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1. 102 4 6 3 Vis o geral da execu o e do controle dos comandos 103 4 6 4 Organiza o das fun es de L gica de Controle e Comunica o 103 6 1 1 Question rios aplicados e quest es numeradas de Q1 a Q25 152 6 2 1 Instru o imperativa e um caminho encontrado 165 6 2 2 Instru o afirmativa e um caminho encontrado meme 167 6 5 1 Teste de resposta para perguntas do tipo Onde est fica cesses 177 6 5 2 Teste de resposta para perguntas do tipo Como chegar at 177 A 1 1 Vis o geral do rob Curumim ua d adiada 205 A 1 2 Roda omnidirecional e motorredutor do Curumim meme 206 A 1 3 Posicionamento do conjunto motorredutor roda no Curumim 206 A 1 4 Vista superior do Curumim e indica o dos sensores 207 A 1 5 Vista frontal do Curumim e destaque para tr s sensores 208 A 1 6 Vista traseira do Curumim e destaque para dois sensores 208 A 1 7 Posi o da c mera no Curumim e a c mera em detalhe meme 209 A 1 8 Receptor de video para a c mera do Curumim 210 A 1 9 Detalhe da pin a incorporada no Curumim eee 210 A 1 10 Utiliza o da pin a sas sa Rasa sas nana aaa ia ai 211 A 1 11 Placa de controle ou placa m e do Curumim 211 A 1 12 Diagrama de blocos da Unidade M vel rob tica 212 A 1 13 Radiobase ou transceptor de comunica o sem fio 213 A 1 14 Baterias recarreg veis
2. Na segunda parte do experimento observou se menor propor o de erros relativos ao usu rio ou sua forma de express o incompreens vel pelo sistema al m do escopo por m ainda foram observados erros no processamento sint tico e sem ntico Isto pode ser decorrente da pr tica e aprendizado adquiridos pelos usu rios como tamb m da press o para concluir a tarefa especificada Observou se tamb m diminui o nas tentativas para conseguir a interpreta o de comandos que na segunda parte apresentou se com valor pouco maior que 0 1 ou seja para cada dez instru es uma precisou ser reescrita Isto sugere o aprendizado por parte do usu rio sobre o vocabul rio compreens vel pelo sistema e as formas de express o que pode processar Da mesma forma que na primeira parte n o foram observados erros do sistema para separa o de senten as Tamb m n o foram observados erros de para separa o de palavras na segunda parte do experimento Os usu rios prosseguiram preferindo enviar instru es com uma nica senten a ou comando exceto pelo usu rio 6 que aumentou a propor o de instru es com mais de uma senten a Houve uma mudan a de comportamento entre os usu rios no que se refere ao n mero de palavras por instru o A maioria preferiu utilizar instru es com mais palavras especialmente o usu rio 6 exceto o usu rio 3 que diminuiu ao utilizar instru es com menos palavras Com rela o ao tempo utiliza
3. Figura A 5 17 Terceiro teste para o comando Rotate 241 Outros tr s testes Return Retornar Back Voltar e Turn Virar s o mostrados respectivamente nas figuras A 5 18 A 5 19 e A 5 20 No ltimo deles o texto n o apresenta o par metro necess rio e o software assume um valor padr o de 90 graus positivos Bom JE Texto leigo Parl figo GRAUS Fun o fretum RETURN Pa2 Back Rotina do Curumim frotate 180 0 Figura A 5 18 Quarto teste para o comando Rotate Bom IE Texto leigo Fun o Parl 180 GRAUS pack Back Par BACK Pas o t ts Rotina do Curumim frotate 180 0 Figura A 5 19 Quinto teste para o comando Rotate 101 x Texto leigo Fun o Parl ao GRAUS fum TURN Par2 SEM DIRECAO Pas o Figura A 5 20 Sexto teste para o comando Rotate 242 An lise e Conclus o finais As tr s fun es escolhidas do SharpNLP s o suficientes para atribuir a classifica o gramatical mais prov vel para as palavras do texto informado pelo usu rio Em frases elaboradas com pouca complexidade lingu stica estas fun es parecem ser suficientes Da maneira como est funcionando o SharpNLP somente pode ser usado com a l ngua Inglesa Simplesmente utilizar palavras em Portugu s n o se observa nenhum resultado aproveit vel Dever ser pesquisada forma de viabilizar seu uso na l ngua Portuguesa Durante os testes se observou que h diferen a em se escre
4. 39 2 8 6 Arredores do ponto C3 avaliados antes de fazer o pr ximo passo 40 2 8 7 Ponto de destino foi atingido e inclu do na lista fechada 41 2 8 8 Caminho indicado pelos vetores de deslocamento partindo do destino 42 3 1 1 Diagrama de um Processamento de Linguagem Natural gen rico 48 3 3 1 An lise sint tica de uma frase com estrutura em rvore 56 3 3 2 An lise Top Down do exemplo e estrutura representada em rvore 57 3 4 1 Um exemplo de estrutura em rvore aplicada ao ATIS 61 3 4 2 Depend ncia entre Conceitualiza es ii eneeeaaeneeemaaenaremaarenaesmaaranaaas 64 3 4 3 Exemplo de representa o usando Depend ncia Conceitual 66 4 1 1 Sistema Rob tico esquematizado por blocos funcionais 74 4 1 2 Sistema Rob tico esquematizado em detalhes 75 4 1 3 Sistema Rob tico com esquematiza o generalizada ms 77 4 2 1 Vis o geral da Interface em Linguagem Natural maes 78 4 2 2 Principais elementos da Interface em Linguagem Natural 80 4 2 3 Elementos de controle do sistema rob tico meets 84 4 2 4 Elementos de controle do sistema rob tico em Modo de Teste 86 4 6 1 Vis o geral do processamento das instru es em linguagem natural 100 4 6 2 Organiza o das fun es de Processamento da Linguagem Natural
5. 214 NiMH n quel metal hidreto em composi o de doze elementos e apresenta tempo estimado de utiliza o da unidade m vel em cerca de 30 minutos O peso de cada bateria conforme mostra a figura A 1 14 de cerca de 400g e suas dimens es m ximas s o de 75 x 75 x 60 mm Ax Cx L Figura A 1 14 Baterias recarreg veis Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP O carregador dessas baterias cont m fonte de alimenta o e conex o para recarga simult nea de duas baterias Possui duas ventoinhas para refrigera o das baterias durante a carga LED de sinaliza o de carregador ligado e um LED para cada bateria para indica o de carga em andamento ou carga conclu da Para uma no o do aspecto do carregador e sua fonte de alimenta o referir se figura A 1 15 Figura A 1 15 Carregador das baterias e sua fonte de alimenta o Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP 215 4 1 8 POSSIBILIDADES DE CONTROLE DO CURUMIM N o existem interfaces el tricas para acionamento manual O software o nico intermedi rio poss vel entre o rob e o usu rio por meio dele que o usu rio poder enviar os comandos para serem executados Com a plataforma rob tica que constitui o Curumim h tr s maneiras poss veis para utiliza o da interface de software 1 Programa o em blocos com o Software Curumim desenvolvido pelo fabricante e fornecido como parte integrante do conjunto 2 Program
6. Encontrar Velocidade do Caso Mover Tabela 5 3 12 Se o Encontrar Velocidade do comando Mover Passo Descri o 01 Para cada palavra ou token da ora o executar 02 Se for Verbo estiver no L xico e significado implicar conte do de Velocidade executar 03 Considerar conte do de Velocidade encontrado 04 Incrementar a contagem de palavras encontradas 05 Fim do Se 05 Se for Adjetivo Adv rbio Prefixo ou Interjei o e estiver no L xico executar 06 Se significado implicar conte do de Velocidade executar 07 Considerar conte do de Velocidade encontrado fazendo m dia dos valores 08 Incrementar a contagem de palavras encontradas 09 Fim do Se 10 Fim do Se 11 Fim do Para 12 Se a contagem de palavras encontradas for maior que zero executar 13 Se a Velocidade considerada for igual a zero executar 14 Assumir valor padr o para a Velocidade e ir para Fim 15 Sen o 16 Assumir a Velocidade considerada e ir para Fim 17 Fim do Se 18 Fim do Se 19 Assumir valor padr o para a Velocidade b Algoritmo para o Caso do comando Rotacionar O Esquema do Caso Rotacionar foi planejado prevendo a exist ncia de apenas um papel que precisam ser obrigatoriamente preenchidos e Sentido Do ponto de vista do rob Curumim esta a o ou comando possui um par metro adicional de Velocidade para a rota o Contudo alguns experimentos 124 mostraram que velocidades diferentes
7. Outra maneira comum de combinar comandos na linguagem natural com o objetivo de criar restri o ou fazer filtragem S o instru es como o exemplo abaixo e Caminhar at a porta que fica direita Instru es como esta n o podem ser interpretadas corretamente Por se tratar de um problema e para que seja devidamente resolvido uma poss vel solu o seria saber o que s o portas e como reconhec las saber quais as portas que est o direita saber qual a mais pr xima e por fim buscar o caminho at ela Requer portanto outro tipo de processamento que n o uso simples dos comandos Rotear e Rotacionar Uma maneira de combinar comandos mesmo que a combina o n o seja muito aparente s o instru es do tipo e V para cada uma das portas A interpreta o do Sistema Rob tico ser incorreta Nesta instru o pouco prov vel que um nico lugar de refer ncia seja chamado de portas Caso exista e precisar necessariamente ser nico o rob ser direcionado para aquele local especificamente e o comando conclu do Uma instru o assim se constitui em um problema a ser resolvido ou um servi o a ser executado Para que seja pass vel de execu o pelo sistema uma poss vel solu o seria saber o que s o portas e como reconhec las saber quais as portas que existem na planta coloc las em ordem e estabelecer um itiner rio de visita o buscar o caminho at elas uma a uma e por fim
