Aprendizado de Máquina e Aplicações para Robótica em Ambientes Inteligentes

• Processo: 17/02377-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Vigência (Início): 01 de abril de 2017
• Vigência (Término): 08 de abril de 2021
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Roseli Aparecida Francelin Romero
• Beneficiário: Caetano Mazzoni Ranieri
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 18/25902-0 - Aprendizado de máquina para ajudar a encontrar correlatos neurais do Mal de Parkinson, BE.EP.DR
• Assunto(s): Aprendizado computacional Interação homem-máquina Internet das coisas Ambiente inteligente Robótica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ambientes inteligentes | Aprendizado de Máquina | Interação humano-robô | Internet das Coisas | Reconhecimento de atividade | Robótica | Robótica

Resumo

Projetos de automação residencial têm sido desenvolvidos há algum tempo, tendo evoluído para os chamados ambientes inteligentes. Esses ambientes são caracterizados pela presença de conjuntos de sensores e atuadores conectados segundo o conceito de Internet das Coisas (IoT), a fim de reagir adequadamente e de modo proativo a diferentes situações. A integração de ambientes inteligentes com robôs produz o conceito de ecologias robóticas, capazes de realizar tarefas com maior flexibilidade e menor complexidade mecânica que robôs monolíticos tradicionais. Este projeto visa contribuir com a construção de uma arquitetura para robótica em ambientes inteligentes, em desenvolvimento pelo Laboratório de Aprendizado de Robôs (LAR) do ICMC-USP. Foco será dado à evolução de técnicas de aprendizado de máquina, sobretudo para reconhecimento de atividades humanas. Serão consideradas diferentes configurações, de modo a produzir um módulo o mais adaptável possível. Um cenário de aplicação será implementado em ambiente físico, a fim de que o módulo desenvolvido possa ser avaliado na prática, inclusive em termos de interação humano-robô. Espera-se evoluir o estado da arte tanto na aplicação das técnicas de aprendizado quanto em aspectos construtivos de arquiteturas para robótica em ambientes inteligentes.

Publicações científicas

(9)

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

PIMENTEL, JHIELSON M.; MOIOLI, RENAN C.; DE ARAUJO, MARIANA F. P.; RANIERI, CAETANO M.; ROMERO, ROSELI A. F.; BROZ, FRANK; VARGAS, PATRICIA A.. Neuro4PD: An Initial Neurorobotics Model of Parkinson's Disease. FRONTIERS IN NEUROROBOTICS, v. 15, JUL 1 2021. (17/02377-5, 18/25902-0)

RANIERI, CAETANO MAZZONI; MACLEOD, SCOTT; DRAGONE, MAURO; VARGAS, PATRICIA AMANCIO; ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN. Activity Recognition for Ambient Assisted Living with Videos, Inertial Units and Ambient Sensors. SENSORS, v. 21, n. 3, FEB 2021. (17/02377-5, 18/25902-0, 17/01687-0, 13/07375-0)

RANIERI, CAETANO M.; PIMENTEL, JHIELSON M.; ROMANO, MARCELO R.; ELIAS, LEONARDO A.; ROMERO, ROSELI A. F.; LONES, MICHAEL A.; ARAUJO, MARIANA F. P.; VARGAS, PATRICIA A.; MOIOLI, RENAN C.. A Data-Driven Biophysical Computational Model of Parkinson's Disease Based on Marmoset Monkeys. IEEE ACCESS, v. 9, p. 122548-122567, 2021. (13/07375-0, 17/02377-5, 18/25902-0, 18/11075-5)

RANIERI, CAETANO M.; MOIOLI, RENAN C.; ROMERO, ROSELI A. F.; DE ARAUJO, MARIANA F. P.; DE SANTANA, MAXWELL BARBOSA; PIMENTEL, JHIELSON M.; VARGAS, PATRICIA A.; IEEE. Unveiling Parkinson's Disease Features from a Primate Model with Deep Neural Networks. 2020 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), v. N/A, p. 8-pg., 2020-01-01. (18/25902-0, 17/02377-5, 13/07375-0)

RANIERI, CAETANO M.; MOIOLI, RENAN C.; VARGAS, PATRICIA A.; ROMERO, ROSELI A. F.. A neurorobotics approach to behaviour selection based on human activity recognition. OGNITIVE NEURODYNAMIC, v. N/A, p. 20-pg., 2022-09-27. (18/25902-0, 21/10921-2, 13/07375-0, 17/02377-5, 17/01687-0)

RANIERI, CAETANO M.; NARDARI, GUILHERME; PINTO, ADAM H. M.; TOZADORE, DANIEL C.; ROMERO, ROSELI A. F.; DONASCIMENTO, TP; COLOMBINI, EL; DEBRITO, AV; GARCIA, LTD; SA, STD; et al. LARa: a robotic framework for human-robot interaction on indoor environments. 15TH LATIN AMERICAN ROBOTICS SYMPOSIUM 6TH BRAZILIAN ROBOTICS SYMPOSIUM 9TH WORKSHOP ON ROBOTICS IN EDUCATION (LARS/SBR/WRE 2018), v. N/A, p. 7-pg., 2018-01-01. (14/50851-0, 17/01687-0, 17/02377-5, 17/17444-0)

TOZADORE, DANIEL C.; PINTO, ADAM H. M.; RANIERI, CAETANO M.; BATISTA, MURILLO R.; ROMERO, ROSELI A. F.; TODT, E; TONIDANDEL, F. Tablets and Humanoid Robots as Engaging Platforms for Teaching Languages. 2017 LATIN AMERICAN ROBOTICS SYMPOSIUM (LARS) AND 2017 BRAZILIAN SYMPOSIUM ON ROBOTICS (SBR), v. N/A, p. 6-pg., 2017-01-01. (17/01687-0, 17/02377-5)

TOZADORE, DANIEL C.; RANIERI, CAETANO M.; NARDARI, GUILHERME V.; ROMERO, ROSELI A. F.; GUIZILINI, VITOR C.; IEEE. Effects of Emotion Grouping for Recognition in Human-Robot Interactions. 2018 7TH BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS (BRACIS), v. N/A, p. 6-pg., 2018-01-01. (17/02377-5, 17/17444-0)

RANIERI, CAETANO M.; VARGAS, PATRICIA A.; ROMERO, ROSELI A. F.; IEEE. Uncovering Human Multimodal Activity Recognition with a Deep Learning Approach. 2020 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN), v. N/A, p. 8-pg., 2020-01-01. (17/02377-5, 13/07375-0, 17/01687-0, 18/25902-0)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

RANIERI, Caetano Mazzoni. Reconhecimento de atividades e abordagens bioinspiradas para robótica em ambientes inteligentes. 2021. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB) São Carlos.