Controle de um robô colaborativo por reconhecimento de fala

Abstract

RESUMO: Com a expansão da Indústria 4.0, a inovação industrial tem demandado sistemas de produção mais autônomos, adaptativos e flexíveis. Neste cenário, a utilização de robôs colaborativos vem proporcionando diversos benefícios. Robôs colaborativos, ou Cobots, são projetados para realizar tarefas em colaboração com humanos. Porém, apesar das vantagens, projetar uma interação homem-robô eficaz, mesmo em ambientes colaborativos, não é uma tarefa trivial. Uma forma de minimizar esses desafios é a implementação de um recurso que permita a interação entre humanos e Cobots através do reconhecimento de fala. Dentro deste contexto, pergunta-se, é possível o desenvolvimento de uma alternativa de controle de um Cobot utilizando um sistema de reconhecimento de fala desenvolvido através de conceitos de inteligência artificial? Assim, o objetivo principal deste trabalho é desenvolver uma alternativa de controle de um Cobot utilizando um sistema de reconhecimento de fala. Para o desenvolvimento do sistema de reconhecimento de fala foram utilizadas técnicas de aprendizado profundo: CNN e LSTM. Já o desenvolvimento da programação dos movimentos do Cobot, foram adaptadas funções de uma biblioteca já existente. Também foi desenvolvida uma interface gráfica para configurar e auxiliar na execução do controle do Cobot. Durante os testes, foi possível observar que, tanto no ambiente de simulação quanto no ambiente real, o Cobot executou as ações de movimento corretamente conforme os comandos definidos, tornando a programação mais intuitiva e dinâmica ao mesmo tempo que acrescenta um elemento com consciência humana num ambiente colaborativo.

ABSTRACT: With the expansion of Industry 4.0, industrial innovation has demanded more autonomous, adaptive and flexible production systems. In this scenario, the use of collaborative robots has provided several benefits. Collaborative robots, or Cobots, are designed to perform tasks in collaboration with humans. However, despite the advantages, designing an effective human-robot interaction, even in collaborative environments, is not a trivial task. One way to minimize these challenges is to implement a feature that allows interaction between humans and Cobots through speech recognition. Within this context, the question is, is it possible to develop an alternative to control a Cobot using a speech recognition system developed through artificial intelligence concepts? Thus, the main objective of this work is to develop an alternative to control a Cobot using a speech recognition system. For the development of the speech recognition system, deep learning techniques were used: CNN and LSTM. As for the development of programming the Cobot movements, functions from an existing library were adapted. A graphical interface was also developed to configure and assist in the execution of the Cobot control. During the tests, it was possible to observe that, both in the simulation environment and in the real environment, the Cobot performed the movement actions correctly according to the defined commands, making programming more intuitive and dynamic while adding an element with human consciousness to a collaborative environment.