8. es e O veredito do usu rio se h ou n o erros sobre a interpreta o da instru o informada e A quantidade de erros se houver e A quantidade total de comandos extra dos da instru o e e Registros sobre a execu o dos comandos tipo da execu o total parcial ou passo a passo e o n mero do passo da sequ ncia de passos A 2 3 INSTRU ES AO PESQUISADOR O experimento aplicado a um usu rio por vez Ela ou ele deve informar a instru o que deseja ver executada pelo rob em Portugu s como normalmente faria a outro interlocutor Passo 01 e Consultar se o usu rio deseja participar da experi ncia e Caso afirmativo acomodar o usu rio em frete ao computador e Apresentar os recursos da Interface em Linguagem Natural necess rios para a realiza o do experimento e 219 Narrar o texto padronizado Descritivo da Experi ncia Passo 02 Entregar lhe o formul rio contendo ambos o texto padronizado Descritivo da Experi ncia e o Termo de Esclarecimento e Livre Consentimento Solicitar que leia o formul rio preencha e assine o Termo Entregar lhe o Question rio Demogr fico e solicitar que o leia e o preencha e N o guardar os documentos na pasta ainda Passo 03 Consultar o usu rio se est pronto para iniciar ou se necessita de algo Caso afirmativo colocar a Interface em Linguagem Natural no modo de teste e preencher o campo Nome do Usu rio com
9. es estoc sticas baseadas nos Modelos de Entropia M xima encontram se dispon veis numa biblioteca de dom nio p blico denominada SharpNLP Essas fun es foram vinculadas via Visual Studio ao projeto do Sistema Rob tico tornando se dispon veis para utiliza o no ambiente de programa o Contudo as fun es estoc sticas dependem de Modelos de Entropia M xima que foram treinados especificamente para a aplica o que se deu durante este trabalho As an lises sem ntica e pragm tica s o realizadas juntas de uma s vez por m todo determin stico ou seja por conjunto de par metros e procedimentos de 101 software previamente preparados para esta finalidade O objetivo desta an lise extrair o significado contido nas ora es A sequ ncia em que este processamento ocorre a seguinte 1 A cada palavra e sua respectiva fun o sint tica atribu do um valor extra do de um dicion rio que indicar a probabilidade dela estar relacionada aos contextos previamente mapeados pelo sistema D Fun es deterministicas de avalia o de contexto 2 A somat ria das probabilidades da sequ ncia de palavras e fun es sint ticas indicam a probabilidade de estarem relacionadas a cada contexto mapeado pelo sistema e 3 O contexto de maior probabilidade ent o sinalizado como sendo o relacionado quele conjunto de palavras Uma vez determinado o contexto do significado mais prov vel para aquele conjunto de
10. o do usu rio Seu aspecto geral mostra na figura A 5 8 Texto em Linguagem Natural A o reconhecida d Formi Par metros Comando ao Curumim Figura A 5 8 Tela inicial da aplica o de teste de comandos ao Curumim 237 Iniciando pelo comando Move ao ser inserido o primeiro texto de teste Walk 100 meters forward Andar 100 metros para frente a dist ncia convertida em mil metros internamente no software uma velocidade padr o de valor 100 foi assumida por n o ter sido informada nenhuma no texto e o resultado como mostrado pela figura A 5 9 Bom Texto leigo Fun o Parl FORWARD walk 100 meters forward WALK Par 100000 Par3 SEM VELOCIDADE Rotina do Curumim move 100000 0 100 Separa o ShapNLP walk VB 100 CD meters NNS forward RB Figura A 5 9 Primeiro teste para o comando Move Ao ser inserido o texto Walk forward Andar para frete uma dist ncia padr o de valor 100 assumida por n o ter sido informada nenhuma no texto o mesmo para a velocidade e o resultado como mostra a figura A 5 10 Er Texto leigo Fun o Parl FORWARD walk forward WALK Par2 100 Par3 SEM VELOCIDADE Rotina do Curumim move 100 0 100 Separa o ShapNLP walk VB forward RB Figura A 5 10 Segundo teste para o comando Move 238 Testando com um simples texto Walk Andar valores padronizados s o assumidos para todos os par metros conforme
11. 03 Retornar resultado como sa da para o algoritmo 04 Encerrar o algoritmo A se o Avaliar condi es e preparar do algoritmo Rumar para ser descrita a seguir Como avalia o das condi es ser verificado se existe um Alvo e existe um caminho poss vel at ele Se o n mero de passos at o alvo for maior que o n mero de quadrados da planta ent o n o existe um caminho poss vel at o alvo Esta verifica o decorre do funcionamento do algoritmo de busca de caminho Ap s sua execu o com sucesso os pontos do caminho que v o do Rob at o Alvo s o organizados em ordem crescente de passos sendo que o ltimo passo atinge o Alvo No ciclo de execu o o algoritmo atribui inicialmente uma posi o ordinal para o Alvo muito al m da quantidade m xima de pontos da planta e ap s a determina o do caminho ajusta esta posi o ordinal para o valor correto quando um caminho encontrado Ou ent o aborta a execu o ap s uma quantidade finita de ciclos de tentativas para determinar o caminho se nenhum caminho for encontrado sem alterar a posi o ordinal do Alvo 129 Se houver de fato um caminho ato o Alvo criada uma lista interna para controlar o funcionamento do algoritmo com igual n mero de passos ao do caminho encontrado pelo software anteriormente Em cada elemento dessa lista s o colocadas as coordenadas dos pontos respectivamente a cada passo do caminho e na ordem e
12. KROVETZ CROFT 1992 Trata se de uma ambiguidade sint tica quando uma palavra puder ser classificada em mais de uma categoria sint tica KROVETZ CROFT 1992 Por exemplo na frase Quem casa quer casa a palavra casa aparece duas vezes com significados diferentes um verbo e um substantivo Ou seja s o duas categorias sint ticas distintas e portanto ambiguidade l xica Trata se de uma ambiguidade sem ntica a condi o em que uma palavra apresentar mais de um significado As ambiguidades sem nticas podem ser FERNANDES 2010 e KROVETZ CROFT 1992 Hom nimos palavras com significados distintos mas apresentam a mesma grafia ou a mesma pron ncia Hom grafos mesma grafia e pron ncia diferente e Eu olho verbo O olho substantivo e Vai colher batatas verbo A colher substantivo 52 Hom fonos mesma pron ncia e grafia diferente e Acender p r fogo ascender subir e Acento sinal gr fico assento encosto Hom nimos perfeitos grafia e pron ncia iguais e Eu caminho verbo O caminho substantivo e A manga da camisa substantivo A manga madura fruta substantivo 3 3 PROCESSAMENTO SINT TICO As regras que governam a forma o de uma frase e a ordem de seus componentes em uma determinada l ngua s o estudadas pela Sintaxe A estrutura dessas frases data pela categoria sint tica das palavras que a comp em BARROS ROBIN 1996 Assim as palavras s
13. PUSTEJOVSKY J The Generative Lexicon Cambridge The MIT Press 1995 SCHANK R Conceptual Information Processing North Holland Publishing Company Holanda 1975 RATNAPARKHI A A Simple Introduction to Maximum Entropy Models for Natural Language Processing Technical Report EUA Dept of Computer and Information Science University of Pennsylvania 1997 REZENDE S O Mineira o de Dados XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computa o S o Louren o RS p 397 433 2003 RODRIGUES L F SIM ES E V SALAZAR S R G Ambiente de Programa o de Rob s M veis via Internet Anais do XXVI Congresso da SBC EnRIIII p 20 29 2006 ROWLEY J The wisdom hierarchy representations of the DIKW hierarchy Journal of Information Science n 33 p 163 180 UK 2007 RUSSEL S J RUSSEL P N Intelig ncia Artificial 22 Ed Rio de Janeiro Elsevier 2004 SACCONI L A Nossa Gram tica Teoria e Pr tica S o Paulo Atual Editora 1999 SANTOS A dos PELIZZONI J M Introdu o ao Processamento da Linguagem Natural 2005 Dispon vel em lt http labic icmc usp br portugues SIAE default htm gt Acesso em 02 de setembro de 2005 SCAPINI I K Rela es entre Itens Lexicais In Poersch J M Wertheimer A M C Ouro M E P Ludwig E M Scapini I K Becker B F Fundamentos de um Dicionario Remissivo Florian polis 10 Encontro do CELSUL v 1 p 393 429 1995 SEARLE J R What is a s
14. b minimo xT xn yT yn h n 14b 10 a b eq 2 8 2 Onde as coordenadas do ponto de destino ou ponto final T s o xT yT e as coordenadas do ponto atual sob an lise n s o xn yn Segundo os autores esse m todo exibe monotonicidade em decorr ncia da propriedade da desigualdade triangular Quando se trata do planejamento de rotas um mapa ou uma planta apresentam informa es suficientes para se buscar a solu o de um problema do tipo partir do ponto inicial e seguir o melhor caminho poss vel at o ponto final Com isso o algoritmo da Busca A pode ent o ser descrito da seguinte forma HART NILSSON RAPHAEL 1968 1 Adicionar o ponto inicial s na lista aberta e calcular f s 2 Avaliando todos os pontos n adjacentes ao ponto de partida que sejam rotas poss veis n o sejam obst culos em dire o ao ponto de destino calcular o valor f n para cada um deles vincular o ponto atual como antecessor de cada um desses novos pontos acrescent los na lista aberta e escolher o novo ponto que tiver o menor valor para f n 3 Se o novo ponto n for o ponto de destino T ent o ele deve ser acrescentado na lista fechada e o algoritmo terminado 4 Caso contr rio remover o ponto atual da lista aberta acrescent lo na lista fechada e aplicar o operador de sucess o deslocando as refer ncias para o novo ponto escolhido Avaliando todos os novos pontos adjacentes a n que sejam
