Solução multimodal para interação com dispositivos de assistência e comunicação

dc.contributor.advisor1Bastos Filho, Teodiano Freire
dc.contributor.authorBissoli, Alexandre Luís Cardoso
dc.contributor.referee1Frizera Neto, Anselmo
dc.contributor.referee2Lima, Eduardo Rocon de
dc.date.accessioned2018-08-02T00:00:34Z
dc.date.available2018-08-01
dc.date.available2018-08-02T00:00:34Z
dc.date.issued2016-07-29
dc.description.abstractPeople with disabilities have difficulty interacting with their home devices, due to the limitations inherent to their disability. Simple activities like to turn on or off the lamp, fan, television or any other equipment, independently, may be impossible for this group of people. This work presents a multimodal assistive system to control an intelligent environment through biological signals. The intended users of this system are individuals with severe mobility impairments who desired to acquire more independence inside the home environment. The biological signals considered are sEMG, EOG and VOG. This allows two types of interactions: one employing facial gestures and eye movement, and the other using the eye / gaze tracking. A contribution of this work is the use of conventional low-cost devices, easy to use and quick setup. In the first set of tests, the objective was to evaluate system performance using the Emotiv EPOC and the Eye Tracker, comparing the Transfer Information Rate (ITR) and Utility (U) of both Human-Machine Interfaces (HMI), developed to control the Intelligent Environment. For these tests were preestablished five tasks, which were conducted by ten volunteers. In the second set of tests, the objective was to evaluate the usability (SUS) and performance (GAS) from the user's point of view, by using the Eye Tracker in three different applications: Intelligent Environment Control (IE), Augmentative and Alternative Communication (AAC) and Virtual Environment (VE). The tests were performed by 17 volunteers (within two people with disabilities in all applications) and 5, 5 and 18 tasks for the three applications (IE, AAC and VE, respectively). Regarding the performance evaluation results, it was observed that 15 of the 17 participants achieved expected or better than expected results on the first use. This result can be further improved, as the participant gets more familiar with the system.eng
dc.description.resumoPessoas com deficiência têm dificuldade de interagir com o ambiente onde vivem, devido às próprias limitações inerentes à sua deficiência. Atividades simples como ligar lâmpada, ventilador, televisão ou qualquer outro equipamento, de forma independente, pode ser impossível para esse grupo de pessoas. Este trabalho apresenta um sistema assistivo multimodal para controlar um ambiente inteligente por meio de sinais biológicos. Os usuários em potencial deste sistema são indivíduos com deficiências motoras graves, que desejam adquirir mais autonomia dentro do ambiente doméstico. Os sinais biológicos utilizados são sEMG, EOG e VOG. Isso possibilitou dois tipos de interação: uma empregando gestos faciais e movimento dos olhos, e a outra utilizando o rastreamento das fixações do olhar (eye/gaze tracking). Um diferencial importante deste trabalho é a utilização de dispositivos convencionais de baixo custo, fácil manuseio e de rápida configuração. No primeiro bloco de testes, o objetivo era avaliar o desempenho do sistema utilizando o Emotiv EPOC e o Eye Tracker, comparando a Taxa de Transferência de Informação (ITR) e a Utilidade (U) de ambas as Interfaces Humano-Máquina (IHM) desenvolvidas para controlar o Ambiente Inteligente. Para esses testes foram pré-estabelecidas cinco tarefas, as quais foram realizadas por dez voluntários. No segundo bloco de testes, o objetivo era avaliar a usabilidade (SUS) e o desempenho (GAS) do sistema do ponto de vista do usuário, utilizando o Eye Tracker em três aplicações diferentes: Controle do Ambiente Inteligente (AI), Comunicação Aumentativa e Alternativa (CAA) e Ambiente Virtual (AV). Os testes foram realizados por 17 voluntários (sendo dois com deficiência em todas as aplicações) e foram pré-estabelecidas 5, 5 e 18 tarefas para as três aplicações (AI, CAA e AV, respectivamente). Com relação aos resultados da avaliação de desempenho, observou-se que 15 dos 17 participantes obtiveram resultado esperado ou superior ao esperado logo na primeira utilização. Este resultado ainda pode ser melhorado, à medida que o participante obtiver maior familiaridade com o sistema.
dc.formatText
dc.identifier.urihttps://dspace5.ufes.br/handle/10/9549
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal do Espírito Santo
dc.publisher.countryBR
dc.publisher.courseMestrado em Engenharia Elétrica
dc.publisher.departmentCentro Tecnológico
dc.publisher.initialsUFES
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.rightsopen access
dc.subjectIntelligent Environmenteng
dc.subjectSEMGpor
dc.subjectEOGpor
dc.subjectAugmentative and Alternative Communicationeng
dc.subjectVOGpor
dc.subjectRastreamento do olharpor
dc.subjectEye Trackingeng
dc.subjectComunicação sem fiopor
dc.subjectOlhos - Rastreamento automáticopor
dc.subjectWheelchaireng
dc.subjectEOGpor
dc.subjectVOGpor
dc.subjectWirelessCommunicationeng
dc.subjectComunicação Aumentativa e Alternativapor
dc.subject.br-rjbnInteração homem-máquina
dc.subject.br-rjbnDeficientes - Meios de comunicação
dc.subject.br-rjbnSistemas de comunicação sem fio
dc.subject.br-rjbnCadeiras de rodas elétricas
dc.subject.br-rjbnAmbiente inteligente
dc.subject.cnpqEletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos
dc.subject.udc621.3
dc.titleSolução multimodal para interação com dispositivos de assistência e comunicação
dc.typemasterThesis

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