cadeira e circuitos necessários para o acionamento dos motores. No sistema desenvolvido os autores mantiveram o joystick como uma interface de comando que ao invés de acionar diretamente os motores, enviará para o sistema NavChair a dire¸cão desejada de movimento e o software auxiliará na navega¸cão. Além desta interface, os autores também utilizaram uma solu¸cão comercial de comandos de voz. O sistema de navega¸cão NavChair utiliza dois métodos para auxiliar a navega¸cão do usuário. O primeiro é o Minimun Vector Field Histogram (MVFH) uma modifica¸cão

do VFH. O MVFH foi concebido para mitigar as defici^encias que o VFH apresentava

quando aplicado a um ve´ıculo como cadeira de rodas, que não é circular e nem pode sofrer varia¸cões abruptas de velocidade. As principais diferen¸cas deste método para o original é que ele leva em conta uma curva que é adicionada ao histograma original do VFH e com a informa¸cão da dire¸cão comandada pelo usuário. Ademais, leva-se em conta a proximidade dos obstáculos ao redor da cadeira para calcular a velocidade. O segundo método utilizado é o Vector Force Field (VFF) que é uma modifica¸cão do método Potential Fields apresentado em Khatib (1985). A grande modifica¸cão em rela¸cão ao método original ´

e que este leva em considera¸cão alguns pontos do robô, por causa de sua forma irregular, e não leva em conta o robô representado como um ponto (SIMPSON et al., 1998).

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(GOA), Door Passing (DP) e Automatic Wall Following (AWF). No primeiro método é feita a fusão do comando do usuário com o comportamento do MVFH e VFF que permitirá a navega¸cão sem colisão. Em testes foi mostrado que usuário sem deficiência apresenta um desempenho melhor quando não utiliza esse modo ao realizar 14 m de um percurso em forma de ziguezague. O segundo modo, DP, utiliza apenas o MVFH para passar por portas. Foi mostrado que quando usada uma abertura de porta menor que 1150 mm tal método é mais eficiente que o GOA, porém quando a abertura é menor do que 840 mm o usuário sem aux´ılio do DP é mais eficiente. O terceiro e último modo, AWF, tem como objetivo fazer com que a cadeira mantenha uma trajetória paralela às paredes utilizando apenas a leitura do sonar que fica localizado lateralmente à cadeira. Para um mesmo percurso esse modo se mostrou mais eficiente do que GOA e menos eficiente do que o usuário sem esse aux´ılio.

Por fim, é apresentada uma estratégia para tentar comutar entre os diferentes modos apresentados anteriormente, sem que o usuário precise explicitamente escolher entre algumas delas (SIMPSON et al., 1998). A técnica apresentada faz a sele¸cão dos modos através de uma rede Bayesiana que leva em conta uma adapta¸cão baseada na informa¸cão dos obstáculos ao redor do ve´ıculo e um mapa topológico local. Nos resultados esta técnica se mostrou efetiva quando um usuário treinado está utilizando a cadeira.

Os resultados apresentados no trabalho de Simpson et al. (1998) são interessantes, porém faltam resultados com percursos mais longos e com pessoas com deficiência. Outros pontos de observa¸cão levantados pelos autores são a necessidade de um modo de opera¸cão que permita o usuário se aproximar de obstáculos (mesa de trabalho). Apesar da maior eficiência quando não é utilizado o NavChair deve-se lembrar que ele é projetado para pessoas que precisam dessa ajuda. Adicionalmente, a falta de resolu¸cão e quantidade de sensores prejudica o comportamento da cadeira.

No trabalho de Miller e Slack (1995) os autores apresentam os desenvolvimentos de duas cadeiras para auxiliar pessoas com deficiências que as impossibilitam ou dificultam o manuseio de uma cadeira motorizada convencional, a Tin Man I e Tin Man II. Na cadeira Tin Man I os autores dotaram uma cadeira convencional de sensores do tipo sonar, sensores infra-vermelho para detectar degraus, uma bússola, sensores para contato que se baseiam na altera¸cão da resistência de uma fita mediante a deforma¸cão e enconders instalados nas rodas. Também foi instalado um microprocessador capaz de processar os dados destes sensores e de enviar comandos para a cadeira. Nesta abordagem não foi utilizada uma eletrônica responsável pelo acionamento direto dos motores, ao invés disso os autores utilizaram o próprio sistema de acionamento da cadeira. Para tanto os autores instalaram uma estrutura mecânica com dois servos e a partir dos comandos desejados esses servos posicionariam o joystick na posi¸cão adequada.

