Basta mexer os lábios para fazer esta cadeira andar

Projeto aprovado recentemente pelo Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas tem como objetivo adaptar a tecnologia para torná-la mais acessível

Uma cadeira de rodas que pode ser controlada por pequenos movimentos da face, da cabeça ou da íris foi desenvolvida por pesquisadores da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas (FEEC/Unicamp).

O equipamento ainda é considerado experimental e de alto custo. Porém, um projeto aprovado recentemente pelo Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE), da Fapesp, tem como objetivo adaptar a tecnologia para torná-la mais acessível e colocá-la no mercado brasileiro dentro de dois anos.

Nosso objetivo é que o produto final custe no máximo o dobro de uma cadeira motorizada comum, dessas que são controladas porjoystick e hoje custam em torno de R$ 7 mil, disse o professor da FEEC/Unicamp Eleri Cardozo, que apresentou resultados da pesquisa durante o 3rd BRAINN Congress, realizado em Campinas de 11 a 13 de abril de 2016.

Segundo Cardozo, a tecnologia poderá beneficiar pessoas com tetraplegia, vítimas de acidente vascular cerebral (AVC), portadores de esclerose lateral amiotrófica ou outras condições de saúde que impedem o movimento preciso das mãos.

O trabalho, iniciado em 2011, contou inicialmente com apoio da Financiadora de Estudos e Projetos (Finep) e hoje é desenvolvido no âmbito do Instituto de Pesquisa sobre Neurociências e Neurotecnologia (BRAINN), um Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão (CEPID) apoiado pela Fapesp.

Nosso grupo estudava técnicas de interface cérebro-computador (BCI, na sigla em inglês, métodos de aquisição e processamento de sinais que permitem a comunicação entre o cérebro e um dispositivo externo) e achamos que seria interessante avaliar a tecnologia em uma situação real, contou Cardozo.

O grupo então adquiriu uma cadeira motorizada convencional, retirou o joystick e a equipou com diversos dispositivos normalmente encontrados em robôs, como sensores capazes de medir a distância de paredes e de outros objetos ou detectar diferenças de profundidade no piso.

O protótipo também foi equipado com um notebook que envia os comandos diretamente para a cadeira e com uma câmera 3D com a tecnologia RealSense, da Intel, que permite interagir com o computador por meio de expressões faciais ou movimentos corporais.

A câmera identifica mais de 70 pontos da face – em torno da boca, do nariz e dos olhos – e, a partir da movimentação desses pontos, é possível extrair comandos simples, como ir para frente, para trás, para a esquerda ou direita e, o mais importante, parar, explicou Cardozo.

Também é possível interagir com o computador por meio de comandos de voz, mas essa tecnologia é considerada menos confiável que as expressões faciais por causa das diferenças de timbre e da possível interferência de ruído ambiente.

Essas limitações podem ser contornadas com a definição de um número reduzido de comandos e com uma função de treinamento incorporada ao software que otimiza a identificação dos comandos para um usuário específico, disse Cardozo.

Pensando em pacientes com quadros ainda mais graves – que impedem até mesmo a movimentação facial – o grupo também trabalha em uma tecnologia de BCI que permite extrair sinais diretamente do cérebro, por meio de eletrodos externos, e transformá-los em comandos. O equipamento, no entanto, ainda não está embarcado na cadeira robotizada.

Fizemos demonstrações em que uma pessoa fica sentada na cadeira e outra sentada próximo a uma mesa usando o capacete com os eletrodos e controlando a cadeira. Antes de embarcar o equipamento de BCI na cadeira precisamos solucionar algumas limitações, como a alimentação de energia. Ainda é uma tecnologia muito cara, mas está saindo uma nova geração de baixo custo, na qual o capacete pode ser impresso em 3D, disse Cardozo.

A cadeira também foi equipada como uma antena wifi que permite a um cuidador dirigir o equipamento remotamente, pela internet.

Essas interfaces exigem do usuário um nível de concentração que pode ser cansativo. Por isso, se houver necessidade, a qualquer momento outra pessoa pode assumir o comando da cadeira, contou Cardozo.

Startup

Dentre as metodologias já testadas pela equipe da Unicamp, a interface baseada em captura e processamento de expressões faciais tem se mostrado a mais promissora no curto prazo e, portanto, será o foco do projeto desenvolvido no âmbito do programa PIPE sob a coordenação do pesquisador Paulo Gurgel Pinheiro. Para isso, o grupo criou a startup HOO.BOX Robotics.

A empresa é um spin-off do meu pós-doutorado, cujo objetivo era desenvolver interfaces para dirigir uma cadeira de rodas com o mínimo de esforço possível do usuário. Inicialmente testamos sensores capazes de captar contrações dos músculos da face, depois evoluímos para tecnologias de imagem capazes de captar expressões faciais sem a necessidade de sensores, contou Pinheiro.

Em vez de criar uma cadeira robotizada, como é o caso do protótipo da Unicamp, o grupo pretende, para reduzir o custo, desenvolver um software e uma minigarra mecânica que poderiam ser implantados em qualquer cadeira motorizada com joystick já existente no mercado.

Nossa ideia é que o usuário possa baixar o software que fará o processamento das expressões faciais em seu notebook. O computador ficará conectado a essa minigarra por meio de uma porta USB. Quando ele fizer as expressões-chave, como um beijo, um meio sorriso, franzir o nariz, inflar as bochechas ou levantar as sobrancelhas, o software manda o comando para a garra e essa movimenta o joystick. Dessa forma, não mexemos na estrutura da cadeira e ela não perde a garantia, explicou Pinheiro.

O pesquisador estima que um protótipo do sistema, batizado de Wheelie, estará pronto até o início de 2017.

Dois desafios deverão ser vencidos nesse período: melhorar a classificação das expressões faciais, de modo a evitar que a interpretação dos sinais fique prejudicada por diferenças na iluminação ambiente, e garantir que apenas as expressões faciais do usuário da cadeira sejam capturadas quando houver outras pessoas próximas.

A tecnologia também poderá, no futuro, ajudar na recuperação de pessoas que sofreram AVC ou outro tipo de lesão cerebral, pois o paciente poderá observar o avanço na realização de movimentos e ficará mais motivado a seguir o tratamento, disse Pinheiro.