15. es acima em um nico esquema de caso GANGEL 1985 SPECIA RINO 2002 EVENTO ATOR Alberto A O Transfer ncia de propriedade OBJETO o livro DIRE O DE Alberto PARA Beatriz Onde ATOR A O OBJETO e DIRE O est o vinculados aos seus respectivos constituintes Alberto Transfer ncia o livro e DE Alberto PARA Beatriz Os constituintes vinculados a o ou estado na estrutura conceitual da DC desempenham pap is definidos que correspondem aos casos do Esquema de Casos Os pap is conceituais da DC s o SPECIA RINO 2002 1 ATOR quem realiza uma a o 2 A O a o causada a um objeto por um ator 3 OBJETO item passivo sobre a qual a a o realizada 4 RECIPIENTE receptor do resultado de uma a o 5 DIRE O localiza o na qual uma a o direcionada 6 ESTADO estado em que um objeto est e 7 INSTRUMENTO instrumento por meio do qual uma a o ocorre Chama se Gram tica de Casos FILLMORE 1968a e 1968b a teoria de representa o sem ntica baseada nas rela es existentes entre a a o ou estado associada ao verbo e seus demais constituintes Essas rela es s o chamadas de rela es de casos ou casos conceituais Mesmo tendo sido desenvolvida em base puramente lingu stica foi utilizada em v rios sistemas de PLN e foi fundamento para novas teorias lingu sticas como a pr pria Depend ncia Conceitual DC SPECIA RINO 2002 Fillmore sup e
16. 167 M interface em l imguagem flatural informe as natrug es em Pondugu s Era pare o mb ficar no porto de mico Rotate 180 0 OK Move 200 200 OK Ramet 30 A OK Move I200 20 OK Test Conedo Desconectar 400 lt Sensrt lt 500 20 lt Seme2 lt 300 lerSersoms 200 lt Senor3 lt 300 Raica Sermores 400 lt Sermara lt 500 F Habita Lotua 200 lt Sensor5 3599 kitino en niinetros T Modo de teste Figura 6 2 2 Instru o afirmativa e um caminho encontrado Para verificar a capacidade de interpreta o do sistema todas as senten as da tabela 6 2 9 foram submetidas e resultaram interpretadas corretamente cada uma como o mesmo comando pelo Sistema Rob tico indicado na tabela 6 2 10 Tabela 6 2 9 V rias maneiras de escrever a mesma instru o Frase Texto 01 Rob corra para frente 40 cm 02 O rob precisa correr para frente mais 40 cm 03 Correr em frente 40 cm o que precisa fazer 04 Para frente para onde deve correr 40 cm 05 Quero ver o rob correndo para frente a dist ncia de 40 cm 06 O chefe gostaria que o rob corresse para frente 40 cm 07 Que para frente 40 cm corresse o rob o que gostara o chefe Tabela 6 2 10 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 9 Passo Comando Mensagens 01 Move 400 300 OK 168 6 2 2 TESTE 2 REQUISICOES NA FORMA INTERROGATIVA Outra forma de comunic
17. ACT 2 PP gt PA 3 PP gt PP 4 PP PP 5 PP PP 0 6 ACT PP R PP 7 ACT H PP 8 ACT I D PP g ar PP PA 10 PP PA Has 11b SS Jo o lt gt PTRANS Jo o altura gt m dia Jo o doutor Jo o bem cachorro tt Poss by Joao P o Jo o lt gt PROPEL carrinho P R Jo o Jo o lt gt ATRANS o Maria livro p Jo o Jo o lt gt INGEST To fazer sorvete To colher p D solo Jo o lt gt PTRANS Y a saco To fertilizante tamanho gt x plantas tamanho x M M M erido m ieee bp ontem 12 PPCSACT Joao lt gt PTRANS p 3 S amp S 14 PP D casa Eu lt gt MTRANS Eu e u CP l R Eu lt gt PTRANS sapo H mato U R CP Eu lt gt MTRANS sapo ouvidos R Mauro lt gt PROPEL bala olhos 64 Jo o correu Jo o alto Jo o m dico Um bom menino O cachorro do Jo o Jo o empurrou o carrinho Jo o tirou o livro de Maria Jo o tomou o sorvete com Jo o fertilizou o solo As plantas cresceram Roberto arma Mauro atirou em Roberto Jo o correu ontem No caminho para casa vi um sapo Ouvi um sapo mato Figura 3 4 2 Depend ncia entre Conceitualiza es Fonte KNIGHT RICK 1993 65 A interpreta o das representa es da figura 3 4 2 mostrada na tabela 3 4 3 Tabela 3 4 3 Interpreta o das Depend ncias entr
18. Mover ser descrita a seguir oportuno lembrar que o usu rio tamb m poder instruir o rob para Mover para os lados Se isto for identificado no texto ser preciso adicionar um comando de Rotacionar para Direita ou Esquerda antes do comando Mover Assim para simplifica o aos Esquemas de Caso Mover e Rotacionar amp Mover podem ser tratados por um nico algoritmo Na situa o de aus ncia da indica o do sentido do movimento o sistema emitir mensagem de erro juntamente com aviso da solu o paliativa que ser assumir o movimento padr o para frente A tabela 5 3 10 descreve a se o Encontrar Sentido do Caso Mover 121 Tabela 5 3 10 Se o Encontrar Sentido do comando Mover Passo Descri o 01 Para cada palavra ou token da ora o executar 02 Se for Verbo executar 03 Se estiver no L xico e significado implicar conte do de Sentido executar 04 Considerar o conte do de Sentido ngulo 05 Incrementar contagem de rota o Direita Esquerda conforme for 05 Incrementar contagem de seguir para Frente Tr s conforme for 06 Fim do Se 07 Fim do Se 08 Se for Substantivo Adjetivo Adv rbio ou Preposi o executar 09 Se estiver no L xico e significado implicar conte do de Sentido executar 10 Considerar o conte do de Sentido ngulo 11 Incrementar contagem de rota o Direita Esquerda conforme for 12 Incrementar contagem de seguir para Frente Tr
19. Telerobotics Methodology for the Development of a Through the internet Robotic Teleoperated System Revista Brasileira de Ci ncias Mec nicas v 24 pp 122 126 maio de 2002 AMORETTI M S M TAROUCO L M R Mapas Conceituais modelagem colaborativa do conhecimento Inform tica na Educa o Teoria amp Pr tica v 3 n 1 Porto Alegre PGIE UFRGS 2000 192 AMORETTI M S M Prot tipos e estere tipos aprendizagem de conceitos Mapas Conceituais experi ncia em Educa o a Dist ncia Inform tica na Educa o Teoria amp Pr tica v 4 n 2 Porto Alegre PGIE UFRGS 2001 ARA JO R Computa o Ub qua Princ pios Tecnologias e Desafios XXI Simp sio Brasileiro de Redes de Computadores Natal UFRN e S o Carlos UFScar 2003 ARGILLANDER J Maximum Entropy Modeling and Semantic Concept Detection Department of Electrical and Communications Engineering Helsinki University of Technology Disserta o de Mestrado 2005 BALDRIDGE J MORTON T BIERNER G OpenNLP 2000 Dispon vel em lt http opennlp apache org gt Acessado em 26 de agosto de 2012 BARR A FEIGENBAUM E A The Handbook of Artificial Intelligence v l Los Altos Morgan Kaufmann 1986 423p BARROS F A ROBIN J Processamento de Linguagem Natural Jornada de Atualiza o em Inform tica XVI Congresso da Sociedade Brasileira de Computa o Recife CIn UFPE 1996 BELLINGER G CASTRO D MILLS A Data Information
20. corredores e salas o custo computacional pode ser bastante elevado Assim optou se por n o utilizar este algoritmo O algoritmo A A Estrela ou 4 Star em ingl s um dos mais antigos Trata se de uma extens o do algoritmo Dijkstra e foi primeiramente descrito em 1968 Apresenta um ganho computacional resultando em melhor desempenho uma vez que n o requer a computa o de todos os caminhos poss veis sendo capaz de avaliar o custo at o pr ximo ponto de cada passo do movimento n o s o custo total at o destino Com isso poss vel limitar a quantidade de alternativas a serem computadas Uma vez que algoritmo de entendimento relativamente f cil relativamente simples de implementa o computacional e possui algumas vers es de implementa es desde a mais did tica at a mais eficiente computacionalmente dispon veis na comunidade de software livre foi o algoritmo escolhido para aplica o no sistema rob tico proposto 32 O algoritmo D ou D Star em ingl s tamb m conhecido como Dynamic A ou A Star Din mico foi introduzido em 1994 um algoritmo mais utilizado em rob tica pois diferentemente do A que pressup e a exist ncia de ambientes est ticos que n o apresentam mudan as ao longo do tempo permite melhor efici ncia computacional quando utilizado em ambientes din micos ou seja os obst culos do ambiente s o m veis Este um inconveniente do algoritmo A que executa o rec
21. criativa Por m at o momento do encerramento das pesquisas sobre esta teoria n o foram encontrados referenciais te ricos nem fontes bibliogr ficas com detalhes suficientes de implementa o de formas computacionais de marca o a partir de 144 linguagem natural que pudessem ser utilizados com o CH Igualmente optou se por n o utilizar esta teoria A teoria dos Esquemas de Casos proposta por Fillmore 1968a e 1968b se mostrou interessante inicialmente por ser centrada nos verbos das ora es sendo que cada esquema de uso do verbo requer alguns elementos complementares opcionais ou obrigat rios De fato os verbos s o elementos importantes no contexto de uso de instru es como o caso do Sistema Rob tico proposto Tamb m os verbos s o palavras que aparecem de forma menos variada em frases de instru es exceto pela conjuga o t pica da l ngua e tendem a ser utilizados com mais cuidado pois representam a es por si s e est o atreladas ao significado Com essa teoria seria poss vel iniciar a an lise sem ntica a partir dos verbos das ora es apresentadas pelo usu rio e com um conjunto de Esquemas de Casos previamente planejados e um dicion rio de palavras chaves encontrar o esquema que mais provavelmente se ajustaria para ent o utiliz lo como refer ncia para extra o de dados e informa es Optou se por utilizar os Esquemas de Casos para processamento sem ntico no Sistema Rob tico Para a pro
