UNIVERSIDAD NACIONAL DE ROSARIO FACULTAD DE CIENCIAS EXACTAS, INGENIERÍA Y AGRIMENSURA ESCUELA DE INGENIERÍA ELECTRÓNICA

- Ingeniería del conocimiento -

Introducción a la Ingeniería Artificial - Silla de Rueda Inteligente -

A LUMNO

L EGAJO

BONACINA, Jonatan

B-3738/9

RUANI, Martin

R-2794/4

FRONTINI, María Julieta

F-1996/8

Docente CASALI, Ana TORRES, Andrea

F IRMA

Ingeniería del conocimiento

− 2011 −

INDICE 1. INTRODUCCIÓN

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2. TIPOS DE SILLAS INTELIGENTES Silla de Ruedas Inteligente Controlada por Voz

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Silla de Ruedas controlada por la mente

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Silla de rueda controlada por la mente con brazo robótico

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Silla de Ruedas que aprende de la experiencia

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Silla de rueda con GPS

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Silla de ruedas que sigue al acompañante

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3. PROYECTO DE INVESTIGACIÓN

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4. BIBLIOGRAFÍA

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DESARROLLO 1. INTRODUCCIÓN El propósito de este trabajo es poder brindar a las personas con cierta limitación, paraplejia, cuadriplejia, etc., un producto, en este caso una silla de ruedas que les facilite su vida diaria. Las sillas de ruedas inteligentes son sillas convencionales que se han equipado con sistemas informáticos y sensores. Los sensores captan el entorno y el estado de la silla. Esta información es transmitida a los computadores de abordo que la procesan y toman decisiones transmitiendo a los actuadores las órdenes para que sean ejecutadas. Usualmente, estas órdenes están relacionadas con el movimiento. Los interfaces hombre - máquina son las entidades que permiten la comunicación del hombre con el dispositivo y viceversa. En el caso de personas discapacitadas esta comunicación suele ser bidireccional. En este trabajo, en una dirección el hombre da órdenes a la máquina por medio de un interfaz. Muchos de los potenciales usuarios tienen problemas de dicción, lo que hace que el sistema deba de ser robusto, flexible y adaptable a cada usuario.

2. TIPOS DE SILLAS INTELIGENTES  Silla de Ruedas Inteligente Controlada por Voz La silla de ruedas es una comercial motorizada que se ha equipado con computadores y sensores (Figura 1). La silla es rectangular con tracción diferencial (dos ruedas controlables y dos ruedas libres). Es decir, la silla dispone de dos motores eléctricos de corriente continua que impulsan las dos ruedas traseras (ruedas tractoras). Las dos ruedas delanteras de movimiento libre permiten el giro de la silla. El vehículo se ha equipado con dos ordenadores empotrados. Un ordenador, Pentium MMX 266 MHz con 64 MB de memoria RAM, encargado del control de la silla a bajo nivel. El sistema operativo instalado en este ordenador es VxWorks (dado que es el encargado del tiempo real). El otro es un Pentium III 850 MHz con 256 MB de memoria RAM, encargado de la navegación alto nivel de la silla.

Figura 1. Silla de ruedas comercial motorizada equipada con computadores y sensores

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Ingeniería del conocimiento El sistema operativo instalado en este ordenador es Windows 2000. Éste es en el que se ejecutan todos los programas en cuestión, como la interfaz de voz y gráfica y el sistema de movimiento. Ambos ordenadores están comunicados mediante puertos serie RS-232 y mediante una red ethernet. El sensor principal es un láser de la marca SICK, cuyo cometido es el de medir la distancia de los objetos situados en torno a la silla. Para ello realiza un barrido en un ángulo máximo de 180 o y a una distancia máxima de 8 metros. Además en el vehículo se dispone de una tarjeta ethernet que permite comunicación con ordenadores conectados a una red informática, pudiendo programar o teledirigir la silla sin estar conectado físicamente a ella. Finalmente la silla dispone de una pantalla conectada a la salida VGA del computador para tareas de visualización, y de un micrófono para introducir las órdenes. Reconocedor de voz El objetivo del reconocedor de voz es transformar las órdenes de movimiento pronunciadas por el usuario en posiciones del espacio. Es decir, hace de interfaz entre la orden verbal del usuario y la orden a ejecutar por la máquina. Este módulo tiene dos partes: el sistema de reconocimiento de voz, y la traducción de las órdenes en movimiento. En primer lugar se describe el sistema de reconocimiento automático del habla, que tiene los siguientes bloques funcionales básicos (Figura 2).

