Publicação: Condução de cadeira de rodas usando rastreamento ocular por imagem
Carregando...
Arquivos
Tipo do documento
Data
Direito de acesso
Área do conhecimento
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA BIOMEDICA, CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Autores
Orientador
Coorientador
Patrocínio, Ana Cláudia
Resumo
O ato de conduzir uma cadeira de rodas motorizada naturalmente, se torna extremamente difícil
para pessoas com deficiência motora severa. A capacidade de conduzir tal dispositivo de forma
independente requer habilidades motoras, visuais e cognitivas específicas, que em muitos casos
foram significativamente afetadas ou mesmo perdidas, impossibilitando o indivíduo de ter uma
vida independente. Nesta perspectiva, o presente trabalho propõe uma ferramenta para
condução de cadeira de rodas motorizada por meio de rastreamento ocular a partir da imagem
do usuário registrada por uma webcam de notebook. Por meio dessa estratégia foi possível
dispensar a conexão ao notebook de outros periféricos tradicionalmente usados para realização
da tarefa, como é o caso dos dispositivos de rastreamento ocular (eye tracker) disponíveis no
mercado. Para o desenvolvimento do trabalho, foi realizada uma busca de trabalhos
relacionados no intuito de identificar as tecnologias existentes, bem como as principais
necessidades e dificuldades de usuários portadores de necessidades especiais. Em seguida, foi
desenvolvido o sistema usando as bibliotecas Gaze Tracking e Dlib, que permitem identificar
a região para a qual o olhar do usuário está dirigido. A qual, por sua vez, foi associada aos
comandos direcionais necessários para a condução da cadeira. Por fim, o sistema foi testado
por cinco usuários de cadeira de rodas e cinco voluntários hígidos no intuito de avaliá-lo, tanto
em termos de usabilidade durante a condução, quanto em aplicabilidade para diversas
patologias. Os resultados mostraram a viabilidade da solução proposta para a aplicação
desejada. Assim, espera-se que futuramente o sistema desenvolvido possa ser utilizado por
indivíduos para condução de cadeiras de rodas motorizadas de forma efetiva e segura.
Abstract
The act of driving a motorized wheelchair becomes extremely difficult for people with severe
motor disabilities. The ability to drive such a device independently requires specific motor,
visual and cognitive skills, which in many cases have been significantly affected or even lost,
making it impossible for the individual to have an independent life. In this perspective, the
present work proposes a tool for driving a motorized wheelchair by means of eye tracking from
the user's image registered by a notebook webcam. Through this strategy it was possible to
dispense with the connection to the notebook of other peripherals traditionally used to perform
the task, as is the case of eye tracking devices available on the market. For the development of
the work, a search for related works was carried out in order to identify the existing
technologies, as well as the main needs and difficulties of users with special needs. Then, the
system was developed using the Gaze Tracking and Dlib libraries, which allow identifying the
region to which the user's eye is directed. Which, in turn, was associated with the directional
commands necessary for driving the chair. Finally, the system was tested by five wheelchair
users and five healthy volunteers in order to evaluate it, both in terms of usability while driving
and in terms of applicability to various pathologies. The results showed the viability of the
proposed solution for the desired application. Thus, it is expected that in the future the
developed system can be used by individuals to drive motorized wheelchairs effectively and
safely.
Palavras-chave
Rastreamento ocular, Controle alternativo, Visão computacional, Tecnologia assistiva, Cadeira de rodas motorizada, Eye tracking, Alternative control, Computer vision, Assistive technology, Motorized wheelchair
Citação
SANTANA, Eder Manoel de. Condução de cadeira de rodas usando rastreamento ocular por imagem. 2020. 119 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Biomédica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2020. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2020.651.