22. em ingl s atores objetos f sicos for as naturais ou divis es da mem ria humana processador do consciente mem ria intermedi ria e de longo termo e AA ou Action Aiders em ingl s modificadores ou atributos de a es e e PA ou Picture Aiders em ingl s modificadores ou atributos de PP S o conceitualiza es b sicas a Um ator PP executando uma primitiva ACT e b Um objeto PP com a descri o de seu estado PA N o s o as palavras da linguagem em si que s o representados Os elementos primitivos de conceitualiza o refletem o pensamento subjacente linguagem BARR FEIGENBAUM 1986 As rela es sem nticas entre esses conceitos subjacentes s o representados nas depend ncias entre conceitualiza es de forma independente da linguagem A figura 3 4 2 mostra essas representa es conforme proposi o de Schank As informa es da linguagem natural relativas aos tempos modos e aspectos verbais podem ser inclu das nas representa es de eventos a es por um conjunto de tempos conceituais proposto por Schank mostrado na tabela 3 4 2 KNIGHT RICH 1993 Tabela 3 4 2 Tempos Conceituais Fonte KNIGHT RICH 1993 Modificador Significado p Passado f Futuro t Transi o ts Iniciar transi o tr Transi o encerrada k Continuidade Interroga o Nega o nil nenhum Presente Delta Infinito c Condicional 1 PP lt gt
23. es da figura 6 1 1 Quest o Usu rio 1 Usu rio 5 Q17 Sim Sim Q18 N o Sim Sim N o consegui Q19 fazer o rob Sim rodar direito as primeiras vezes Sim N o reconheceu Mudan a na Sim compreendeu x hs o comando de N o reconheceu ordem nos O rob n o como ir para o Q20 Re fazer rota o o comando de comandos rodou direito pontosc depois negativas algumas vezes deir para frente i s a movimenta o movimentos e virar para a s combinados Sim K Sim Talvez d para Ae ie Com um pouco fazer mais facil Agora j sei usar a ow 3 a Q21 J tenho mais J adquiri mais mais de pr tica agora que sei ganhando mais como comandar ae agilidade o rob Sim Q22 N o Para tentar interessante outras coisas a O entrevistador E Q23 N o N o minhas d vidas Sim Sim Poder buscar o ERES A comunica o A comunica o Q24 Melhor controle um comando i Ros 2 com o rob com o rob do rob imprecisa anteriormente Algumas sis Falta de pr tica Dificuldade de P palavras ou mandar o rob Comandos n o comandos n o express o n o E computador e fazer o que eu reconhecidos foram Q25 3 ADe aI queria As vezes Rob p ra s reconhecidos e reconhecidas e a RES palavras que Sue n o entende as o rob as vezes comunica o vezes n o faz com o rob reconhecidas i imprecisa Idade 32 38 G nero F M
24. es fornecidas pelo usu rio a planta do local onde o rob testado e os pontos de refer ncia internos N o possui mem ria de contexto ou recursos de aprendizagem atrav s da Interface em Linguagem Natural Desta forma n o poss vel definir uma refer ncia nova com uma instru o do tipo A recarga fica no quadrado 4 10 V para a recarga Uma sugest o de desenvolvimento futuro seria a implementa o do reconhecimento de instru es que definem novas refer ncias nomes de lugares e formas de gerenciar mem ria de contexto de trabalho ou opera o 6 4 5 USO DE COORDENADAS Como a presente disserta o tem por objetivo estudar o processamento da linguagem natural conforme ela utilizada por pessoas leigas o Sistema Rob tico n o foi dotado da capacidade de interpretar instru es de movimenta o por coordenadas Assim instru es do tipo Voc deve ir at o ponto 13 7 n o ser o interpretadas corretamente mas ser interpretada da mesma forma que uma instru o elementar do tipo movimentar prescindindo dos par metros de dist ncia sentido ou velocidade Uma sugest o de desenvolvimento futuro seria incluir a capacidade de reconhecer instru es de movimenta o por coordenadas 173 6 4 6 USO DE CORREFER NCIAS Um problema lingu stico cuja solu o n o foi implementada no Sistema Rob tico proposto s o as correfer ncias Assim o trecho ao mesmo lugar referindo se ja
25. experimentar a funcionalidade dessas fun es sendo que convenientemente sugerido um texto em ingl s ao ser iniciada que pode ser substitu do por outro do usu rio a qualquer momento A figura A 5 1 mostra a tela inicial 231 NLP Tools Example The suburb of Saffron Park lay on the sunset ade of London as red and ragged as a cloud of sunset was of a boght brick throughout ts skyline was fantastic and even ts ground plan was wid had been the Texto em of a speculative bulder faintly tinged with at who called ts architecture sometimes Gizabethan E sometimes Queen Anne apparently under the impression that the two sovereigns were identical R was Linguagem Natural with some justice as an attistic colony though never in any definable way produced any art Fun es Resultado Figura A 5 1 Tela inicial da miniaplica o de teste do SharpNLP Ao clicar se no bot o Split a fun o SentenceDetect executada e o resultado obtido a separa o das senten as do texto inicial O aspecto mostrado na figura A 5 2 Openhi P Tools Example suburb of Saffron Park lay on the sunset side of London as red and ragged as a cloud of sunset t was of a bright brick throughout ts skyine was fantastic and even ts ground plan was wild k had been the of a speculative bulder faintly tinged with art who called ts archtecture sometimes Gizabethan sometimes Queen Anne apparently under the impression that the two so
26. foi inclu da uma refer ncia visual do ngulo de rota o com rela o origem Trata se de uma seta ou de uma figura do pr prio rob A op o de uma ou de outra representa o pode ser escolhida via software 83 A localiza o da Planta do Local dos bot es de controle de suas funcionalidades do campo de texto para ajuste de sua escala e do s mbolo de representa o da orienta o do rob est o indicados na figura 4 2 3 pelo grupo de elementos de n mero 4 H Indica o da leitura dos sensores de obst culo Um conjunto de caixas de texto foi previsto para indicar os limites inferior e superior de leitura dos sensores do rob Por enquanto o sistema prev apenas sensores de obst culo e tamb m um limite de toler ncia erro na leitura dos mesmos Assim caso um obst culo se apresente dentro do limite previsto o sistema indicar um erro caso seja instru do um movimento al m do limite inferior Estas caixas de texto podem ser editadas manualmente para inserir os valores que o usu rio desejar Isto pode ser til para durante a simula o de alguma condi o experimental Juntamente com as caixas de texto associadas aos limites de toler ncia dos sensores foram previstos elementos de controle do funcionamento dos recursos de leitura dos referidos sensores e esses elementos ser o discutidos no t pico a seguir Este grupo de elementos indicado pelo n mero 2 da figura 4 2 3 I Elementos
27. grafo anterior Verificando ent o a sequ ncia de comandos seus par metros mensagens de erro ou aviso o usu rio poder efetuar as corre es no texto em Portugu s como desejar bastando posicionar o cursor no ponto do texto e reescrever o trecho como seria feito em um editor de texto por exemplo poss vel copiar colar inserir apagar e substituir trechos ou o pr prio texto por completo Uma vez que a sequ ncia de comandos esteja satisfat ria o usu rio ter a oportunidade de execut la no rob Neste caso poss vel controlar a forma como a execu o ser feita Isto til para adaptar a execu o s condi es de uso ou 89 experimento ou quando h falhas na comunica o sem fio com o rob ou quando se deseja corrigir ou reposicionar o rob manualmente por exemplo Para executar integralmente a sequ ncia de uma s vez do in cio at o fim sem parar basta clicar no bot o Executar Tudo Seu atalho do teclado Alt E Para executar a sequencia a partir de um ponto escolhido da sequ ncia at o final basta clicar no ponto onde se deseja iniciar na lista e comandos e clicar no bot o Executar Parcial Seu atalho de teclado Alt X Para executar a sequ ncia um passo de cada vez a partir de um ponto escolhido que pode ser o in cio ou n o em diante basta clicar no bot o Executar Passo Seu atalho de teclado Alt U A cada vez que este bot o clic
28. o Esperar Aguardar conclus o faz com que o rob permane a parado por um tempo que deve ser informado Apresenta se na fun o SLEEP faz com que o software interno da unidade m vel aguarde a execu o do ltimo comando enviado e sinalize sua conclus o ao final Apresenta se na fun o WAITSTOPPED Programa o fun es dispon veis pelo wrapper em C As fun es dispon veis para utiliza o atrav s da linguagem C s o e Andar Reto e Rotacionar e Ativar Motor e Mover a Pin a e e Status dos Sensores 218 A 2 METODOLOGIA DE TESTE A metodologia do experimento com usu rios reais ser descrita a seguir A 2 1 RECURSOS NECESSARIOS e Um computador com o sistema rob tico instalado e e Orob Curumim ligado e funcionando ALA MEDI ES E REGISTROS Com vistas a avaliar o desempenho do Sistema Rob tico proposto em interpretar as instru es em linguagem natural apresentadas pelos usu rios que o experimentam os seguintes dados s o registrados automaticamente e Datae hora em que a instru o submetida e A integra do texto da instru o e Cada ora o da instru o conforme separada pelo processamento j com as respectivas marca es sint ticas para as palavras e As probabilidades parciais e totais para cada Esquema de Caso resultante da avalia o de contexto de cada ora o e Os comandos e mensagens de aviso e erro gerados com a interpreta o das ora