Figura 2. Diagrama de bloques funcional del reconocedor de voz

Modelo de lenguaje El modelo de lenguaje representa el conjunto de palabras que se pueden decir (vocabulario) y cómo se pueden decir (gramática). Para el caso de la silla, las palabras del vocabulario son: Dusila (Fuerte), Adelante, Detrás, Izquierda, Derecha, Lejos, Medio, Cerca, Anda, y Para. La gramática de comandos se muestra en la Figura 3.

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Figura 3. Diagrama de comandos (Abajo) La palabra de activación es Dusila. Posteriormente se puede decir cualquiera de los comandos: Adelante, Detrás, Izquierda, Derecha, Lejos, Medio o Cerca. Después de estas órdenes, la orden Anda pone en marcha la silla. La orden Para detiene la silla en cualquier momento sin necesidad de orden de activación. Finalmente, las ordenes Inicia y Termina inician y finalizan respectivamente todo el sistema.

Modelos Acústicos Estos modelos se obtienen en una fase de entrenamiento. Para ello se crea una base de datos (corpora) con repeticiones de las diferentes unidades existentes en la lengua castellana hasta obtener una representación estadística de la señal de voz para cada unidad. Se han usado modelos de subfonemas, unidad lingüística más pequeña que el fonema y que contiene información contextual. En este proyecto se utiliza un reconocedor adaptado al locutor, es decir, que utiliza la representación más próxima a la persona que lo va a usar. La estrategia utilizada es la Maximum A Posteriori (MAP) que parte de unos modelos generales con unas pocas frases de entrenamiento dichas por la persona a las que se quiere adaptar. Parametrizador Este bloque transforma la señal de voz obtenida con el micrófono en un conjunto de parámetros que representan dicha señal y sus variaciones. Para ello se han usado los parámetros MFCC (MelFrequency Cepstrum Coefficients) [5], por su capacidad de reducir al menor número de parámetros la información más relevante de la señal de voz. Reconocedor El reconocedor realiza un reconocimiento de patrones de la señal parametrizada de entrada con respecto a una serie de modelos que representan los diferentes fonemas. Se utilizan Modelos Ocultos de Markov por su capacidad para modelar procesos aleatorios como la señal de voz que varían con el tiempo. La estrategia de búsqueda a través de estos modelos es el algoritmo de Viterbi. Para robustecer el reconocedor se implementa una medida de confianza de la palabra reconocida, que evitará que, cuando se pronuncien palabras fuera del vocabulario, se reconozcan como palabras pertenecientes al vocabulario, a costa de que algunas veces, cuando sí se pronuncie una palabra del vocabulario el reconocedor la rechace. BONACINA - RUANI - FRONTINI

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Ingeniería del conocimiento Una vez reconocidas las órdenes, la siguiente etapa es su interpretación para convertirlos en una posición en el espacio. La estrategia utilizada es similar a la de manejar el volante de un coche. Alrededor de la silla se establece un mallado polar (Figura 4). Las órdenes Lejos, Medio, Cerca colocan la posición final en uno de los tres círculos concéntricos. Las órdenes Adelante y Detrás colocan la localización en la parte delantera o trasera de la silla. Las órdenes Izquierda, Derecha mueven la localización dentro del círculo un arco hacia la izquierda o derecha respectivamente. Finalmente Anda y Para ejecutan o detienen el movimiento. Las órdenes pueden ser reintroducidas en todo momento en el sistema.

Figura 4. Esta Figura la interfaz visual del sistema. En ella se aprecian los comandos de voz reconocidos hasta el momento (parte superior derecha) el mapa del entorno con los obstáculos detectados hasta el momento (parte central), el mallado polar donde se coloca la posición de destino (parte central).

Interfaz visual La interfaz visual permite al usuario recibir una realimentación del estado de la silla  Silla de Ruedas controlada por la mente El sistema está dotado de un casco ergonómico que se adapta a la cabeza y en el cual se implementan unos electrodos que recogen los impulsos eléctricos del cerebro y los envía al ordenador del que esta dotado la silla de ruedas para convertirlos en órdenes de movimiento, así cualquier persona con movilidad física nula podría manejar una silla de ruedas sin ningún tipo de problemas.

