Com Herbie, robôs humanóides estão finalmente aqui

O conceito de robôs antropomórficos sempre capturou a imaginação humana, começando pelo dramaturgo Karel Čapek, que introduziu a palavra “Robô” na década de 1920, na incrível ficção científica de Isaac Asimov. Mas, na realidade, os robôs foram relegados a tarefas domésticas, como levantar coisas ou executar ações repetitivas, como é o caso dos robôs industriais.

No entanto, os últimos desenvolvimentos em inteligência artificial (IA) e automação avançada podem nos fornecer robôs humanóides avançados, capazes de realizar várias funções que não apenas substituem o trabalho manual nas indústrias de manufatura, mas também têm usos domésticos significativos no dia a dia. Embora a IA permita que as máquinas imitem funções cognitivas humanas notáveis, os desenvolvimentos no campo da automação ampliaram o escopo de seu uso em diferentes áreas, como agricultura, manufatura, negócios, análises e muito mais.

Mais significativamente, a IA conseguiu transformar a robótica elementar em humanóides inteligentes capazes de interpretar comandos de voz e gestos, interagir com seres humanos e seu próprio ambiente, locomoção e outras habilidades computacionais.

Neste artigo, discutiremos um desses humanóides conhecido como Herbie e nos aprofundaremos em sua estrutura mecânica e faculdades sensoriais.

Herbie

Esse modelo humanóide é um tipo de robô socialmente assistido (SAR), desenvolvido para facilitar a reabilitação de crianças com paralisia cerebral (PC). A PC é uma doença congênita causada pelo desenvolvimento anormal do cérebro. Ela afeta o movimento muscular, as habilidades motoras e resulta em várias deficiências. Embora Herbie não seja a primeira tentativa de fornecer assistência no campo da medicina e da terapia, é um humanóide multifuncional construído para enfrentar desafios em tempo real, aproveitando diferentes faculdades, como visão, fala e audição, olfato, etc.

Estrutura mecânica de Herbie

A estrutura do Herbie é feita de folhas de acrílico que são leves. Herbie consiste em um esqueleto e várias câmaras, bem como uma base e uma cabeça. Ele também tem diferentes subseções que contêm circuitos eletrônicos e permitem a fonte de alimentação. A estrutura esquelética consiste em um tubo de acrílico com 200 mm de diâmetro e 400 mm de altura. A base do Herbie é composta por uma chapa circular de acrílico com raio de 192 mm e espessura de 5 mm.

A base também consiste em dois grampos que seguram o motor e duas rodas de rodízio presas abaixo dele. Os motores são motores DC e funcionam a 60 rpm. E cada motor é acionado e controlado individualmente por um motorista por meio do Raspberry Pi, que funciona como o cérebro de Herbie.

A última versão atualizada do Herbie é mais eficiente e estável, com consumo de energia comparativamente baixo.

Aplicação da Inteligência

A cognição artificial das instalações da Herbie:

• Processamento de imagens por meio da faculdade de visão
• Processamento da fala por meio das faculdades de ouvir e falar
• Detectores gasosos através da faculdade do olfato
• Sensores ultrassônicos através da faculdade de toque

Faculdade de visão e processamento de imagens

A faculdade de visão de Herbie é usada principalmente para processamento de imagens que pode ajudar com:

• Vigilância ou detecção de obstáculos
• Navegação ou detecção de caminhos
• Reconhecimento facial

Detecção de obstáculos usando Herbie

A câmera afixada em Herbie captura imagens e identifica obstáculos, bem como o caminho. A imagem capturada é então mapeada e rotulada usando um Planejador. Com base no rótulo, os comandos de movimento subsequentes são configurados. Por exemplo, se o rótulo for “X”, um comando de movimento para avançar será configurado. E se o rótulo for “Y”, ele deve se mover para a direita.

Algoritmo usado para essa finalidade

• A primeira etapa do algoritmo é detectar obstáculos a partir de uma imagem capturada.
• Todas as imagens são então processadas como imagens em tons de cinza, pois é uma imagem de camada única e reduz a quantidade de informações obtidas da imagem, em comparação com uma imagem colorida (RGB).
• A imagem é então redimensionada e dividida em matrizes M x N.
• A borda da imagem representa o contorno do obstáculo. A superfície e a sombra da imagem serão compostas por pixels mais escuros ou mais claros, o que ajuda Herbie a perceber a diferença.
• A borda do obstáculo é extraída calculando a variação em uma pequena janela quadrada que tem a largura w.
• O valor da variância V (p, q) é calculado para cada pixel. Um limite (Th) é fixado para o cálculo

Th = b+tσ; onde σ é um desvio padrão de V (p, q), t é decidido em uma base experimental.