29. poss vel determinar suas classes gram ticas ou classes sint ticas Este trabalho quando executado manualmente por um humano formalizado com regras gramaticais conhecidas Mesmo que seja poss vel transcrever e executar essas regras de forma computacional quando se trata de Linguagem Natural h geralmente tantas formas diferentes de exprimir uma mesma ideia em palavras que bem f cil encontrar ambiguidade na aplica o dessas regras Ou seja simplesmente conhecer as regras n o suficiente para realizar a an lise sint tica e preciso conhecer as diversas formas e possibilidades de uso e de constru o de frases para ser poss vel resolver tais ambiguidades 93 Por interm dio de m todos estoc sticos e dos Modelos de Entropia M xima poss vel obter resultados te ricos bastante elevados superiores aos 95 de acerto conforme mostrado por Ratnaparkhi 1997 desta forma que se executa este processamento no Sistema Rob tico proposto Novamente aqui o modelo treinado com grande quantidade de frases em L ngua Portuguesa cujas palavras e tokens foram corretamente marcados conforme a gram tica Deve se ent o submeter a sequ ncia respectiva fun o do SharpNLP cujo nome PosTagger Sua entrada por uma matriz de elementos strings cadeia de caracteres cada qual contendo o token que constitui a frase que se deseja obter as marca es sint ticas E sua sa da uma matriz de strings contend
30. pron ncia morfologia sintaxe entre outras Como fornecem defini o sobre o sentido das palavras tamb m apresentam conhecimentos n o somente sobre a l ngua em si mas tamb m sobre as coisas do mundo GUTHRIE et al 1996 Como forma de classifica o os l xicos podem ser agrupados de variadas maneiras Wertheimer 1995 sugeriu cinco categorias a convencionais com verbetes organizados alfabeticamente b anal gicos com verbetes organizados conforme os significados c etimol gicos organizados conforme a origem das palavras d morfol gicos organizados conforme as flex es dos lexemas e e de sin nimos e ant nimos organizados conforme semelhan a e ou oposi o dos significados Wilks Slator e Guthrie 1996 sugeriram agrup los por seus objetivos tamb m em n mero de cinco a dicion rios padr o explicam o significado das palavras b tesauros thesauri indicam rela es entre itens lexicais c dicion rios bil ngues indicam a equival ncia entre palavras de l nguas diferentes d dicion rios de estilo orientam sobre boas regras de uso conforme a gram tica e e dicion rios de concord ncia s o basicamente ferramentas escolares Ainda segundo os mesmos autores h ainda os l xicos ou dicion rios capazes de serem lidos e tratados por m quinas no contexto do PLN Um exemplo significativo o WordNet uma base de dados lexical leg vel por m quina e organizada por signi
31. s Traseira Velocidade Apressado Calmo Devagar Lento Ligeiro Vagarosamente Dist ncia Metro Metros m cm cent metro mil metros Assim palavras como Frente e Retaguarda indicam cada uma um sentido em si Ao serem utilizadas em instru es para o rob Curumim podem ser interpretadas pelos Casos Rotacionar ou Mover dependendo do verbo que for utilizado Por exemplo e Voc precisa prosseguir em frente Caso Mover e Eu quero que se volte para a retaguarda gt Caso Rotacionar Ou entdo palavras como centimetro e devagar sugerem e qualificam a presen a de quantidade num rica que poder o completar o Papel Sem ntico de Dist ncia e Velocidade no Esquema de Caso Mover por exemplo 5 3 ALGORITMOS E PROCEDIMENTOS IMPLEMENTADOS A seguir ser o apresentados e comentados os procedimentos e algoritmos implementados para composi o do sistema rob tico proposto Relembrando a proposta inicial desta disserta o alguns s o preexistentes e presentes em bibliotecas de fun es dispon veis atrav s na comunidade de software livre enquanto que outros foram concebidos e desenvolvidos especialmente para a necessidade da aplica o com vistas aos resultados desejados Ser o detalhados somente os algoritmos novos que foram propostos A tabela 5 3 1 mostra onde essas pe as de software est o localizadas na organiza o do sistema 112 Tabela 5 3 1 Blocos funcionais Algoritmos e Proc
32. vel mencionar tamb m a detec o do comando Rotacionar impl cito em instru es de deslocamento lateral conforme o caso do Rob utilizado O pr prio processamento estoc stico da linguagem natural contido neste bloco utiliza t cnica de aprendizado de m quina Ele poder receber em futuros desenvolvimentos outras fun es para melhorar o Processamento da Linguagem Natural novo servi os agregados ao Sistema Rob tico ou outras funcionalidades que venham a ser teis 4 1 2 ESQUEMATIZACAO GENERALIZADA DO SISTEMA Uma vez que a concep o inicial do sistema rob tico proposto seria permitir mais de uma Interface em Linguagem Natural e mais de uma Interface com Rob uma esquematiza o generalizada dessa concep o mostrada na figura 4 1 3 77 Interface em Linguagem Natural 1 Interface com Robo 1 Intelig ncia e Controle Interface em Linguagem Natural 2 Interface com Rob 2 via de acesso de software via de acesso de hardware Figura 4 1 3 Sistema Rob tico com esquematiza o generalizada Na vers o generalizada haveria uma via ou barramento comum de acesso entre as Interfaces de Linguagem Natural IFLN e o bloco de Intelig ncia e Controle como tamb m h uma via ou barramento comum de acesso entre este e as Interfaces com Rob IFR Uma limita o do sistema como proposto atualmente que as mesmas tarefas solicitadas ser o executadas indistintamente por todos os rob s
33. 100 mm Turn e Move 100 m fast Turn back Walk forward 100 meters Turn Move 100 meters forward Back Go fast 100 cm Turn left Execu o dos testes Para realizar os testes direcionados aos comandos do rob Curumim a aplica o criada anteriormente em linguagem CH foi utilizada como base para uma nova Para identifica o dos comandos foram considerados estes exemplos de texto livre usando a mesma solu o baseada em m todo determin stico escrito diretamente no c digo do programa usando o comando IF THEN ELSE Mesmo que insuficiente para o sistema rob tico desejado essa solu o atende ao prop sito dos testes 244 Esta aplica o tamb m possui uma nica interface Com ela os textos do usu rio podem ser inseridos o processamento com as fun es escolhidas do SharpNLP executado internamente a l gica de decis o aplicada na sa da dessas fun es e o resultado final listado em campos apropriados para conhecimento do usu rio Usando como refer ncia as ora es citadas acima foram feitos alguns testes sendo que a seguir ser o mostradas c pias das telas com o texto e os comandos de sa da que o rob dever executar Usando o texto Return Go 200 meters quickly forward Retornar Ir 200 metros rapidamente em frente o resultado conforme a figura A 5 21 r a Formi Arma B Linguagem Natural Retum Go 200 meters quickly forward Lista de comados para executar ro
34. Fim do Se 16 Se a probabilidade em todos os Casos for igual a zero executar 17 Ir para Comando Desconhecido 18 Fim do Se 19 Se a probabilidade para o Caso Mover for maior que todos os outros Casos executar 20 Ir para Comando Mover 21 Fim do Se 22 Se a probabilidade para o Caso Rotacionar for maior que todos os outros Casos executar 23 Ir para Comando Rotacionar 24 Fim do Se 25 Se a probabilidade para o Caso Rotear for maior que todos os outros Casos executar 26 Ir para Comando Rotear 27 Fim do Se 28 Se a probabilidade de dois ou mais Casos forem iguais executar 29 Ir para Comando Amb guo 30 Fim do Se 31 Atribuir vazio coluna de comando 32 Atribuir mensagem de erro comando ausente coluna de mensagens 33 Ir para Fim 118 5 3 6 1 Avalia o do Contexto das Ora es O objetivo determinar em qual contexto geral se situa a ora o como um todo ou seja qual o Esquema de Caso mais prov vel associado dentro dos que foram previamente planejados para o sistema frente s funcionalidades apresentadas pelo rob e os servi os poss veis decorrentes da sua abstra o oportuno lembrar que o usu rio tamb m poder usar o comando Mover para os lados Se isto for identificado no texto ser preciso adicionar um comando de Rotacionar para Direita ou Esquerda antes do comando Mover Assim para simplifica o os Esquemas de Caso Mover e Rotacionar amp Mover podem ser tratados por um nico a
35. Instru o Superior Compl Superior Compl Superior Compl Superior Compl Superior Compl Z i Eng Mec nica me Area Pedagogia 8 Inform tica automotiva 154 A tabela 6 1 2 apresenta o c lculo da M dia Mediana e Desvio Padr o para as respostas do Question rio Demogr fico Q1 a Q7 Tabela 6 1 2 C lculos estat sticos sobre o Question rio Demogr fico Quest o M dia Mediana Desvio Padr o Ql 4 8 5 0 1 7 Q2 2 4 1 0 2 3 Q3 1 6 1 0 0 8 Q4 1 0 1 0 0 a5 1 2 1 0 0 4 Q6 1 2 1 0 0 4 Q7 1 0 1 0 0 A partir do Question rio Demogr fico observa se que quase todos os usu rios participantes n o tem conhecimento sobre Rob tica Q3 Q4 e Q7 Intelig ncia Artificial Q5 e Q7 Processamento da Linguagem Natural Q6 e Q7 e programa o de computadores Q2 por m a maioria tem conhecimento como usu rio de computadores Q1 Um dos usu rios com forma o em inform tica tem bom conhecimento de programa o e tanto ele como outro usu rio engenheiro tem algum conhecimento sobre rob tica A tabela 6 1 3 apresenta o c lculo da M dia Media e Desvio Padr o para o Question rio sobre a experi ncia de uso Q08 a Q16 Tabela 6 1 3 C lculos estat sticos para o Question rio sobre a experi ncia de uso Quest o M dia Mediana Desvio Padr o Qos 4 6 4 0 0 8 Q09 5 0 5 0 1 1 Q10 5 4 5 0 0 5 a11 3 8 4 0 0 4 Q12 5 0 5 0 0 9 a