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Figura 5. Silla de Ruedas controlada por la mente

Además, la silla de ruedas en cuestión fue provista de un poco de inteligencia artificial, se le han incorporado dos cámaras en la parte delantera que son capaces de detectar los posibles obstáculos para evitar posibles accidentes si el usuario no fuera capaz de bordearlos. Entre la inteligencia artificial y el control mental es posible que sea un avance más para la libertad de movimiento de las personas con discapacidades físicas. Como siempre esto es sólo un estudio de momento pero posiblemente la implementación de la tecnología de control mental es unos de los puntos merecedores de investigación para facilitar las cosas a las personas con cualquier tipo de discapacidad física en cualquiera de los ámbitos cotidianos. Este sistema aún esta en desarrollo por ingenieros y científicos de la EPFL (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) de Suiza. Por otra parte la compañía japonesa Toyota, conocida no sólo por sus automóviles, sino también sus avances en robótica, anunció la creación de una silla de ruedas que reacciona sólo con el pensamiento, sin la necesidad de utilizar músculos o verbalizar los comandos. Si bien equipos similares ya han sido probados, estos requerían de varios segundos para detectar y analizar las ondas cerebrales. Este nuevo equipo, en cambio, sólo requiere de 125 milisegundos para captar la orden y ejecutar el movimiento, siendo el que realiza esta acción de manera más rápida hasta el momento. La persona debe utilizar un casco especial que mida las señales emitidas por el cerebro usando la misma técnica de los electroencefalogramas. Hasta ahora, el equipo responde a los pensamientos de “avanzar”, “retroceder” y girar hacia la izquierda o la derecha. Para detenerse, sin embargo, el ocupante requiere de una acción física: inflar sus mejillas, las que accionan un botón que permite detener la silla automáticamente. El equipo, dicen los especialistas, tiene una eficiencia de un 95% y los usuarios requieren un entrenamiento de tres horas para que el equipo se adapte a las ondas del dueño. La silla aun no tiene definida una fecha de salida.

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Figura 6. Silla de Ruedas controlada por la mente

 Silla de rueda controlada por la mente con brazo robótico Los investigadores de La Universidad del Sur de Florida están trabajando en el perfeccionamiento de una silla de ruedas que tiene su propio brazo mecánico. El sistema utiliza para leer un EEG de ondas cerebrales y envía señales traducida al roboarm, el mismo en consecuencia se mueve en una dirección. El sistema BCI - desarrollados, utilizados y modificados por el profesor de psicología USF Donchin Emanuel y sus colegas, P-300 captura respuestas de las ondas cerebrales y las convierte en acciones. Donchin y sus colegas aprovechado el P-300 de la señal del cerebro para permitir que el usuario "tipo" en un teclado virtual por el pensamiento con el P-300 la respuesta que actúa como "dedo" virtual para los pacientes que no pueden moverse, como los que tienen bloqueado en síndrome de Down o los que tienen la enfermedad de Lou Gehrig (ALS). Los investigadores en el Departamento de USF del Centro de Ingeniería Mecánica de Ingeniería para la Rehabilitación y Tecnología, en colaboración con el Laboratorio de Psicofisiología Cognitiva del Departamento de Psicología, modificada por la ICC más para adaptarse a un requisito específico WMRA. "Hemos modificado el sistema BCI para mostrar una matriz de varias opciones que incluyen acciones o direcciones que el usuario le gustaría tener la WMRA realizar", dijo Redwan Alqasemi, un investigador en el Departamento de USF del Centro de Ingeniería Mecánica para la Rehabilitación de Ingeniería y Tecnología. "El usuario lleva una gorra de la cabeza equipado con electrodos para medir la P300 electroencefalograma (EEG) las actividades en el cerebro. Si bien las opciones de movimiento de intensificar en una pantalla y el flash en ciertas frecuencias, el usuario se concentra en la opción deseada para activar la deseada P-300 de la señal del cerebro. Los electrodos detectan la señal, se refieren a la acción deseada, entonces, el control se traduce WMRA sistema de la señal del cerebro al brazo robótico, que lleva a cabo los movimientos deseados ", dijo Alqasemi. Los primeros ensayos de los usuarios humanos ha demostrado que la WMRA se puede controlar "sin que el usuario mover un músculo." El WMRA no utiliza los movimientos pre-programados a menos elegido por el usuario. Según Rajiv Dubey, profesor y director del Departamento de Ingeniería Mecánica de la USF, y director del Centro de Rehabilitación de ingeniería y tecnología, el diseño de sistemas robóticos BONACINA - RUANI - FRONTINI 2011 Página 8 de 13

