Um sistema de reconhecimento de objetos incorporado a um robô humanoide aplicado na educação

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Pinto, Adam Henrique Moreira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Atenção visual; Computer vision; Educational robotics; Robótica educacional; Visão computacional; Visual attention
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-12082016-160809/

Cada vez mais observa-se a inserção de novas tecnologias em salas de aulas. Com o auxílio de políticas publicas, computadores ligados a internet tem estado presentes nas classes nos mais longinquos lugares do nosso país. Isto tem proporcionado que o conhecimento chegue de forma mais ampla e irrestrita a todas as crianças em fase de desenvolvimento. Na ultima decada, além de microcomputadores, tem-se observado a presença, em salas de aulas, de Ipads, celulares, cujos proprietários são os próprios alunos e até mesmo lousa eletrônica em escolas com poder aquisitivo maior. Aliado a isto, nota-se também a inserção de kits robóticos que tem motivado muito os alunos no aprendizado de raciocínio lógico e de programação, pois, eles experimentam o conceito: \"aprender por meio do fazer\". O uso de todas estas tecnologias tem como objetivo principal cativar a atenção dos alunos, incentivar a pesquisa e o aprendizado interativo, uma vez que o ensino antes expositivo dá lugar ao ensino interativo, isto é, que conta com a participação mais ativa do estudante. Nesta direção, esta dissertação de Mestrado traz uma inovação no sentido que está sendo proposto um sistema que permite que um robô humanoide seja inserido em salas de aulas. Trata-se de um protótipo que permite que o robô reconheça figuras geométricas planas, que pode ser estendido para outros tipos de conteúdos. O objetivo é a integração de um sistema de visão computacional em um ambiente de controle de um robô humanoide para torná-lo capaz de reconhecer figuras geométricas planas, para ser utilizada como uma ferramenta de ensino. Este sistema de visão é baseado em técnicas de Atenção Visual e utiliza uma rede neural LEGION para segmentar os objetos mais salientes da imagem e uma rede neural do tipo Multicamadas (MLP), para realizar a classificação desses objetos. Graças a este sistema de visão, o robô consegue discernir figuras sobrepostas independente do ambiente real no qual esteja inserido. Para avaliar o desempenho do sistema proposto, algumas aplicações foram desenvolvidas que envolveram a participação de crianças interagindo com o robô no reconhecimento de figuras geométricas. Embora sejam necessários uma maior numero de experimentos, os resultados obtidos indicam que o sistema proposto apresenta-se como uma ferramenta alternativa, promissora e interessante, tendo sida muito bem recebida por parte dos alunos e professores.