Separar os humanos e segui-los enquanto eles se movem em seu ambiente circundante podem ser duas habilidades muito valiosas para robôs de serviço. Na verdade, quando combinados, esses dois recursos permitiriam que os robôs seguissem pessoas específicas enquanto interagiam com elas ou ofereciam sua ajuda.
Pesquisadores da Monash University, JDQ Systems e University of British Columbia desenvolveram recentemente um robô de serviço projetado para ajudar residentes em lares de idosos ou pacientes em outras instalações de saúde. Em artigo publicado no arXiv, eles apresentaram uma técnica computacional que permite ao seu robô identificar e rastrear pessoas em sua vizinhança, acompanhando usuários específicos à medida que estes os atendem.
“Nossa equipe tem desenvolvido uma plataforma de robô socialmente assistencial, Aether, para fornecer assistência de rotina diária para funcionários e residentes em centros de cuidados de idosos e residências assistidas”, disse Wesley P. Chan, um dos pesquisadores que realizaram o estudo, à TechXplore. “Trabalhando com nossas instalações parceiras, identificamos algumas habilidades importantes para o nosso robô, que incluem acompanhar um residente ao refeitório para as refeições, seguir um membro da equipe até o próximo local onde for necessário ou brincar de pega-pega com os residentes para incentive o exercício. Todas essas habilidades exigem que nosso robô seja capaz de identificar e localizar as pessoas ao seu redor, bem como segui-las.”
Os cientistas desenvolveram ferramentas de reconhecimento facial, que permitem que os robôs identifiquem pessoas, mas não sigam seus movimentos, e técnicas anônimas de rastreamento de pessoas, que permitem que os robôs rastreiem os movimentos de uma pessoa sem saber quem são. Para seguir pessoas específicas, entretanto, um robô precisaria determinar simultaneamente quem elas são e rastrear seus movimentos.
Para conseguir isso, Chan e seus colegas combinaram o reconhecimento de rosto de última geração com ferramentas anônimas de rastreamento de pessoas. Eles fundiram essas técnicas usando o que é conhecido como algoritmo de vizinho mais próximo sequencial com seleção de limite adicional, um método computacional que pode ser usado para lidar com uma variedade de tarefas de classificação.
“Nosso algoritmo é capaz de lidar com oclusões, iluminação extremamente pobre/variável e recuperação temporária de alvos perdidos, todos os quais apresentam grandes desafios para os robôs e são freqüentemente encontrados em situações do mundo real”, disse Chan. “O algoritmo permite que nosso robô opere de forma confiável no mundo real, por exemplo, quando implantado em nossas instalações de atendimento de parceiros.”
Chan e seus colegas testaram seu método de seguir o usuário em uma série de experimentos nos quais o robô Aether teve que identificar, rastrear e seguir os usuários em cinco cenários diferentes. Eles monitoraram a posição do robô e das pessoas ao seu redor usando um sistema de captura de movimento chamado Vicon. Os testes iniciais conduzidos pelos pesquisadores produziram resultados altamente promissores, com a nova técnica superando o reconhecimento facial existente e as ferramentas de rastreamento de usuário com as quais era comparada.
No futuro, a ferramenta concebida por esta equipe de pesquisadores poderá ser usada para aprimorar as capacidades dos robôs de serviço existentes e recém-desenvolvidos, permitindo-lhes auxiliar melhor as pessoas ao seu redor. Enquanto isso, Chan e seus colegas planejam continuar trabalhando para a criação de um robô que possa servir melhor tanto a equipe quanto os residentes em instalações de assistência médica ou de assistência médica.
“Continuando nossa colaboração com nossos parceiros, agora estamos trabalhando em novas habilidades para Aether, incluindo navegar com segurança ao redor das pessoas, entender os gestos sociais que as pessoas usam, realizar inspeções de rotina em salas, realizar conversas e fornecer entretenimento”, disse Chan. “Nossa missão maior é permitir que os robôs se tornem parceiros socialmente capazes e aceitáveis na sociedade, para que possam ajudar a melhorar a produtividade e a qualidade de vida das pessoas.”
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