INSTRUÇÕES PARA AUTORES DO II ENCIF RESUMO EXPANDIDO

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1 INSTRUÇÕES PARA AUTORES DO II ENCIF RESUMO EXPANDIDO SCHMACHTENBERG, R. F.¹, BAGGIO, M. A.², SILVA, F. L.³ ¹ Aluna do curso Técnico em Informática Instituto Federal Sul-Rio-Grandense Câmpus Venâncio Aires ² Orientador e Professor do Instituto Federal Sul-Rio-Grandense Câmpus Venâncio Aires ³ Co-orientador e Professor do Instituto Federal Sul-Rio-Grandense Câmpus Venâncio Aires RESUMO No mundo, milhões de pessoas ainda buscam a plena inclusão na sociedade: elas têm, a título de exemplo, dificuldades para se locomover nas ruas, para fazer compras, para usar o transporte público. Para as pessoas com deficiência visual, a maior dificuldade encontrada para integrar-se socialmente e viver com dignidade é a conquista da locomoção autônoma, a possibilidade de ir e vir sem depender do outro. O projeto PADEVI busca proporcionar a pessoa com deficiência visual mais facilidades em sua movimentação, através do fornecimento de informações do ambiente, possibilitando que o deficiente visual sinta-se mais seguro devido às informações adicionais que podem facilitar sua locomoção e localização. O objeto a ser desenvolvido utilizará um sensor Kinect, uma bateria de lítio e um microcomputador acoplados a uma bengala convencional. Os sensores presentes no Kinect comandados pelo microcomputador, identificarão possíveis obstáculos tais como, buracos, declives, entulhos, entre outros objetos presentes nas calçadas, e através de um sinal sonoro enviado por um fone de ouvido, avisarão o usuário de que há perigo no ambiente, evitando assim possíveis acidentes. Estas utilidades foram elaboradas a partir de pesquisas junto à instituição parceira, analisando as principais dificuldades encontradas e criando uma ferramenta capaz de tornar menores as dificuldades e obstáculos encontrados pelos deficientes visuais, possibilitando a melhoria da autoestima e, consequentemente, associada a outros fatores, a melhoria da qualidade de vida destes indivíduos. Palavras-chave: Tecnologia assistiva; Deficientes Visuais; Bengala. 1 INTRODUÇÂO Não é difícil perceber que o deficiente visual enfrenta muitas dificuldades em nossa sociedade e, a principal delas, é a falta de infraestrutura. E são muitas as barreiras: calçadas com buracos, locais públicos sem rampa, falta de sinalização, entre outros. O deficiente visual precisa de facilidade e amparo para locomover-se. O protótipo visa a auxiliar na locomoção autônoma dos deficientes visuais a fim de reconhecer os principais obstáculos que interferem na locomoção destes indivíduos, por intermédio do reconhecimento de pessoas, de buracos e de faixas de pedestres. 2 METODOLOGIA (MATERIAIS E MÉTODOS) Após a definição do público e da meta a ser atingida, ocorreu a elaboração da proposta através de reuniões com a equipe, discussões sobre a melhor forma de

2 ajudar os deficientes visuais e sobre como desenvolver um protótipo. O objeto a ser desenvolvido engloba um protótipo de auxílio a deficientes visuais que irá utilizar uma bengala, um sensor Kinect e uma placa Raspberry Pi. Para iniciar a investigação de acessibilidade com os deficientes visuais na instituição parceira Escola Monte das Tabocas e o auxílio das tecnologias em tal contexto, partiu-se da aplicação de um questionário oral sobre a acessibilidade das ruas venâncio-airenses. A etapa seguinte de desenvolvimento do projeto deu-se por meio do estudo e desenvolvimento de algoritmos para reconhecimento do ambiente. Escolheu-se a linguagem de programação C# devido a sua compatibilidade com o Kinect, facilidade de desenvolvimento e recursos disponibilizados. Tentou-se o uso de outras linguagens de programação, porém nenhuma supriu as necessidades da programação. Ainda, juntamente com o C#, está sendo utilizada a biblioteca Microsoft s Kinect for Windows SDK. Através da função depth presente nesta biblioteca é possível calcular a distância de objetos comparando os pixels contidos no Frame. O Kinect possui uma câmara RGB e uma câmara e emissor de infravermelhos. Estes são capazes de capturar imagem colorida e a profundidade de cada pixel no meio envolvente observado (MICROSOFT, 2012). Estes dados contêm informação geométrica e visual do ambiente que se observa. Obtém-se a imagem colorida pela câmara RGB e o processo de cálculo da profundidade é realizado usando a câmara e o emissor de infravermelhos através de luz estruturada, utilizando a técnica de luz estruturada. Esta abordagem consiste em projetar um padrão de pixels no meio envolvente e capturar a deformação da projeção, deformação essa que permite calcular a distância aos pixels, ou seja, a profundidade (SILVA, 2013). Ainda utilizando o sensor infravermelho, como dito anteriormente, conseguese identificar a distância dos objetos através do cálculo da distância dos pixels oriundos da imagem (tal fato pode ser visualizado através das cores verde, azul e vermelho na Figura 1). Estas tonalidades são dadas, ainda, pela função depth, resultado da transformação dos bits em centímetros, e os centímetros em tonalidades. Na divisão das tonalidades, cada uma recebe um valor de distância em centímetros, dado pela relação do Kinect a um plano de controle, por exemplo, a cor