36. Knowledge and Wisdom 2004 Dispon vel em lt http www systems thinking org dikw dikw htm gt Acesso em 21 de abril de 2012 BICK E The Parsing System Palavras Automatic Grammatical Analysis of Portuguese in a Constraint Grammar Framework Tese Doutorado Universidade de Arhus Dinamarca 2000 BLACK P E Finite State Machine Dictionary of Algorithms and Data Structures U S National Institute of Standards and Technology 2008 Dispon vel em 193 lt http www nist gov dads HTML finiteStateMachine html gt Acessado em 15 de novembro de 2011 BORST P AKKERMAN H TOP J Engineergin Ontologies International Journal of Human Computer Studies S 1 Academic Press 1997 Vol Volume 46 BOUILLON P Traitement Automatique des Langues Naturelles Bruxelas Paris Aupelf Uref Editions Duculot 1998 BURTON R R BROWN J S Semantic Grammar A Technique for Constructing Natural Language Interfaces to Instructional Systems Bolt Beranek amp Newman Inc Cambridge MA Advanced Research Projects Agency DOD Washington DC EUA Maio 1977 CASARE S J Uma ontologia funcional de reputa o para agentes Disserta o de Mestrado da Escola polit cnica da USP S o Paulo s n 2005 CASTRO S Ontologia Rio de Janeiro Ed Jorge Zahar 2008 CHEN M Ontology and Semantic Web 2009 Dispon vel em lt http www ecs syr edu faculty mccracken nlpspring2009 Ontology 2009 pdf gt Acesso em 27
37. Marcos de Aguiar Orientador Aprova do Prof Dr Clayton Eduardo dos Santos IFSP BRA Membro Interno Aoao Prof Dra Roseli Aparecida F Romero ICMC USP DO Considerando o 25 APROVADO N O APROVADO S o Paulo de lindaa de LIZ Assinaturas Uub CIM vos Galles Membro Interno AGRADECIMENTOS Deus nosso Pai de Amor e Bondade pela permiss o sem a qual nada seria poss vel pela generosa oferta de infind veis oportunidades de aprendizado autoconhecimento e desenvolvimento pelo amparo nas horas dif ceis e compreens o da grande imperfei o que nos caracteriza a manifesta o Ao grande amigo Jair de Azevedo Jr cujo apoio incentivo orienta o e perseveran a inesgot vel foram de valor inestim vel nas vezes quando meu nimo amea ou falhar Aos familiares e amigos pelo suporte direto e pela compreens o com o tempo ausente os quais foram dedicados longamente execu o deste trabalho Aos companheiros de trabalho no IPEN que pacientemente compreenderam meu cansa o depois das longas horas de estudo sempre oferecendo amparo e novas oportunidades tantas vezes quantas foram necess rias Ao Prof Dr Paulo Marcos de Aguiar pela valiosa orienta o sem a qual este trabalho n o poderia ser realizado Ao Prof Dr Paulo Barbosa pelas orienta es e colabora o nos momentos decisivos que se constitu ram em importante suporte aos bons resultados Ao Prof Dr Ricardo Pires cuja sabedoria
38. Ora es com sujeito OCUILO spa isa dia died a la ia a lala e 188 7 4 11 O dicion rio de palavras raras do SharpNLP emana 188 7 4 12 Capacidade de responder perguntas aeee 188 7 4 13 Novo Corpus de treinamento xe DO Aneel 189 7 4 14 Ferramenta para edi o do l xico eee 189 7 4 15 M dulo de ajuda ao usu rio sacadas asas na asa aaa a 190 8 REFER NCIAS BIBLIOGRAFICAS sssssssssssssssssssssessessstessesssieessesssieeseessseessessnieeseessnieneesens 191 AE AP NDICE ssa ia ii A Rd dd a 204 A O RODO C rUMINM da a rd cod aa nanena iinun danian Sin 204 Acta Sistema de Locomo o assa Ta 205 A 1 2 Sensores infravermelho ssa sara dios ara atear cena ada asa Da aaa ara aaa 207 A 133 C mera OO LH asas 208 A 1 4 Pin a daGlonave l sda a dad adia ata ada 210 A 1 5 Eletr nica em Dan CAC dau fete oa sandes nes oa sas ds as a 211 A 1 6 Radiobase e comunica o sem fI0 ssessessecssesssesseesseessesssesseesseesseeseesesseesseesseesseesseess 213 A 1 7 Baterias recarreg veis e carregador ada taaisa stands 213 A 1 8 Possibilidades de controle do Curumim means 215 A 2 Metodologia Ge SUG sas sas criigesgrbniasa Capas ad G ada Da baga ca Ria cauda nO af ON na aa nana 218 A 2 1 Recursos necess rios rasas ae teat ie tee o Ro a tee the Ce eho 218 A 2 2 Medi es e registros ss aaa fara fans aa esha teste aoa Sta Bae 218 A 2 3 Instru es ao pesquisador ads cete a tet a Dna Rete ete date echt Athos 218 A 2 4 Tarefa da segunda parte da exper
39. Passo Descri o 01 Atribuir vari vel de elemento inicial da ora o o valor zero 02 Para elemento da matriz palavras tokens executar 03 Se for pontua o v rgula ponto e v rgula ou e executar 04 Separar a ora o do elemento inicial da ora o at o elemento atual 05 Acrescentar a ora o matriz de sa da 05 Separar as respectivas marca es de fun es sint ticas da mesma forma 06 Acrescentar as marca es matriz de sa da 07 Atribuir vari vel de ponto inicial da ora o o valor do elemento atual 08 Fim do Se 09 Fim do Para 5 3 6 ALGORITMO IDENTIFICA O DE COMANDOS E PAR METROS Uma vez realizado o processamento sint tico do texto fornecido pelo usu rio ser preciso realizar a interpreta o para identificar os comandos presentes e se foram ou n o fornecidos todos os par metros de configura o necess rios Este algoritmo realiza processamento sem ntico e pragm tico simult neos em decorr ncia dos Esquemas de Casos previamente planejados para o sistema Sua entrada s o duas matrizes unidimensionais de strings cadeia de caracteres A primeira matriz cont m em cada elemento as palavras e tokens na sequencia em que foram digitados pelo usu rio A segunda matriz cont m em cada elemento as marca es sint ticas Tags respectivamente a cada palavra ou token e na mesma ordem Sua sa da uma matriz bidimensional de strings A primeira coluna s
40. a a aaa ieee ia aa aaa 214 A 1 15 Carregador das baterias e sua fonte de alimenta o 214 A 2 1 Planta do espa o proposto para teste com usu rios maes 221 A 2 2 Montagem do espa o para experi ncia com usu rios Vista 1 222 A 2 3 Montagem do espa o para experi ncia com usu rios Vista 2 222 A 4 1 Montagem do experimento para avaliar a comunica o sem fio 227 A 4 2 Outra vista do experimento para avaliar a comunica o sem fio 227 A 5 1 Tela inicial da miniaplica o de teste do SharpNLP mamae 231 A 5 2 Resultado da fun o SentenceDetect pela miniaplica o do SharpNLP 231 A 5 3 Resultado da fun o Tokenize pela miniaplica o do SharpNLP 232 A 5 4 Resultado da fun o PosTagger pela miniaplica o do SharpNLP 232 A 5 5 Resultado da fun o Chunker pela miniaplica o do SharpNLP nsss 233 A 5 6 Resultado da fun o Parser pela miniaplica o do SharpNLP 233 A 5 7 Resultado da fun o NameFind pela miniaplica o do SharpNLP 234 A 5 8 Tela inicial da aplica o de teste de comandos ao Curumim 236 A 5 9 Primeiro teste para o comando MOVE sssssesssescssesssesssessseessteessteeseesstesseesateeeneessteesatesnseeeas 237 A 5 10 Segundo teste para o comando Move marea 237 A 5 11 Terceiro teste para o comando Move aeee renan 238 A 5 12 Quarto teste para o comando MOVE esssessss
41. cada sequ ncia No caso do SharpNLP adotado como biblioteca de fun es que realizam este trabalho a fun o denomina se SentenceDetect Sua entrada uma string cadeia de caracteres com o texto digitado pelo usu rio e sua sa da uma matriz de strings sendo que cada elemento dessa matriz uma cadeia que cont m a sequ ncia que possui a maior probabilidade de ser um per odo distinto conforme o Modelo de Entropia M xima B Separa o de palavras ou tokens Para que seja poss vel fazer a an lise sint tica e atribuir fun es gram ticas s palavras da ora o preciso que essas palavras sejam individualizadas corretamente De maneira geral este n o um trabalho dif cil de ser realizado em l ngua Portuguesa uma vez que as palavras s o geralmente separadas por espa os Uma vez que isto nem sempre ocorre como no caso de contra es do tipo d gua onde poss vel encontrar os componentes d e gua e que realmente significam de gua esses componentes s o denominados tokens porque s o elementos que apresentam fun es sint ticas capazes de proporcionar a ordem adequada ora o Em outras palavras e conforme o exemplo suscitado d n o propriamente uma palavra mas assume a mesma fun o sint tica da palavra de 92 Al m das palavras os sinais de pontua o s o importantes elementos de organiza o do per odo e precisam ser considerados para
42. caso o recurso do denominado Windows Forms disponibilizado pela linguagem CH e a biblioteca de fun es disponibilizadas pelo dotNet Framework da Microsoft Por m uma vers o para Web pode ser tamb m desenvolvida para o sistema utilizando os recursos dispon veis no dotNet Framework O bloco de Intelig ncia e Controle um conjunto de fun es que desempenham o processamento cr tico fundamental do Sistema Rob tico proposto neste bloco funcional que ocorrem o processamento da linguagem natural o sequenciamento dos comandos identificados e o controle do rob propriamente dito Independentemente da interface que seja utilizada para comunica o com o usu rio estas fun es sempre ser o utilizadas da mesma forma para realizar o processamento e o trabalho A Interface com o Rob uma via de software que o bloco de Intelig ncia e Controle disp e para comunica o com o rob e executar os comandos As interfaces el tricas existentes para acionamento est o acion veis somente para ela O software o nico intermedi rio poss vel para o bloco de Intelig ncia e Controle Os detalhes el tricos canais de comunica o e seus protocolos s o abstra dos neste ponto atrav s de bibliotecas de fun o preferencialmente desenvolvidas e fornecidas pelo fabricante do Rob como o caso do Curumim O Rob o ponto focal das capacidades disponibilizadas pelo sistema atrav s dos recursos e fun es de a o n
