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Sistema de redes neurais para controle de prótese de membro superior utilizando visão computacional
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| Autor | Bertoluci, Lorenzo da Silva; |
| Orientador | Figueiredo, Rodrigo Marques de; |
| Lattes do orientador | http://lattes.cnpq.br/0192178587738651; |
| Instituição | Universidade do Vale do Rio dos Sinos; |
| Título | Sistema de redes neurais para controle de prótese de membro superior utilizando visão computacional; |
| Resumo | Quando se observa as próteses oferecidas atualmente, a principal falha que encontramos é a limitação da liberdade de movimentos. Enquanto a mão humana possui 20 graus de liberdade, as próteses oferecidas comercialmente hoje oferecem de 6 a 12 graus de liberdade. Essa limitação pode ser atribuída à dificuldade de criar uma comunicação cérebro-prótese que possibilite o controle necessário da prótese. Buscando saciar esta necessidade, algumas próteses são conectadas cirurgicamente ao paciente. Este procedimento demanda um investimento financeiro inacessível à grande parte da população, e é de difícil acesso fora de laboratórios de pesquisa. Outras próteses são fixadas ao coto por diferentes meios, com métodos de medição do estímulo neural no músculo através de sensores mioelétricos posicionados na superfície da pele, mas que ainda sofrem falhas de leitura. Este trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema de inteligência artificial capaz de identificar a forma de objetos através de uma câmera de baixo custo instalada em uma prótese robótica de membro superior, para que com essa informação a prótese possa adotar a postura adequada para interagir com o objeto-alvo, e assim tornar a interação prótese-objeto mais natural e instintiva. Foi empregado um software de identificação de objetos utilizando um banco de dados open-source e então desenvolvido um sistema para definir qual a postura adequada para segurar o objeto-alvo. Também foi confeccionada uma prótese de membro superior impressa em ABS utilizando servo motores como atuadores de cada dedo e desenvolvido um sistema de controle para eles. Os resultados obtidos mostraram que o sistema de identificação de objeto retorna com uma certeza próxima de 60%, pois confunde objetos que possuam formas semelhantes. No entanto, através dos testes realizados, concluiu-se que a postura que a prótese deve tomar para adequadamente segurar o objeto-alvo se mostrou correta para todos os objetos.; |
| Palavras-chave | Redes neurais; Visão computacional; Próteses; Inteligência artificial; |
| Tipo | TCC; |
| Data de defesa | 2020-12-01; |
| URI | http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/11236; |
| Nivel | Graduação; |
| Curso | Engenharia de Controle e Automação; |
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