• Se o resultado do cálculo for maior que o limite em si, Herbie o identifica como um obstáculo. No entanto, se o resultado do cálculo for menor que o valor limite, Herbie continuará processando imagens, movendo-se na direção padrão.
• A superfície dos obstáculos é determinada pela extração de pixels claros e escuros.
• As áreas que não geram dados de borda ou superfície são consideradas pequenas áreas de irregularidade na superfície. Herbie rejeita isso, pois não detecta nenhum obstáculo.

Faculdade de Sensores de Cheiro e Gás

Os sensores de gás são capazes de detectar vários gases, bem como fumaça. Esses sensores consistem em detectar material que tem menor condutividade quando o ar está livre de altas concentrações de diferentes gases, como GLP, propano, hidrogênio, metano, fumaça, monóxido de carbono, etc.

Da mesma forma, o material sensor se torna altamente condutor quando a concentração desses gases é maior na atmosfera.

• No caso do Herbie, um sensor de gás MQ-2 é usado.
• A faixa de detecção é de 300 a 10.000 ppm.
• O MQ-2 pode funcionar entre a faixa de temperatura de -20 ℃ a 50 ℃.
• O material sensor do MQ-2 é o SnO2.
• O tempo de resposta é inferior a 10 segundos.
• A leitura analógica é convertida em tensão do sensor usando a seguinte equação:

Tensão do sensor = leitura analógica* 3,3 V/4095

• A concentração de gás em PPM é então calculada usando a equação:

PPM = 10,938* e( 1,7742* tensão do sensor)

Faculdade de toque e sensor ultrassônico

Sensores ultrassônicos são usados para medir a distância até um objeto. Esses sensores geralmente são ambientalmente independentes. Seu módulo transmite pulsos sonoros e capta o eco gerado. Ele mede o lapso de tempo entre o envio e o recebimento desses pulsos para calcular a distância até um objeto ou obstáculo.

• Herbie usa sensores ultrassônicos HC-SR04.
• Tem uma resolução de 3 mm e a distância de alcance entre 2-50 cm
• Assim que o módulo detecta um objeto, ele transmite as informações para uma estação remota usando um transceptor sem fio.
• Um par de ZigBee é usado para transmitir e receber dados.
• Quando um pulso alto de 10 μs atinge o pino de gatilho, o sensor transmite 8 pulsos de 40 kHz cada.
• O intervalo é então calculado usando a diferença no tempo gasto pelo pulso/sinal para sair e retornar, conforme mostrado na equação abaixo:

Distância (cm) = Tempo (s) /58

Faculdade de fala e audição e reconhecimento de fala

O processo de reconhecimento de fala é composto por três módulos principais:

1. Análise acústica
2. Treinamento
3. Testando

• Vários enunciados das mesmas palavras que fazem parte do vocabulário são gravados.
• Esses sinais acústicos são então processados usando o módulo de análise acústica.
• Uma base de conhecimento para o sistema de reconhecimento de fala é desenvolvida usando o módulo de treinamento.
• E o módulo de teste é empregado para testes do sistema.
• Um sistema de reconhecimento de voz multilíngue para palavras associadas é desenvolvido usando o Hidden Markov Model Toolkit (HTK).
• O sistema usa os Coeficientes Cepstrais de Frequência Mel (MFCC) como vetores de características para cada unidade de fala.
• As amostras de fala são gravadas a uma taxa de amostragem de 16.000 Hz e são representadas usando 16 bits.
• Para Herbie, escolhemos três idiomas para reconhecimento, a saber, hindi, inglês e canarês.
• O vocabulário do sistema consiste em 75 comandos diferentes, 25 de cada um desses três idiomas.
• Os comandos incluem palavras como frente, trás, esquerda, direita etc.
• A matriz de confusão para reconhecimento de fala em inglês foi calculada com 98% de precisão.

Conclusão

Em breve, planejamos realizar o treinamento e o teste do Herbie em ambientes desafiadores e provavelmente estender os recursos de reconhecimento para vários idiomas. O tamanho estimado do mercado de tecnologia assistiva se expandiu nos últimos dois anos. Há uma demanda crescente por robôs de assistência social no campo da saúde. E embora não seja totalmente possível substituir os seres humanos, os robôs humanóides estão aqui para ficar e transformar o futuro da humanidade.