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Title: Sistema de detecção e modelagem de rampas e degraus para um exoesqueleto de membros inferiores
Authors: Santos, Vitor Gaboardi dos
Keywords: Visão computacional;Exoesqueleto;Modelagem de degraus;Modelagem de rampas
Issue Date: 28-Feb-2020
Citation: SANTOS, Vitor Gaboardi dos. Sistema de detecção e modelagem de rampas e degraus para um exoesqueleto de membros inferiores. 2020. 74f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecatrônica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.
Portuguese Abstract: Ao longo dos últimos anos têm sido desenvolvidos diversos trabalhos que envolvem a utilização de um exoesqueleto para reabilitação e assistência à caminhada de pacientes que possuam algum grau de deficiência motora. Embora um progresso significativo tenha sido alcançado, ainda existem diversos desafios a serem superados. Uma característica desejável é que os movimentos produzidos pelo exoesqueleto sejam automaticamente adaptados conforme o usuário caminhe e, para que isso aconteça, é imprescindível a utilização de um sistema de visão computacional que obtenha as informações do ambiente em que o usuário esteja localizado, classificando as estruturas que compõe a cena como transponíveis ou não. Nesse contexto, uma nova estratégia voltada para a detecção de rampas e degraus que possam ser transpostas por usuários de um exoesqueleto e que estejam de acordo com especificações técnicas é proposta. Inicialmente, um sensor RGB-D será utilizado para capturar informações tridimensionais do ambiente na forma de uma estrutura de dados chamada de nuvem de pontos. Em seguida, detectam-se segmentos de planos utilizando uma metodologia baseada em hipótese e verificação. Analisando o vetor normal dos segmentos de planos detectados é possível estabelecer candidatos a degraus e rampas. Por fim, através da análise das dimensões geométricas é possível verificar se as rampas e degraus são transponíveis. Resultados foram obtidos aplicando a metodologia proposta considerando ambientes distintos, onde foi possível detectar e modelar rampas e degraus satisfatoriamente.
Abstract: In recent years, many studies have been carried out on the topic of exoskeletons related to locomotion assistance. The main goal of these devices is to assist the elderly and physically challenged persons in daily activities, replacing or increasing the movement of body articulations. Although significant progress has been achieved, many challenges still remain. A desirable feature for exoskeletons is the planning of autonomous movements, so that the movements are automatically adapted according to the environment that the user is facing. Therefore, it is indispensable the use of a computer vision system to provide information about the environment where the user is located, classifying the structures of the scene as walkable or not. In this sense, we propose a new strategy for ramp and step detection which are in accordance with technical standards and can be climbed for exoskeleton users. Initially, we use a RGB-D sensor to acquire depth information of the environment. Next, we perform plane segmentation using a hypothesis and verification methodology. Through the plane normal analysis, it is possible to establish ramps and steps candidates. Finally, plane dimensions are verified in order to decide whether the ramps and steps are qualified to be climbed. Results were obtained applying the method considering different environments, where it was possible to detect and model ramps and steps satisfactorily for the presented scenarios.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28953
Appears in Collections:PPGEMECA - Mestrado em Engenharia Mecatrônica

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