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auxiliam a navega¸cão: navega¸cão com desvio de obstáculos, mover a frente em uma de-terminada orienta¸cão e mover para um ponto. No primeiro modo a cadeira atendia os comandos enviados pelo usuário até que encontrasse obstáculos próximos ou se algum sensor de contato fosse disparado. No segundo modo a cadeira tenta manter sempre uma orienta¸cão, desviando de obstáculos e controlando seus movimentos para passar por uma porta. Neste modo, ao pressionar um botão a cadeira come¸ca a girar em torno de seu eixo até que o usuário pressione novamente o botão informando que aquela é a orienta¸cão que ele deseja que a cadeira mantenha. Para o terceiro modo o usuário deve fornecer uma posi¸cão (X,Y) no ambiente e então a cadeira seguirá para essa posi¸cão desviando automaticamente de obstáculos.

O desempenho desta cadeira é prejudicado pela resolu¸cão e baixa taxa de aquisi¸cão dos sonares, que impedem grandes velocidades durante o percurso. A resolu¸cão e erros associados aos encoders também prejudica a cadeira no modo de seguir até uma posi¸cão (X,Y). Apesar destes pontos apresentados, o desempenho geral da cadeira foi satisfatório e autores continuaram a pesquisa e desenvolvimento neste tema.

Por conseguinte nasce a Tin Man II, concebida para ser um pacote fechado que permitisse testes com usuários, não dependesse tanto dos sensores de contato para des-viar de obstáculos e para ter maior velocidade de navega¸cão. Desta forma, os autores substitu´ıram o microcontrolador da primeira cadeira por outro mais potente, os sensores de contato foram substitu´ıdos por 12 sensores infravermelho de distância com alcance de 1, 5 m. maneira que manobras para passar por portas pudessem depender deles. Sonares adicionais foram instalados em diferentes portas do microcontrolador para elevar a taxa de aquisi¸cão dos sinais. Outra mudan¸ca realizada foi a instala¸cão de conversores Digital-Analógico e Analógico-Digital para que o acionamento do motor fosse feito diretamente, sem utilizar o joystick. A última importante mudan¸ca foi colocar toda a interface dos sensores, acionamento e microcontrolador dentro de uma caixa aumentando o empacota-mento do projeto (MILLER; SLACK, 1995).

A Tin Man II foi dotada dos mesmo softwares que sua primeira vers˜ao e nos testes realizados foi reportada maior velocidade durante os caminhos percorridos, devido `

a melhor taxa de aquisi¸cão dos sinais. Também notou-se que o sistema não é dif´ıcil de ser controlado e possibilitou diferentes pessoas com um amplo espectro de idade controlá-la. O uso de sensores infravermelho mostrou-se complicado na presen¸ca de cores escuras e douradas que fazem com esse sensor não retorne medidas coerentes. Por fim, os autores alegam que as duas cadeiras são provas de que o uso de robôs como tecnologia assistiva pode ser de fato utilizado e não tem custo proibitivo (MILLER; SLACK, 1995).

No trabalho de Abascal et al. (1999) os autores narram o desenvolvimento do sis-tema TetraNauta. Este sissis-tema foi desenvolvido para diminuir a fadiga de usu´arios que necessitam de grande esfor¸co para controlar cadeiras motorizadas, tipicamente pessoas

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quadripl´egicas. O sistema ´e concebido para funcionar usando mapas previamente carre-gados de ambientes e em ambientes instrumentados, limitando o uso a ambientes internos e previamente adaptados, mas que no entanto simplifica o hardware a ser utilizado pela cadeira (ABASCAL et al., 1999).

O hardware utilizado consiste em uma câmera (usada para detectar linhas e landmarks posicionados no ambiente), sensores infravermelho e sonares para desvio de obstáculo, sistema de transponder para a localiza¸cão da cadeira no ambiente e um sis-tema que modifica o acionamento da cadeira sem fazer modifica¸cões nos sistemas de controle2 e potência da cadeira comercial, o que preserva a homologa¸cão a garantia do produto (DIAZ et al., 2002).