Ingeniería del conocimiento inteligentes terapéuticas y de asistencia, tales como el WMRA se basa en la tecnología de sensores de fusión que se utiliza al mapa de entrada humanos limitados en marcha complejos usando "teleoperación escala del sensor-asistida." "Nuestra Ingeniería de Rehabilitación y el Programa de Tecnología tiene como objetivo diseñar y desarrollar sistemas robóticos de rehabilitación que maximicen las funciones de manipulación y movilidad de las personas con discapacidad", dijo Dubey. "El resultado será que las personas con movilidad reducida puedan vivir más independientemente, con una mejor calidad de vida e incluso mejores resultados de empleo." El WMRA es especialmente prometedor para las personas que sufren de "locked-in", una condición totalmente paralítico que deja a las personas incapaces de moverse, pero intelectualmente normales, una condición que ha adquirido mayor atención por el libro y la película posterior La escafandra y la Mariposa. Incluso en su fase de desarrollo, las ofertas WMRA la esperanza de una mejor calidad de vida de las personas con todos los niveles de los problemas de movilidad.

Figura 7. Silla de Ruedas controlada por la mente con brazo robótico

 Silla de Ruedas que aprende de la experiencia El Instituto de Tecnologías de Massachussetts (MIT) acaba de presentar una silla de ruedas robótica que revolucionará la manera en que personas usan este útil dispositivo de asistencia. Lo que han desarrollado es una silla de ruedas con inteligencia artificial que aprende de su entorno con los comandos de voz que el usuario le da. Así por ejemplo, la primera vez que el usuario se mueve con su silla en su casa (o cualquier otro lugar), el usuario simplemente le dice cosas como “esta es la cocina” o “este es el baño de los invitados”, y la silla de ruedas se acuerda no solo del lugar, sino que de cómo llegar a él. Así por ejemplo en el futuro el usuario puede decir, sin importar en donde esté en la casa, “llévame a mi baño” y la silla responderá acordemente.

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Figura 8. Silla de Ruedas que aprende con la experiencia.

 Silla de ruedas con GPS Los japoneses sorprenden al resto del mundo con dos nuevos inventos: una silla de ruedas equipada con un GPS y un guante más "inteligente" que el cerebro humano. La silla de ruedas equipada con GPS puede guiar al discapacitado por lugares públicos y e indicar la presencia de equipamientos reservados a personas con movilidad reducida. Este invento forma parte del proyecto bautizado como Movilidad Libre y financiado por el Estado, con el fin de estudiar cómo pueden mejorar las nuevas tecnologías los desplazamientos de las personas discapacitadas. Hace poco, otra compañía presentó un guante capaz de interpretar los gestos de un ser humano, gracias a un lector electrónico, y darle informaciones útiles. Puede indicar al usuario que se deja encendido el televisor o que no ha cerrado la ventana, y le instará a tomar el paraguas si se avecina tormenta. Este artilugio se basa en la lectura de etiquetas equipadas con tecnología de radiofrecuencia (RFID) y abre las puertas a nuevas utilidades, como por ejemplo, encender o apagar aparatos electrónicos sin necesidad de enchufar o desenchufar la máquina.

Figura 9. Silla de Ruedas con GPS.

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Ingeniería del conocimiento  Silla de Ruedas que sigue al acompañante Los investigadores de la Universidad de Saitama de Japón Centro de Interacción Humano-Robot han construido una silla de ruedas robótica que puede realizar un seguimiento y siga a su acompañante, de manera autónoma. En otras palabras, el "sensor de distancia y sistema de cámaras de seguimiento de la posición de los hombros del acompañante, se anticipa a la dirección que la persona quiere ir a partir de eso, y lo sigue. Esta silla está actualmente siendo probada en centros de salud donde muchas veces no hay bastante personal para empujar una silla de ruedas. Con sillas de este tipo, un solo cuidador puede hacerse cargo de hasta cuatro sillas que le seguirán sin chocar entre ellas.