43. consideradas para avalia o nesta disserta o outras variantes poss veis de interface sen o para algum coment rio til clareza do texto Com rela o ao hardware o sistema rob tico proposto ser desenvolvido sobre computador pessoal tipo PC com sistema operacional Windows Estar conectado a um nico rob que neste caso ser o brasileiro Curumim Em decorr ncia o planejamento das suas fun es e servi os poss veis est fortemente relacionado aos recursos dispon veis no rob Ainda assim n o ser a totalidade das funcionalidades que ser o utilizadas mas t o somente as que se mostraram mais interessantes aos prop sitos deste trabalho Dentre as funcionalidades e recursos presentes no Curumim foram consideradas somente e Fun es de atua o Deslocamento e Rota o e e Fun es de sensoreamento detec o de obst culo por infravermelho O rob Curumim herdou o paradigma de movimenta o humano ou seja desloca se para frente ou para tr s Como n o possui suporte para deslocamento para os lados necess rio executar uma rota o quando este tipo de deslocamento necess rio Os sensores de obst culo funcionamento por reflex o de sinal infravermelho O conceito de funcionamento sinalizar a presen a ou n o de obst culo dentro de certa dist ncia informada ao inv s de retornar a dist ncia propriamente dita at o obst culo N o foram consideradas outras funcionalidades e recursos disp
44. das possibilidades do uso da linguagem de programa o CH mostrou se promissora H algumas iniciativas de software de c digo aberto e de software livre como o pr prio SharpNLP que s o teis para pesquisas e desenvolvimentos de trabalhos na rea E outros mais vir o no futuro Os ambientes de desenvolvimento integrado para o C est o dispon veis gratuitamente para trabalhos individuais e de pequena escala como tamb m se encontram ambientes de desenvolvimento integrado para escala profissional como o caso do Visual Studio At o momento da conclus o da reda o deste trabalho na pesquisa de fontes bibliogr ficas e de material de refer ncia t cnica os trabalhos encontrados de aplica o pr tica envolvendo programa o de computadores e a teoria dos Esquemas de Casos em l ngua Portuguesa direcionados ao processamento da linguagem natural para extra o de significado n o s o muitos Contudo deve se considerar que o acesso a este tipo de documenta o t cnica lus fona consideravelmente restrito em rela o ao acesso a documentos em l ngua inglesa por exemplo 7 2 CONCLUS O O sistema proposto comp e se de um rob nacional e um software de integra o dotado de recursos de interface controle e intelig ncia Este ltimo fruto exclusivo da realiza o deste trabalho Atrav s da an lise dos resultados obtidos durante os testes pode se concluir que poss vel conceber e realizar com sucesso um sist
45. de marco de 2011 CHOWDHURY G Natural Language Processing Annual Review of Information Science and Technology v 37 p 51 89 2003 CIBERNETICS In WIKIPEDIA a enciclop dia livre Dispon vel em lt http en wikipedia org w index php title Cybernetics amp oldid 419362687 gt Acesso em 15 de mar o de 2011 CLARK A FOX C LAPPIN S et al The Handbook of Computations Linguistics and Natural Language Processing Oxford UK Wiley Blackwell 2010 194 CLARK P THOMPSON J HOLMBACK H DUNCAN L Exploiting a Thesaurus Based Semantic Net for Knowledge Based Search 12th Conference on Innovative Applications of AI AAAI IAAI 2000 Austin Texas EUA p 988 995 2000 DAHL V FALL A THOMAS M C Driving robots through natural language IEEE International Conference on Intelligent Systems for the 21 Century v 2 p 1904 1908 Canada 1995 ENGELS S Maximum Entropy Markov Models Dispon vel em lt http www cs toronto edu sengels resources html gt acessado em lt 24 de junho de 2011 gt FALBO R A RUY F B PEZZIN J MORO R D Ontologias e Ambientes de Desenvolvimento de Software Semanticos Ibero American Symposium on Software Engineering and Knowledge Engineering JIISIC 2004 FELLBAUM C WordNet An Electronic Lexical Database Cambridge MIT Press 1998 FERNANDES H N Portugu s Descomplicado Conforme o Novo Acordo Ortogr fico Rio de Janeiro Ed Ferreira 2010
46. e busca cont nua pelo conhecimento representaram valioso esteio perseveran a ao estudo e dedica o desde o dia da avalia o do meu projeto de pesquisa como durante as aulas de laborat rio onde colaboramos como professores Aos meus colegas da turma de Mestrado em Automa o e Controle cujo humor e entusiasmo foram sempre grande est mulo ao estudo e ao esfor o continuados Aos meus alunos do IFSP pelo carinho e compreens o que inspiraram a energia para prosseguir no rduo caminho de aprender a ensinar A imagina o mais importante que o conhecimento Albert Einstein RESUMO O acionamento de rob s m veis pode ser por controles el trico ou eletr nico manual ou ent o por programa o utilizando comandos e linguagem espec ficos Por m um usu rio leigo provavelmente n o obteria resultados satisfat rios eficazmente Uma alternativa nesse caso comandar o rob diretamente em Portugu s ou seja utilizando a linguagem natural Com a proposi o e avalia o de sistema para supervis o controle e opera o de rob por meio de linguagem natural em Portugu s alguns recentes avan os tecnol gicos nas reas da rob tica e da intelig ncia artificial s o abordados de forma pr tica atrav s de solu o concebida com foco em servi os Foram abordados conceitos como a progress o dado informa o conhecimento no es suficientes sobre representa o do conhecimento defini o e
47. elemento n o terminal pelos seus respectivos componentes gramaticalmente corretos O processo repetido recursivamente da mesma forma como descrito pouco antes at o ponto em que todos os componentes n o terminais sejam substitu dos por componentes terminais Portanto se o ltimo n vel da rvore s o os elementos terminais desta gram tica o primeiro n vel seu elemento inicial RR SN SV PS y S DET SUB V SN SUB O menino comeu banana Figura 3 3 1 An lise sint tica de uma frase com estrutura em rvore Fonte LEVINE DRANG EDELSON 1988 3 3 2 AN LISE TOP DOWN E AN LISE BOTTOM UP Para executar a an lise sint tica de uma frase e obter sua estrutura h duas estrat gias que derivam seu nome de uma observa o da representa o em rvore an lise Top Down e an lise Bottom Up O resultado dessas an lises o mesmo ou seja todas as palavras da frase s o associadas a sua fun o conforme a gram tica An lise Top Down a sequ ncia de aplica o das regras da gram tica se inicia no elemento inicial descendo at que os todos os elemento terminais sejam efetivamente as palavras da frase em an lise KNIGHT RICH 1993 57 Por exemplo se for utilizada a gram tica da tabela 3 3 4 para a frase Maria foi ao cinema ser obtida uma an lise representada em rvore conforme mostra a figura 3 3 2 Tabela 3 3 4 Exemplo de regras de gram tica Fonte LEVINE D
48. em linguagem natural foi composta com alguns elementos para permitir o controle da utiliza o dos recursos de linguagem natural e tamb m o pr prio sistema rob tico A seguir ser mostrado o conjunto desses elementos A Instru o em Portugu s campo de texto para linguagem natural o campo de texto onde o usu rio poder inserir as ora es contendo as instru es em Portugu s e em linguagem natural que ser o interpretadas pelo sistema Na figura 4 2 2 este campo indicado pela letra A ilustrando onde est localizado e como se apresenta B Sequ ncia de comandos interpretados e reconhecidos uma caixa de listagem aonde s o exibidos os comandos interpretados e reconhecidos a partir das instru es em Portugu s Os comandos s o organizados na ordem de execu o como se encontram no texto do usu rio Al m dos comandos propriamente ditos na coluna ao lado direito s o inclu das mensagens de erro ou informa es complementares associadas ao comando da mesma linha localizado na coluna da esquerda Na figura 4 2 2 este campo indicado pela letra B ilustrando onde est localizada esta caixa de listagem e como se apresenta C Bot es de controle da execu o dos comandos Durante a utiliza o e para controle da maneira de execu o da sequencia de comandos foram inclu dos quatro bot es cada com finalidades pr prias S o eles e Limpar Sequ ncia remove todos os comandos da l
49. es de compet ncias conforme visto logo antes Para isso preciso descrever a estrutura interna dos conceitos Exceto os termos usados para indicar as classes os demais se referem s suas propriedades Cada classe possui um conjunto caracter stico de propriedades todas as subclasses herdam suas caracter sticas Assim uma x propriedade deve ser atribuida inicialmente a classe mais gen rica possivel dentre aquelas que podem possui la NOY MCGUINESS 2001 Dicion rio A palavra dicion rio tem significado de vocabul rio Cwordbook para leitores humanos segundo dizem alguns autores A palavra l xico geralmente usada para se referir ao componente de um sistema de PLN que cont m informa es sem nticas significado e gramaticais estrutura o e composi o sobre itens lexicais Uma base de dados lexical aquela que coleciona informa es lexicais com estruturada acess vel por sistemas de PLN GUTHRIE et al 1996 Sugere Scapini 1995 que de maneira geral l xico uma lista de palavras contendo tamb m seus significados e suas classifica es gramaticais Geralmente est relacionado a um determinado contexto mais ou menos abrangente Para uma dada l ngua um l xico o conjunto de todos os itens lexicais que seus falantes se utilizam j utilizaram ou poder o utilizar Ent o os dicion rios ou l xicos t m como prop sito fornecer informa es suficientes sobre palavras tais como etimologia