O software idealizado pelos autores para navega¸cão e desvio de obstáculos, baseia-se na técnica Virtual Potencial Fields (VPF) (KHATIB, 1985). O sistema usa o VPF para seguir linhas que foram previamente colocadas no chão e juntamente com o transponder, que localiza a cadeira no ambiente, permite que a cadeira possua um comportamento totalmente autônomo levando o usuário até um ponto que ele determinou no mapa (DIAZ et al., 2002). Durante o percurso o sistema utiliza os sonares e sensores de distância infravermelho como seguran¸ca extra e qualquer obstáculo encontrado por esses sensores

causa o recalculo da rota (ABASCAL et al., 1999). Al´em deste modo completamente

autônomo, o TetraNauta possui ainda os modos rail submode e learning submode. No primeiro, após a cadeira estar percorrendo uma rota sobre uma das linhas do ambiente, entra neste modo e então passa a funcionar como se estivesse sobre um trilho, assim o usuário não pode alterar a dire¸cão para onde a cadeira vai (a não ser quando se depara com uma bifurca¸cão), podendo somente controlar a velocidade com que trafega sobre este trilho. No segundo modo o usuário ainda possui controle sobre a cadeira, porém linhas de diferentes cores produzem efeitos diferentes sobre o comportamento da cadeira. Algumas linhas funcionarão como obstáculos que irão repelir a cadeira (através do VPF), outras linhas serão obstáculos intranspon´ıveis, outras irão atrair a cadeira e por fim outras irão funcionar como um trilho. Este último modo é utilizado durante o treinamento de usuários, quando a cadeira se encontra em ambientes estreitos ou ao passar por uma porta (DIAZ et al., 2002).

A abordagem que utiliza o VPF tanto para o comportamento autônomo, quanto para um comportamento de controle compartilhado mostra-se efetiva segundo Diaz et al. (2002). Entretanto, ao se instrumentalizar o ambiente com linhas no chão limita-se o fun-cionamento da proposta, dado que somente em certos ambientes a cadeira seria capaz de ser utilizada. Ademais, os autores não tratam situa¸cões de m´ınimos locais, fato conhecido quando se utiliza VPF (KHATIB, 1985). Uma ideia interessante que foi apresentada é o uso de transponder para localizar a cadeira, já que outros trabalhos relatam a dificuldade

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de se localizar, de forma efetiva, a cadeira em um ambiente quando os ´unicos sensores dispon´ıveis para tal s˜ao os encoders.

No trabalho de Bourhis e Agostini (1998b) os autores detalham os objetivos e avan¸cos feitos no desenvolvimento do sistema para pessoas com deficiência chamado VAHM (do francês, ve´ıculo autônomo para pessoas com deficiências), que foi iniciado em 1989. Neste trabalho, o VAHM era composto de uma cadeira convencional montada em cima de um robô móvel chamado Robouter dotado de 14 sonares e um computador PC486.

Os objetivos propostos pelos autores para a concep¸cão do ve´ıculo se dividem em 3 principais categorias: técnicos, psicológicos e econômicos. Do ponto de vista técnico o VAHM deveria ser versátil para acomodar pessoas com diferentes n´ıveis de deficiência e diferentes requisitos de HMI (do inglês, interfaces homem-máquina). Do ponto de vista psicológico, o usuário deve sentir-se confortável ao usar o ve´ıculo, portanto o VAHM deve se comportar de maneira suave, sensores não devem interferir na aparência do usuário, as interfaces devem ser simples (pois o usuário não tem familiaridade com esse tipo de tecnologia) e os comandos autônomos da cadeira não podem fazer com o que o usuário sinta-se apenas um passageiro. Por fim, o projeto deve ser compat´ıvel economicamente com o publico para o qual irá servir. Deste modo são preferidas solu¸cões dispon´ıveis comercialmente, evitando-se solu¸cões personalizadas que podem tornar o custo do VAHM proibitivo.

Mais tarde em Bourhis et al. (2001) os autores já apresentam uma nova versão do VAHM em que foi deixado de lado o robô móvel e foi adaptada uma cadeira de rodas motorizada através da instala¸cão de 16 sonares, sensores de distância infravermelho, um processador PC486, uma tela de LCD (Liquid Crystal Display) e enconders montados nas rodas motrizes. Neste trabalho os autores apresentam o software desenvolvido para o ve´ıculo e mostram que o foco não é substituir por completo o usuário e sim facilitar o manuseio do ve´ıculo, resultando em menos esfor¸co fisico e mental para o usuário (carga de trabalho).

O controle de movimento do VAHM é feito através do ajuste da velocidade linear e angular. A velocidade linear é ajustada a partir de uma velocidade máxima e do obstáculo mais próximo à cadeira. A velocidade angular depende de uma linha reta3 tra¸cada a partir do centro do ve´ıculo e, através de um conjunto de regras fuzzy para o ve´ıculo seguir essa linha, a velocidade angular será ajustada (BOURHIS et al., 2001).