Figura 10. Silla de Ruedas que sigue al acompañante.

3. PROYECTO DE INVESTIGACIÓN El equipo del proyecto E-MOTION tiene por objeto el desarrollo de modelos algorítmicos y métodos que permitan la construcción de sistemas artificiales equipado con capacidades de percepción, decisión y acción lo suficientemente avanzada y robusta que permita operar en ambientes abiertos y dinámicos (es decir, en entornos parcialmente conocidos, donde el tiempo y la dinámica de jugar un papel importante), y que conduce a interacciones variadas con humanos. Recientes avances tecnológicos sobre el poder de cómputo embebido, en la tecnología de sensores y sistemas mecatrónicos en miniatura, permiten que éstos sean potencialmente posibles (incluso desde el punto de vista de escalabilidad). Con el fin de tratar de llegar a este objetivo, se propone combinar las ventajas respectivas de la geometría computacional, de teoría de la probabilidad y en algunos casos, de la inspiración biológica (mediante el trabajo en cooperación con algunos neurofisiólogos). Las principales aplicaciones dirigidas por estos ejes de investigación son aquellos cuyo objetivo es introducir sistemas robotizados avanzados y garantizado en nuestro "espacio vital", con el fin de aumentar la seguridad de las personas y la comodidad de uso de las nuevas tecnologías. Esta característica puede ser alcanzada en aplicaciones tales como los coches del futuro y los sistemas de transporte, o el servicio y la robótica de intervención (por ejemplo, las tareas domésticas, civiles o militares, de seguridad de entretenimiento). También se puede esperar que algunos otros beneficios derivados de esta investigación en los dominios de aplicación diferentes, tales como la interacción con agentes autónomos en un mundo virtual, el modelado de sistemas biológicos sensoriomotor, o el diagnóstico para el mantenimiento de grandes plantas industriales o financieros aplicaciones (dominios de aplicación actualmente cubierto por nuestra puesta en marcha Probayes). Temas de Investigación • Multimodo y los modelos adicionales de espacio y movimiento. BONACINA - RUANI - FRONTINI

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El problema es construir progresivamente varios tipos de modelos que tienen especializaciones funcionales complementarias (como lo sugiere los neurofisiólogos) basadas en el conocimiento previo y un flujo continuo de datos perceptivos. La naturaleza intrínseca del problema (dinamismo del mundo, la complejidad medio ambiente, riesgos, etc) lleva a hacer uso de un enfoque gradual que utiliza técnicas para predecir los movimientos de los posibles obstáculos detectados, y las técnicas para combinar los datos sensoriales y las acciones ejecutadas. • Propuesta de planificación para el mundo físico. El problema principal es tener simultáneamente en cuenta las limitaciones del mundo físico, como la no-colisión, dinamicidad del medio ambiente, o el tiempo de reacción, con la complejidad algorítmica correspondiente. Estas características del problema llevan a desarrollar técnicas para el razonamiento sobre las representaciones adecuadas del espacio-tiempo, por ejemplo, espacio de las velocidades instantáneas de seguridad o la planificación iterativa bajo fuertes restricciones temporales. • Inferencia probabilística de la decisión. El problema es razonar correctamente sobre el conocimiento actual del sistema y sus incertidumbres asociadas. Con el fin de hacer frente a este problema, se propone hacer uso del nuevo paradigma de la programación bayesiana desarrollado por el equipo de investigación. Este enfoque proporciona construcciones formales y herramientas computacionales para llevar a cabo el aprendizaje de la máquina y el razonamiento sobre la base de la inferencia probabilística.

Figura 11. Silla de Ruedas utilizada en los proyectos de investigación del grupo E-MOTION del Instituto INRIA.

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4. BIBLIOGRAFÍA [1] http://webdiis.unizar.es/~jminguez /Silla de Ruedas Inteligente Controlada por Voz.pdf [2] http://latercera.com/contenido/739_148913_9.shtml [3] http://actu.epfl.ch/news/neuroprotheses-l-esprit-aux-commandes/ [4] http://www.descargasdiarias.com/descargar/silla-de-ruedas-con-inteligencia-artificialaprende-de-experiencia/ [5]http://www.medgadget.com/archives/2009/02/smart_chair_turns_the_paralyzed_into_rob owarriors.html [6] http://www.inria.fr/centre-de-recherche-inria/grenoble-rhone-alpes

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