Reactive Navigation based on 2.5D Kinect Data for Safety Improvement in Mobile Assistive Robot Steering

Abstract

A paralisia cerebral (PC) é uma condição médica complexa e não-progressiva, que é caracterizada por perturbações cognitivas e motoras. A PC é também a deficiência mais comum em crianças e a tendência tem sido um aumento da sua prevalência nas últimas décadas. Devido à acessibilidade e melhoria da qualidade da assistência médica prestada aos indivíduos com PC, a esperança média de vida para este grupo aumentou significativamente, o que aumentou a investigação no sentido de compreender a forma como a PC pode afectar a qualidade de vida destes indivíduos, incluindo seus níveis de mobilidade e segurança. Nesta dissertação, foi realizada uma caracterização da mobilidade, acessibilidade e da falta de soluções de mobilidade seguras para pessoas com deficiência motora grave, como os utilizadores de cadeiras de rodas eléctricas que sofrem de PC, a fim de identificar as necessidades nestas áreas e, posteriormente, desenvolver estratégias em conformidade. Através da pesquisa de alguns factores favoráveis, restrições associadas e possíveis melhorias, é possível concluir que a falta de segurança e a dificuldade em navegar a cadeira de rodas eléctrica foram os factores mais limitadores, em geral, e também os mais sugeridos (57,14%) para serem melhorados, validando assim a necessidade de projectar e desenvolver soluções mais adequadas para melhorar a mobilidade, acessibilidade e segurança. Agir perante estes problemas é uma tarefa urgente, uma vez que estes podem causar danos físicos e psicológicos para os utlizadores das cadeiras de rodas eléctricas. Isto define a necessidade de criação de um sistema inteligente capaz de melhorar a navegação dos robôs de assistência (como por exemplo, cadeiras de rodas eléctricas), bem como a segurança destes indivíduos, aumentando a sua qualidade de vida. Uma solução de navegação assistida baseada num algoritmo de Controlo Colaborativo é apresentada nesta dissertação, a fim de responder a estas necessidades. A instalação de um sensor Kinect no robô de assistência vai dar informação adicional do ambiente à sua volta. O novo sistema de navegação irá auxiliar o utilizador a manobrar o robô de assistência de forma segura. Este trabalho começa por analisar o conceito de Segurança, Controlo Semi-Autónomo e Prevenção de Colisões. Para possibilitar a implementação de um sistema de navegação semi-autónomo seguro num robô de assistência, fez-se uso do ROS (Robot Operating System) como plataforma de desenvolvimento e teste de diversos métodos e algoritmos que integram o robô de assistência. O sistema foi testado experimentalmente, validando o seu funcionamento.

Cerebral Palsy (CP) is a complex medical and non-progressive condition, that is characterized by cognitive and motor disturbances. CP is also the most common disability in childhood and the trend is to increase its prevalence over the last decades. Due to accessibility and quality improvement of medical care provided to individuals with CP, the average life expectancy for this group has increased significantly, which boosted the research to understand how the CP can affect the quality of life (QOL) of these individuals, including their levels of mobility and safety. In this dissertation, a characterization of mobility, accessibility and lack of safe mobility solutions for individuals with severe motor impairment such as Powered Wheelchair (PW) users suffering from CP was conducted, in order to identify the needs in these fields and subsequently develop strategies accordingly. Through the research of some enabling factors, constraints associated and possible improvements, it can be concluded that the lack of safety and the difficulty in navigating the PW were the most limiting factors, in general, and also the most suggested (57,14%) to be improved, validating the need to design and develop more suitable solutions to improve mobility, accessibility and safety. Act upon these problems is an urgent task, since they might cause physical and psychological damage to the PW users. This defines the need of creating an intelligent system able to improve the navigation of the Mobile Assistive Robots (MARs) as well as the safety of these individuals, enhancing their QOL. An assistive navigation solution based on a Collaborative Control algorithm is presented in this dissertation, in order to address these needs. The installation of a Kinect sensor in the MAR will provide additional information of the surrounding environment. The new navigation system will assist the user maneuvering the wheelchair safely. This work starts by analyzing the concept of Safety, Semi-Autonomous Control and Collision Avoidance. To provide the MAR with the required capabilities for this work, making it a safe semi-autonomous navigation system, ROS (Robot Operating System) is used as a development and test platform for several methods and algorithms integrating the MAR. The system was tested experimentally, validating the effectiveness of its operation.