Para o desvio de obstáculos os autores desenvolveram uma técnica que leva em conta a dire¸cão de uma linha reta que é obtida em rela¸cão aos obstáculos encontrados por cada sensor e o ângulo do robô em rela¸cão a esses obstáculos. Com esse primeiro passo o

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sistema verifica se o ângulo calculado um limiar para então reavaliar o ângulo de desvio de obstáculos (BOURHIS et al., 2001). Esta técnica de desvio de obstáculo mostrou-se eficaz ao conseguir cruzar portas que possu´ıam abertura 15 cm maior do que a cadeira, ainda que o erro adicionado pelos sonares seja grande. Adicionalmente, os autores ainda incorporaram ao sistema algoritmos para a busca de áreas livres, seguir uma dada dire¸cão e seguir uma parede (Wall Following).

Outra técnica utilizada foi o planejamento de trajetória. Após o usuário indicar um lugar de destino o sistema é capaz de calcular a rota até o ponto desejado. Para tanto, além do ponto de destino indicado pelo usuário, o sistema deve ter um mapa do local e ainda ser capaz de se localizar neste mapa conforme se desloca. De posse de todos esses dados o VAHM é então capaz de tra¸car a trajetória até o destino levando em conta suas restri¸cões de movimento (BOURHIS et al., 2001).

Para se localizar o sistema possui duas técnicas, uma quando o robô está parado (localiza¸cão estática) e outra para quando esse se encontra em movimento (localiza¸cão dinâmica). A localiza¸cão estática funciona baseada em um ponto topológico inicial dado pelo usuário (por exemplo: perto da cama) e nas leituras dos sensores. De posse desses, um algoritmo é executado para tentar localizar o ve´ıculo fazendo uma compara¸cão das leituras dos sensores reais com as leituras virtuais dos sensores nos locais do mapa topológico próximo ao indicado pelo usuário. Em testes essa técnica mostrou-se eficaz em 99% das vezes quando testada em ambiente simulados com 10 cm de erro nas leituras dos sensores. Todavia, ao ser testada com o robô real esta técnica mostrou-se imposs´ıvel de ser usada devido a reflexões anômalas do sonar (BOURHIS et al., 2001). Na localiza¸cão dinâmica as informa¸cões dos encoders fornecem a posi¸cão atual do robô, porém esses dados possuem erros. Para minimizar esses erros são levadas em conta as medidas retornadas pelos sonares e as medidas que sonares virtuais obtiveram no mapa. Esses valores são então usados para resolver um problema de m´ınimos quadrados que irá minimizar as diferen¸cas entre as medidas virtuais e reais. A corre¸cão retornada pelo método dos m´ınimos quadrados ´

e adicionada `a pose4 _{retornada pelos enconders, por´}_{em isto ser´}_{a feito se a corre¸c˜}_{ao for}

menor que 10 cm. Caso contrário, o robô para e tenta executar a localiza¸cão estática. Apesar das limita¸cões que o ve´ıculo possui, muito por causa dos sonares, esse trabalho demonstra avan¸cos importantes sendo um dos primeiros da literatura a tentar incorporar solu¸cões de localiza¸cão para auxiliar o planejamento de trajetórias. Esse ve´ıculo também se destaca por usar métricas online de carga de trabalho dos usuários para avaliar a eficácia dos algoritmos (BOURHIS et al., 2001). De modo geral, pode-se perceber que a tarefa de navega¸cão completamente autônoma funciona mais como um conceito do que como um atributo de fato do sistema, posto que não é mostrado nenhum caso do robô se deslocando por uma grande distância realizando uma missão desse tipo.

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No artigo de Röfer e Lankenau (2000) são relatados os primeiros desenvolvimentos da cadeira Roland II. Esta cadeira foi equipada com sensores do tipo sonar, um compu-tador e um joystick para controle. Mais tarde com o avan¸co na tecnologia de sensores a cadeira passa a usar um sensor do tipo Laser Range FInder para detectar obstáculos. O acionamento é feito através de um computador conectado ao sistema de comunica¸cão nativo da cadeira.

Através dos anos o grupo de pesquisa envolvido com o desenvolvimento das versões da Rolland desenvolveu várias técnicas de navega¸cão, localiza¸cão e controle comparti-lhado. Um dos trabalhos desenvolvidos foi um sistema para localiza¸cão ao longo de rotas que tinha como objetivo a navega¸cão autônoma do robô em ambientes como casas e es-critórios. Essa estratégia se baseava na descri¸cão de rotas de maneira semelhante a que humanos fazem, utilizando comandos como: “vá até os elevadores”, “continue em frente”, “vire a direita”(R ÖFER; M ÜLLER, 1998).

