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Título: Detecção de objetos para auxílio de robôs de serviço hospitalares
Título(s) alternativo(s): Object detection for the aid of service robots in hospitals
Autor(es): Silva, Felipe Fabricio Fischer da
Orientador(es): Oliveira, Andre Schneider de
Palavras-chave: Processamento de imagens
Robótica
Visão por computador
Hospitais - Automação
Controle automático
Algorítmos - Desenvolvimento
Image processing
Robotics
Computer vision
Hospitals - Automation
Automatic control
Algorithms - Development
Data do documento: 17-Mai-2024
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Citação: SILVA, Felipe Fabricio Fischer da. Detecção de objetos para auxílio de robôs de serviço hospitalares. 2024. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2024.
Resumo: O trabalho dessa dissertação de mestrado tem o objetivo de construir um sistema de detecção de objetos simplificado usando apenas uma câmera, para um robô simulado. A motivação para construção do trabalho é buscar melhorar um sistema de navegação autônoma em hospitais, visando aumentar a segurança e eficiência do transporte de medicamentos para o leito. O sistema busca detectar objetos diversos em um ambiente hospitalar e posicionar marcadores equivalente à suas posições no mapa interno do robô, buscando criar formas de auxiliar a precisão de técnicas de navegação autônoma no futuro. Há o objetivo de futuramente usar essas técnicas para um robô real e executar a entrega de medicamentos e documentos dentro da área de um hospital, visto a falta de segurança dentro do ambiente e habilitando médicos a passarem mais tempo no leito com seus pacientes. A metodologia se dividiu na obtenção de figuras e de um modelo de processamento de imagens, na construção de um algoritmo para detecção de distância utilizando apenas uma câmera, e no posicionamento de marcadores se valendo da distância detectada e da conversão de quaternions para ângulos de Euler. A abordagem da obtenção de figuras é validada por meio de matrizes de confusão e gráficos mAP para a certificação da qualidade da detecção de imagens, e a distância é validada comparando os resultados alcançados pelo algoritmo com medidas reais, assim verificando a qualidade do que se foi desenvolvido. As conclusões são satisfatórias e o robô é capaz de criar marcadores pelo mapa ao reconhecer objetos pela câmera, em posições próximas da realidade, obtendo uma taxa de erro do marcador menor do que meio metro.
Abstract: The objective of this master’s dissertation is to construct a simplified object detection system, using only a camera, for a simulated robot. The motivation to make this project is to aim to improve an autonomous navigation system in hospitals, looking to increase the security and efficiency when transporting medicine to patients. The system aims to enable the robot to detect various objects in a hospital environment, positioning markers equivalent to their position in the robot’s internal map, aiming to improve the precision of autonomous navigation techniques. The ultimate goal is to transfer these techniques to a real robot, capable of delivering medications and documents within the hospital premises, given the lack of security inside this environment and the possibility of making the doctors able to spend more time with the patients. The methodology employed in this study comprises the acquisition of pictures and the development of an image processing model, the creation of an algorithm for distance detection using a single camera, and the placement of markers based on the detected distance and the conversion of quaternions to Euler angles. The image processing approach is validated by confusion matrixes and mAP graphs, to certify the quality of the image detection algorithm, and the distance approach is validated by comparing the achieved results with real ones, verifying the quality of what was developed. The conclusions drawn from the study are favorable, indicating that the robot is capable of generating markers on the map by recognizing objects through the camera, with positions closely approximating reality, obtaining an error margin on the marker of less than half a meter.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/34367
Aparece nas coleções:CT - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial

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