APRENDIZADO DE MÁQUINA NO CAMPO DA VISÃO COMPUTACIONAL PARA USO NA ROBÓTICA INTELIGENTE

Resumo

Os robôs de serviço possuem uma ampla variedade de possibilidades de atuação, como em atividades cotidianas domésticas, cuidado de idosos, recepção e em atendimentos. Para essas tarefas é necessário que o robô consiga interagir com o meio externo se comunicando, por exemplo através da fala, assim como identificar pessoas e objetos ao seu redor e se locomover no ambiente. Este artigo apresenta o trabalho realizado pelos alunos de Iniciação Científica do Centro de Pesquisa em Arquitetura de Computadores, Sistemas Inteligentes e Robótica (ACSO) na Universidade do Estado da Bahia (UNEB) cujo objetivo geral é implementar a visão computacional para o robô de serviço autônomo chamado BILL (Robô Inteligente de Grande capacidade e Baixo custo). Como objetivo específico, o trabalho deve implementar, treinar e validar as funções de reconhecimento de pessoas e reconhecimento de objetos para BILL, possibilitando que este realize tarefas domésticas como, por exemplo, retirar o lixo de uma residência. A metodologia utilizada no desenvolvimento do trabalho se iniciou com uma pesquisa para seleção do algoritmo de visão computacional a ser adotado. Em seguida foi realizado o treinamento do algoritmo considerando as demandas de BILL. Atualmente estão sendo executados testes para preparar BILL para a Competição Brasileira de Robótica (CBR). Este artigo descreve as tecnologias utilizadas na implementação e detalha os resultados dos obtidos ao longo do treinamento e da validação. Os resultados atuais evidenciam uma boa acurácia do robô tanto no reconhecimento de objetos, acima de 80%, quanto de pessoas, acima de 75%. Novos treinamentos estão em andamento com um maior número de imagens, para melhorar ainda mais estes resultados.