Outro trabalho desenvolvido almejou a localiza¸cão ao longo de rotas descritas por grafos. Inicialmente os autores desenvolveram um procedimento para criar um grafo do ambiente (casas ou escritórios) baseado numa descri¸cão do ambiente em corredores e jun¸cões desses. De posse do grafo que modela o ambiente os autores desenvolveram uma técnica para localizar a cadeira fazendo a correspondência da rota trafegada pela cadeira com o grafo do ambiente (LANKENAU; R ÖFER, 2003), conseguindo localizar a cadeira da seguinte forma: “O robô está no corredor indo de A para B, a 10 m de A”(ROGER et al., 2009).

Após criar este grafo de rotas os autores utilizaram uma técnica que automatica-mente adquire imagens de trechos das rotas. Baseado nas imagens o sistema era capaz de extrair caracter´ısticas do ambiente e juntá-las com as restri¸cões cinemática da cadeira, for-necendo o conhecimento necessário para a cadeira se orientar nesse trecho da rota, desde que ele não tenha sido modificado desde a última vez quando o sistema extraiu as ca-racter´ısticas. Em um outro procedimento os autores associaram às rotas comportamentos básicos como “siga a parede”, “centralize com a parade”e “entre por essa porta”(ROGER et al., 2009).

Em Röfer (2001) o autor detalha o desenvolvimento de um método de mapeamento baseado na correspondência de leitura dos lasers. Este método, uma evolu¸cão do método proposto em Weiss et al. (1994), é capaz de corrigir o mapeamento de áreas previamente visitadas e localizar o robô no mapa que está sendo obtido, sendo assim um método de SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).

De posse do mapa e com um meio de se localizar neste mapa, alguns métodos de navega¸cão foram propostos pelos autores. O primeiro deles, o Nearness Diagram Naviga-tion (NDN), é um método que através dos obstáculos encontrados na leitura dos sensores e mapeados ao longo da rota, escolhe-se uma manobra pré-carregada para o robô. Ao

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escolher essa manobra s˜ao determinadas quais ser˜ao as velocidades linear e angular do ve´ıculo.

Outro método desenvolvido divide a tarefa de navega¸cão em duas partes: uma responsável por calcular deslocamentos que levem a cadeira até o objetivo, levando em conta o mapa, e outra é responsável por ao longo da trajetória ir desviando de obstáculos que não estão presentes no mapa.

Mais um método desenvolvido para a navega¸cão com mapas precisos do ambiente é o método de planejamento geométrico, (Geometric Path Planning) (ROGER et al., 2009). Neste método tenta-se encontrar uma rota ao tra¸car uma série de curvas (Segmentos de arcos, clotóides e curvas de Bezier) até o objetivo e escolhe-se a série de curvas que retornar o melhor caminho (o caminho mais curto).

Por fim, outro método utilizado foi o A* (lê-se “A estrela”) que calcula a rota até o ponto objetivo após ter sido feita uma transforma¸cão do mapa métrico em um mapa de células (Occupancy Grid, (ELFES, 1989)). Segundo Roger et al. (2009) o A* mostrou-se mais eficiente pois pode se levar em conta a orienta¸cão desejada no ponto objetivo e não ´

e tão custoso computacionalmente quanto o método geométrico.

Em Lankenau e Röfer (2000) são relatados os desenvolvimentos em técnicas de con-trole compartilhado para auxiliar os usuários a comandar a Rolland usando as diferentes técnicas: tele-opera¸cão, desvio de obstáculos e parada de emergência. No trabalho os au-tores buscam aux´ılio de técnicas empregadas no controle compartilhado entre pilotos de aeronaves e os diversos sistemas auxiliares. Deste modo, os autores analisam duas técnicas para evitar que o usuário tenha dificuldades em pilotar a cadeira devido à confusão de modos, isto é, o usuário acha que está com todo o controle da cadeira (tele-opera¸cão), mas na verdade a cadeira está no modo desvio de obstáculos.

