Resumo: A mobilidade é uma competência humana extremamente valiosa, e pode ser perdida por diversas razões, tais como traumas na coluna vertebral, acidentes vasculares cerebrais, dentre outras. Algumas tecnologias desenvolvidas para as áreas médicas, como eletroencefalografia e eletromiografia, podem ser empregadas no desenvolvimento de Interfaces Humano-Máquina (Human-Machine Interface, ou, HMI) com o objetivo de permitir que pessoas com capacidades motoras severamente comprometidas possam comunicar e operar os mais diversos equipamentos. Assim, esses usuários podem conduzir robôs móveis por meio de uma HMI adaptada para suas capacidades motoras e cognitivas. Entretanto, essas interfaces apresentam erros na identificação da ação pretendida pelo usuário, os quais comprometem sobremaneira a experiência desse usuário na interação com o mundo exterior. Para o caso dos robôs móveis assistivos, o conceito de controle compartilhado (shared control) foi concebido para compensar as taxas de erros das HMIs, e a responsabilidade pela navegação do robô é dividida entre o usuário e um sistema supervisor automático. As abordagens mais populares na literatura comutam poucos modos de comportamentos específicos para situações individualizadas, como passagens estreitas e desvio de obstáculos. Esta tese propõe uma nova técnica de controle compartilhado, denominada de navegação assistida por campos vetoriais, a qual não possui modos de operação chaveados, evitando quaisquer instabilidades e abrangendo as configurações do ambiente de maneira ilimitada, além de minimizar significativamente os erros gerados pelas HMIs e facilitar a navegação do usuário. Os campos vetoriais oferecem as navegações manual e autônoma, ampliando a interação do usuário com o ambiente. Nessa nova técnica, o sistema de controle embarcado irá executar a ação identificada pela HMI em função dos estados do robô e do ambiente, com o objetivo de maximizar a segurança e capacidade de controle do usuário. Os resultados mostrados neste trabalho evidenciam uma nova forma de tratar o problema, obtendo ganhos significativos com relação ao estado da arte, com baixa complexidade computacional, alta flexibilidade a ambientes e usuários e otimização efetiva de erros, contribuindo para a recuperação da mobilidade dos usuários Ver menos

Abstract: Human mobility is an extremely valued skill that can be lost due to various reasons, such as spinal cord injuries, strokes, amputations, among others. Technologies developed for the medical areas, such as electroencephalography and electromyography, can be employed in the development of Human-Machine Interfaces (HMI) with the objective of allowing people with severe mobility impairments to communicate and to operate a wide range of equipments. Therefore, these users are allowed to conduct assistive robots allow through a HMI designed according to the user's mobility and cognitive skills. However, these interfaces still present low performance in the correct identification of the intended action by the user, which severely compromise the experience of the user when interacting with external world. In the specific case of assistive mobile robots, a shared control concept was developed in order to compensate the high error rates produced by the HMIs, where the responsibility for the navigation of the mobile robot is shared among the user and an autonomous supervisor system. The mainly approaches shown in literature switch a few modes of specific behavior for individualized situations, such as narrow corridors and obstacle avoidance. This work presents a novel shared control technique, named assistive navigation by vector fields, which does not employ switching modes, avoiding any instabilities and covering the unlimited environment configurations, significantly minimizing the HMI errors, facilitating the user's navigation. The vector fields offer both manual and autonomous navigation, increasing the user's interaction with the environment. In this novel technique, the embedded control system incorporates the HMI command with the robot and environment states, aiming the maximization of user's security and control capabilities. Results shown a novel manner for treating the problem, obtaining substantial gains over the state of art works, with low computational complexity, high flexibility concerning environments and users and effective optimization of errors, contributing for the user's mobility retrieval Ver menos