3 verde recebe uma distância de até um metro do chão, ou seja, não apresenta perigo. A cor azul, é considerada uma distância maior do que o plano de controle, ou seja, maior que um metro de profundidade. E por último, a cor vermelha, que recebe a distância menor que o plano de controle, indicando objetos com altitude na superfície. Depois de todos estes passos o sistema, de acordo com os dados recebidos da detecção, tem uma resposta. Neste caso, na aplicação desenvolvida se for detectado algum objeto ou buraco, é enviado um sinal sonoro ao usuário informando que há perigo no ambiente. Figura 1: Depthmap (mapa de profundidade). O protótipo encontra-se em fase de desenvolvimento, na etapa de estudo de adaptação dos sensores do Kinect na bengala, para retirar a maior parte da carcaça do Kinect que é desnecessária, sendo preciso apenas o uso dos seus sensores. Após a detecção dos objetos e a adaptação do Kinect na bengala convencional, serão realizados testes em ambientes, como dentro de uma casa, e também em ambientes não controlados (ruas, praças). Finalmente espera-se realizar testes do protótipo junto à instituição de pessoas de deficiência visual para verificar a usabilidade e realizar possíveis ajustes de acordo com as necessidades identificadas pelos deficientes visuais. Por fim o protótipo será divulgado e distribuído à instituição. 3 RESULTADOS E DISCUSSÃO A aplicação obtém do meio observado valores que necessitam ser convertidos para valores em metros. Deste modo, nesta aplicação foi usada uma

4 função matemática (Figura 7) que funciona como conversor dos dados retornados diretamente pelo Kinect. Figura 7: Código C#. A variável dif é uma cópia do vetor que contém todos os pixels da resolução da tela, já as variáveis x e y representam a largura e a altura respectivamente. Logo a variável d representa a distância, esta variável ainda recebe a soma da altura com a largura, multiplicado pela largura inicial. Por último, é adicionado uma segunda variável d que recebe os dados d >>3. O Kinect retorna 16 bits para o computador, os últimos 3 bits da sequência representam o número de usuários (pessoas) que o Kinect consegue captar ao mesmo tempo. Sendo assim, são deslocados 3 bits para a direita, usando o operador shift para criar zeros à esquerda, ignorando o fator pessoa no cálculo da profundidade, atribuindo o reconhecimento de pessoas a função de reconhecimento de esqueleto. O Kinect obtém bons resultados desde 0.5 metros até 3.5 metros de distância, conseguindo depois medições de até 10 metros, mas com erros consideravelmente grandes. O erro de cálculo da profundidade aumenta proporcionalmente à distância a que se encontra o Kinect. Isto se deve a determinadas características próprias do Kinect e ao seu método de cálculo. Para verificar tal fato, foi realizado um simples teste que consistiu na colocação do Kinect em frente a uma parede e respectiva extração da medida de profundidade do dispositivo ao centro do plano. Os resultados obtidos são apresentados na tabela 2. Distância real Distância capturada pelo Kinect Diferença das distâncias 0.5 m Não pega nada m 0,83 m 0,3 1.0 m 1,001 m 0, m 1,493 m 0, m 1,809 m 0,009

5 2.0 m 2,009 m 0, m 2,487 m 0, m 2,988 m 0, m 3,458 m 0,042 Tabela 2: Valores reais comparados aos valores calculados com o Kinect. Assim, de acordo com os dados apresentados na tabela 1, verifica-se o que já foi apresentado teoricamente, o Kinect não é capaz de calcular distâncias inferiores a 0.5 metros na versão for Windows e 0.80 metros na versão para o game Xbox. Verifica-se também que a partir de 6 metros, vai perdendo gradualmente informação até ficar completamente impossibilitado de calcular distâncias. 4 CONCLUSÃO Este protótipo servirá como base para futuros protótipos mais avançados que serão utilizados pelos portadores de deficiência visual, que poderão ter acesso a uma bengala com identificação de ambiente e de fácil utilização. Promover uma sociedade mais igual, onde a tecnologia seja capaz de incluir pessoas com necessidades especiais, tornando menores as dificuldades encontradas, possibilitando a melhoria da autoestima e, consequentemente, associada a outros fatores, a melhoria da qualidade de vida, torna-se um dos princípios deste projeto que além de fornecer um protótipo para auxiliar na locomoção dos deficientes visuais, ainda serve como exemplo para outras iniciativas que podem surgir em meio à comunidade, ajudando a promover a cidadania e o senso de humanidade em cada pessoa. 5 REFERÊNCIAS DAVISON, Andrew. Kinect Open Source Programming Secrets, Hacking the Kinect with OpenNI, NITE, and Java. McGraw Hill Professional, MICROSOFT MSDN, Biblioteca MSDN Kinect for Windows SDK. Disponível em: < Acesso em: 02 set SILVA, Joaquim Guilherme Vasconcelos Gonçalves. Sistema de aumento de segurança para cadeira de rodas baseada num sensor Kinect. Disponível em: < %C3%A7alves%20Silva.pdf>. Acesso em: 29 agosto de 2014.