O primeiro método estudado pelos autores parte de uma análise dos erros tipi-camente cometidos por humanos ao utilizar o sistema, seguido de uma análise de onde estão as etapas mais suscet´ıveis a erros, culminando na corre¸cão dos erros. O segundo método estudado se baseia no princ´ıpio que o ser humano é capaz de rastrear mental-mente em quais modos o sistema se encontra. Assim, os autores fazem uma modelagem em máquina de estados finitos tanto do comportamento do ser humano quanto para o sistema computacional e, desta maneira, identificam as áreas que precisam de melhorias. Ainda em Lankenau e Röfer (2000), a cadeira está utilizando quatro modos dis-tintos de funcionamento: tele-opera¸cão, desvio de obstáculos, parada de emergência e comportamentos básicos. O usuário somente pode decidir utilizar dois dos quatro mo-dos, por exemplo: os de tele-opera¸cão e comportamentos básicos (seguir parede ou passar por porta). Uma vez que a cadeira se encontra no modo de tele-opera¸cão o sistema co-muta automaticamente entre os modos tele-opera¸cão, desvio de obstáculos e parada de

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emergência, de acordo com a configura¸cão dos obstáculos ao seu redor. Após uma análise sobre o comportamento da comuta¸cão de modos, descobriu-se que os erros mais comuns ocorriam quando o usuário confundia se a cadeira estava no modo desvio de obstáculos ou de tele-opera¸cão. Para corrigir tal comportamento adotou-se a seguinte estratégia: se o usuário enviar um comando diferente da trajetória calculada pelo desvio de obstáculos (maior que um limiar) a cadeira não executa o desvio de obstáculos e continua na dire¸cão indicada pelo usuário. Com essa altera¸cão os erros ao utilizar o sistema diminu´ıram e, também, possibilitou aos usuário se aproximarem de obstáculos quando desejado.

De posse das técnicas descritas até aqui, a cadeira Rolland foi dotada de vários modos de funcionamento: Safety Assistant, Driving Assistant, Route Assistant e Navia-gation Assistant. O modo de Safety Assistant previne que a cadeira colida com algum obstáculo. Essa verifica¸cão é baseada na velocidade da cadeira, na forma da cadeira e na distância que a cadeira se encontra de obstáculos. Com essas informa¸cões o sistema avalia se acontecerá uma colisão no próximo ciclo e então para a cadeira imediatamente. O modo Driving Assistant é um modo capaz de fazer a cadeira desviar de obstáculos e depois continuar na rota desejada. O modo Route Assistant é usado para usuários que possuem dificuldade de planejar rotas (pacientes com amnésia). Neste modo, após algumas rotas terem sido ensinadas para a cadeira, é poss´ıvel que o usuário escolha um lugar onde deseja ir e ao longo do trajeto o sistema dará instru¸cões de como chegar até o objetivo. Por fim, o modo Navigation Assistant é o que permite a cadeira ter o maior comporta-mento autônomo, pois neste modo o usuário apenas precisa escolher o ponto objetivo e a cadeira automaticamente calcula a rota, desvia de obstáculos e conduz o usuário até o lugar desejado.

No artigo Thomas et al. (2009) os autores mostram os últimos desenvolvimentos realizados na cadeira agora em sua quarta gera¸cão, a Rolland IV. As principais altera¸cões nesta gera¸cão foi o uso de uma cadeira de rodas com as duas rodas dianteiras ester¸cáveis, dois Laser Range Finders (um traseiro e um dianteiro) e um notebook para controle de alto n´ıvel. Esta gera¸cão da cadeira é dotada de sistema de desvio de obstáculos e pode ser controlada por diferentes interfaces, no caso deste artigo é controlada através de mo-vimentos com a cabe¸ca. A escolha de uma cadeira com rodas dianteiras ester¸cáveis deu-se por conta das restri¸cões que as rodas dianteiras, do tipo castor, impõem ao movimento da cadeira exigindo maior for¸ca das rodas motrizes (GERSDORF; SHI, 2010). Os resultados obtidos com diferentes usuários, todos eles saudáveis, foram satisfatórios necessitando de apenas alguns poucos minutos de treinamento antes do uso da cadeira.

No fim dos anos 2000 o grupo da Universidade Zaragoza, Espanha, apresenta no trabalho Montesano et al. (2010) os desenvolvimentos feitos na adapta¸cão de uma cadeira de rodas motorizada. O objetivo do projeto desenvolvido pela equipe é auxiliar pessoas com deficiências cognitivas e f´ısicas, especialmente portadores de paralisia cerebral.

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A cadeira de rodas adaptada pelo grupo é composta de dois computadores Intel 800 MHz. Um desses possui um sistema operacional de tempo real e é responsável pelo controle das duas rodas motrizes, o outro é responsável pelos algoritmos de navega¸cão e ainda provê a interface com usuário através uma tela sens´ıvel ao tato. Os computadores ainda possuem interfaces RS-232 (serial) e Ethernet. Além disso a cadeira possui um Laser Range Finder, dois enconders instalados nas rodas e um ponto de acesso WiFi.

Para auxiliar o usuário durante a navega¸cão os pesquisadores optam por imple-mentar uma interface de comando para o usuário com feedback visual do ambiente. Este feedback é um modelo em três dimensões do ambiente ao redor da cadeira, onde em áreas não poss´ıveis de serem navegadas são erguidas paredes virtuais. Nesta mesma imagem são ainda projetados pontos para o usuário poder escolher seu destino e caso deseje-se dirigir-se para um ponto foi da visão do modelo 3D existe um botão dispon´ıvel na interface para a cadeira rotacionar 180 graus (MONTESANO et al., 2010). Para interagir com a interface o usuário pode tanto usar as mãos (MONTESANO et al., 2010) ou usar uma interface BCI baseada no paradigma P300 (ITURRATE et al., 2009). Para deslocar-se até o ponto escolhido na interface a cadeira faz uso de um módulo de navega¸cão.

Este modo de navega¸cão parte do principio de que o não existe nenhum conhe-cimento a priori do ambiente e o ambiente não é instrumentado. Para navegar em tal ambiente a cadeira precisa elaborar um modelo desse e também se localizar. Para mo-delar a parte estática o sistema representa o ambiente na forma de um Occupancy Grid, os obstáculos dinâmicos são rastreados usando EKF (Extended Kalman Filter ) (MON-TESANO et al., 2010) e representados em outro mapa com sua localiza¸cão e velocidade (MONTESANO et al., 2006). Para localizar-se em um ambiente onde sem o conheci-mento prévio, a cadeira utiliza uma técnica chamada mICP (Metric Iterative Closest Point ) (MONTESANO et al., 2006).

De posse da localiza¸cão da cadeira, o sistema precisa tra¸car a rota até o ponto desejado. Para tanto, o sistema baseia-se em dois modos: um tático e outro reativo. O modo tático leva em conta apenas os obstáculos estáticos encontrados no ambiente e utilizando um planejador D* tra¸ca a rota até o ponto objetivo. O modo reativo baseia-se na técnica Nearess Diagram desenvolvida em Minguez e Montano (2004) e que leva em conta as caracter´ısticas dinâmicas e cinemáticas do robô para executar o desvio de obstáculos (MONTESANO et al., 2006).

Testes foram conduzidos com crian¸cas portadoras de paralisia cerebral que, mesmo apresentando dificuldades, eram capazes de manipular a tela utilizando as mãos. Os re-sultados evidenciaram que o sistema de navega¸cão e a interface elaborada pelos autores é boa o suficiente para permitir aos usuários, mesmo com pouco treino, utilizar o ve´ıculo. Durante os testes o sistema de navega¸cão mostrou-se robusto ao navegar por um escola em horário normal de funcionamento, tendo colidido apenas sete vezes com obstáculos

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não vis´ıveis aos sensores. A interface, apesar de ser de uso bastante instintivo, demostrou que ainda é pass´ıvel de melhorias, uma vez que alguns usuários enviavam mais comandos do que o necessário (MONTESANO et al., 2010).

Em outro trabalho o sistema foi testado por usuários saudáveis utilizando uma interface BCI baseada no paradigma P300. Durante os testes o sistema de navega¸cão comportou-se bem tanto em ambientes livres, quanto em ambientes com mais obstáculos. Inclusive, não demostrou dificuldade de passar por portas mesmo restando apenas 10 cm m de espa¸co livre entre a cadeira e a porta. A interface gráfica usada com o P300 também mostrou-se bastante efetiva já que todos os usuário foram capazes de completar as tarefas com facilidade, porém como os usuários só podiam escolher um novo destino após chegar no previamente escolhido e devido às fases de escolha e valida¸cão demandadas pela interface, o usuário passou mais tempo parado do que em movimento. (ITURRATE et al., 2009).

O CNBI (Defitech Chair in Brain-Machine Interface) é um grupo de pesquisa da Swiss Federal Institute of Technology (EPFL) que trabalha principalmente com interfaces BCI para controlar aparelhos e interagir com o ambiente. Em Carlson e Millan (2013) os autores descrevem a implementa¸cão de uma interface cérebro computador baseado em imagina¸cão de movimentos. Os pesquisadores defendem que este tipo de BCI alivia a carga de trabalho do usuário pois ao imaginar um movimento que ele não é capaz de fazer para acionar o dispositivo, ele está usando uma parte do cérebro que não é mais usada devido `

a sua defici^encia motora. Desta maneira, no artigo supra citado os autores descrevem esta interface, a cadeira de rodas adaptada e apresentam os resultados de testes em sujeitos sem defici^encia.

Os pesquisadores ao definirem a interface BCI tentam processar três tipos diferen-tes de movimentos imaginados: movimento com a mão esquerda, movimento com a mão direita e movimento com os pés. Destes três tipos os autores selecionam os dois movimen-tos que mais se diferenciam no processamento e então os definem como comandos para rotacionar no sentido horário e anti-horário. Quando nenhum dos dois movimentos esco-lhidos é imaginado a cadeira irá se deslocar em linha reta e os algoritmos de navega¸cão irão gerenciar o movimento. Consequentemente, não existe o comando de parar a cadeira (CARLSON; MILLAN, 2013).

A cadeira comercial adaptada pelo grupo possui tra¸cão nas rodas centrais e possui duas rodas castor dianteiras e duas traseiras. Ao escolher os sensores o grupo privilegiou a escolha de sensores mais baratos e instalou duas câmeras (web-cam) voltadas para a frente da cadeira e dez sonares distribu´ıdos na frente, laterais e traseira. Ainda foram instalados enconders nas rodas com o propósito de localizar a cadeira em deslocamentos curtos. A estratégia adotada pelo grupo é utilizar apenas mapas locais e fazer com que os algoritmos de navega¸cão da cadeira apenas reajam aos obstáculos que estão ao redor da

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cadeira, ficando o usuário responsável pela tarefa de planejamento. O sinal extra´ıdo pelo EEG, câmeras e sonares é processado por um computador portátil (laptop) instalado na cadeira que é também responsável por enviar comandos para o sistema CAN BUS nativo da cadeira.

Baseado na percep¸cão dos arredores da cadeira e no comando enviado pelo usuário o sistema de controle compartilhado deve determinar como será o movimento da cadeira. Como os comandos enviados pelo usuário são rotacionar a esquerda, rotacionar a direita e seguir em frente, o sistema deve ser então capaz de perceber o ambiente. Para tanto o sistema possui duas câmeras que são usadas individualmente para detectar obstáculos. A imagem de cada câmera é processada em uma taxa de 10 Hz e o sistema tenta identificar o chão. O que não for identificado como chão é marcado como obstáculo e através da posi¸cão relativa da câmera na cadeira e a matriz de distor¸cão das lentes da câmera o sistema identifica a posi¸cão dos obstáculos. Obstáculos encontrados pelas câmeras e pelos sonares alimentam um occupancy grid de 6 × 6 m onde as células novas têm valor 0, 5 e as células ocupadas e livres têm seus valores incrementados e decrementados de acordo com a confian¸ca de cada sensor.

A partir do occupancy grid o sistema é então capaz de planejar o movimento. Para tanto o sistema faz uso de uma estratégia em que o valor das células em determinadas zonas ao redor da cadeira irão influenciar nas velocidades rotacional e linear. Quando um comando para esquerda ou direita é enviado o sistema posiciona uma célula atrativa na dire¸cão do movimento desejado (1 m, 45∘). Essa célula atrativa em conjunto com o valor de repulsão das zonas irá influenciar somente a velocidade rotacional da cadeira. A velocidade linear é sempre calculada de acordo com o peso do campo repulsivo calculado nas zonas de prote¸cão da cadeira. Por fim, ao determinar um limiar para o valor das células nas zonas imediatamente frontais à cadeira o sistema torna-se capaz de aproximar-se de

obst´aculos (CARLSON; MILLAN, 2013).

Ainda neste trabalho os autores mostram resultados de testes utilizando o BCI para quatro usuários saudáveis. Nos testes um percurso de aproximadamente 44 m foi percorrido e os participantes deveriam estacionar a cadeira em duas mesas diferentes. Primeiro foi feita uma etapa de controle quando a cadeira foi controlada por botão e depois uma etapa controlada por BCI. Após os testes todos os usuários conseguiram completar o percurso sem maiores problemas. Um importante resultado relatado pelos autores é o pouco tempo que a cadeira ficou parada, que contribui para diminuir o tempo necessário para percorrer o trajeto. Apesar desta abordagem de BCI necessitar de um treinamento prévio, levando assim a um maior tempo de adapta¸cão, usuários experientes ou não são capazes de controlar a cadeira com sucesso através da ajuda do sistema de controle.