50. estruturas da linguagem natural comparativamente s linguagens artificiais o Processamento da Linguagem Natural ou Lingu stica Computacional sua implementa o atrav s de m todos determin sticos e estoc sticos estat sticos modelos de Entropia M xima e a import ncia do uso de ontologias para obten o dos resultados esperados Para a pr tica foi proposta uma solu o que servisse como prova de conceito funcional do uso combinado das teorias e das tecnologias em quest o Nenhum recurso especial foi usado tendo se em vista o objeto de propor uma solu o facilmente acess vel mesmo que baseada em novas tecnologias O software de integra o apresentado frente solu o pr tica proposta S o avaliadas as funcionalidades que se tornaram poss veis a potencialidade das novas funcionalidades que podem ser criadas sua adaptabilidade s caracter sticas dos rob s que venham a ser usados e as diversas interfaces homem m quina que poderiam ser usadas para acionamento dos servi os existentes O resultado foi positivo em mais de tr s quartos dos casos inclusive com as varia es permitidas na linguagem natural Comandos complexos com encadeamento de indica o de refer ncias externas diretivas e navega o autom tica foram avaliados com diferentes estilos de reda o e tempos verbais Palavras chave Interface Rob tica Rob M vel Processamento de Linguagem Natural Acionamento Remoto ABSTRACT Driving mobile
51. executar a visita o Requer portanto outro tipo de processamento que n o uso simples do comando Rotear 176 6 4 10 NOME DAS REFER NCIAS Caso existam locais de refer ncias com mesmo nome como mais de uma g kl Cc rd sa da por exemplo eles precisam ser identificados com nomes nicos para se tornarem refer ncias claras sem ambiguidade Tamb m os locais de refer ncia precisam ser identificados por uma nica palavra ou ent o palavras combinadas por h fen por exemplo suarda lou a porta A saida 2 porta principal etc N o s o permitidos nomes com duas ou mais palavras separadas por espa os 6 5 OBSERVA ES FINAIS Durante a realiza o dos testes uma funcionalidade que surgiu sem ser intencional durante o planejamento foi a capacidade de responder perguntas No caso trata se de uma funcionalidade bastante restrita e pouco abrangente mas que digna de ser mencionada tendo se em vista que o Sistema Rob tico possui v rias informa es elas podem ser utilizadas em conjunto e o usu rio naturalmente ter necessidade de conhecer ou pesquisar esse conte do interessante notar que perguntas iniciadas com Onde esta fica e Como chegar a uma dada refer ncia conhecida o sistema capaz de apresentar resposta satisfat ria ainda que pelos meios dispon veis na Interface em Linguagem Natural e n o a linguagem natural propriamente dita Assim ao coloca
52. matriz de sa da extraindo os pontos relativos rota e organizando os em 148 ordem de preced ncia da origem ao destino Uma vez dispondo da sequ ncia de pontos pertencentes rota os procedimentos de L gica e Controle do Rob realizam a transcri o para uma sequ ncia apropriada de comandos de movimento e rota o com seus respectivos par metros A funcionalidade b sica da Planta do local decorrente de adapta es e ajustes feitos no c digo em C original de Allen 2008 Apensar de fornecer um algoritmo de busca de rota este n o pode ser aproveitado uma vez que utiliza for a bruta para buscar a solu o Ao inv s disso foi adaptado o algoritmo A A Estrela proposto por Husse 2010 por se tratar de implementa o computacionalmente r pida e que poder ser utilizada futuramente inclusive em plantas bem mais complexas ou com resolu o muito superior Para a proposi o de solu o ao problema do algoritmo de busca de rota foram empenhadas cerca de 40 horas de trabalho de pesquisa Somando se o tempo necess rio para estudo implementa o testes e ajustes o total at o ponto de um resultado utiliz vel somou cerca de 100 horas Estes esfor os ocorreram entre julho e outubro de 2011 149 6 TESTES E RESULTADOS Nesta se o que consiste de duas partes ser o apresentados os testes realizados com o sistema rob tico proposto e os resultados obtidos Na primeira parte s o apresentados os experi
53. microchips Esse fen meno de metadesenvolvimento ou metaevolu o das m quinas n o ocorre por si s mas ocorre gra as interven o criativa e organizadora humana Essa interven o somente poss vel mediante uma intera o entre ambos os atores Organiza o pressup e controle e o fen meno do controle dire o gest o ou governan a envolvendo Humanos e M quinas uma quest o tradicional abordada pela cibern tica Assim nesse constante acelerar das mudan as do mundo presum vel que a intera o entre Homens e M quinas seja observada cada vez mais de forma frequente e aprofundada E como forma de isso ser tamb m desenvolvido na parte em que lhe compete o contato precisa se tornar mais simples amig vel intuitivo e conveniente Ou seja cada vez mais natural para os Seres Humanos Pelo menos poder ser observado assim enquanto estes ltimos forem os mais inteligentes e criativos Este trabalho contribui ao reunir algumas refer ncias significativas avalia es sobre suas utilidades e alguns significados pr ticos durante uma aplica o real Ao lado disso feita uma abordagem utilizando o Portugu s como l ngua natural uma vez que a sexta mais utilizada no mundo LEWIS 2009 Pesquisar estudar e avaliar algumas teorias e tecnologias que podem ser utilizadas para desenvolver a intera o entre Humanos e M quinas atrav s da constru o de um sistema pr tico trouxe luz dos fatos algumas possib
54. ncia Conceitual DC Para isto utiliza um conjunto de primitivas conceituais que podem ser combinadas para compor os significados de qualquer linguagem natural Primitivas usadas para criar as representa es das a es s o mostradas na tabela 3 4 1 Tabela 3 4 1 A es Primitivas ACT Fonte BARR FEIGENBAUM 1986 A O ACT SIGNIFICADO Atos caracterizados por efeitos f sicos GRASP Dom nio f sico de um objeto por um ator p ex agarrar EXPEL Expuls o algo do corpo de um animal ou ator p ex chorar INGEST Ingest o de algo por um animal ou ator p ex comer MOVE Movimenta o de parte do corpo p ex chutar PROPEL Aplica o de for a a um objeto f sico p ex empurrar Atos caracterizados pela mudan a de estado resultante ATRANS Mudan a em rela o abstrata relativo a um objeto p ex dar possuir PTRANS Mudan a de local de um objeto p ex ir correr colocar Atos usados como instrumento para outros atos ATTEND Direcionamento de um rg o de sentido para um est mulo p ex escutar SPEAK Produ o de sons p ex falar Atos caracterizados por efeitos mentais MBUILD Constru o de novas informa es a partir de antigas p ex decidir MTRANS Transfer ncia de uma informa o mental p ex contar ver ouvir 63 Ao lado das primitivas ACT Schank prop e outros elementos para representar as conceitualiza es e PP ou Picture Producer
55. ncia e Controle A primeira com o bloco de Processamento da Linguagem Natural para as instru es vindas do usu rio A segunda o bloco de L gica e Controle de Comunica o para permitir as 76 demais funcionalidades do sistema bem como complementar o funcionamento da pr pria interface O bloco de Processamento da Linguagem Natural comunica se somente com o bloco de L gica de Controle e Comunica o uma vez que o resultado produzido pelo primeiro a sequ ncia de comandos e par metros interpretados a partir do texto do usu rio Internamente o bloco de L gica e Controle de Comunica o composto por dois outros blocos de fun es L gica e Controle do Rob e Controle da Comunica o entre o Sistema e o Rob detalhados pelas se es 4 3 2 e 4 3 3 a seguir A Interface com o Rob comunica se com o bloco de L gica de Controle e Comunica o por via de software para permitir o controle e supervis o do Rob com o qual se comunica por via de hardware O bloco de Processamento da Linguagem Natural tamb m poderia ser denominado de Intelig ncia Artificial ou Intelig ncia de M quina j que implementado usando t cnicas desta rea de conhecimento Tamb m agrupa as fun es que oferecem recursos inteligentes ao sistema como o algoritmo de busca heur stica de caminho associado ao comando Rotear abordado nas se es 5 2 1 abstra es agregam utilidade e 2 8 algoritmo de busca do melhor caminho poss
56. necess rio antes convert lo em uma sequ ncia apropriada de comandos Mover e Rotacionar compat veis com o rob Assim os obst culos do ambiente poder o ser contornados conforme previamente determinado A implementa o no sistema rob tico foi de acordo com o Curumim Outros rob s poder o dispor de recursos de deslocamento diferentes como movimenta o omnidirecional em todas as dire es por exemplo Neste caso uma solu o diferente 128 de convers o do caminho encontrado para comandos de movimenta o pode ser elaborada conforme for o caso Sua entrada uma vari vel de n mero inteiro que conter a velocidade que ser usada nos comandos Mover Por m para funcionamento o algoritmo retirar as demais informa es para funcionar diretamente da Planta do ambiente exist ncia ou n o do Alvo a exist ncia ou n o de um caminho at ele bem como o caminho em si Sua sa da uma matriz unidimensional de strings cadeia de caracteres contendo os comandos Mover e Rotacionar j com seus respectivos par metros de configura o organizados na sequ ncia adequada para fazer o rob percorrer o caminho previsto na anteriormente pelo software A tabela 5 3 18 descreve a estrutura principal o algoritmo Rumar Para Tabela 5 3 18 Algoritmo Rumar Para Passo Descri o 01 Executar se o Avaliar condi es e preparar 02 Executar se o Transformar caminho em comandos
57. never in any definable way produced any art OP S NP NP DT The NN suburb PP IN of NP NNP Saffron NNP Park VP VBD lay PP 1 P S NP PRP RJ VP VBD was VP VEN but PP IN of NP DT a OJ bright NN beick IN theo P S NP PRP kJ VP VBD had VP VEN been NP NP DT the NN outburst PP IN of NP D OP S NP PRP h VP VBD was VP VEN described PP IN with NP DT some NN justice PP off Figura A 5 6 Resultado da fun o Parser pela miniaplica o do SharpNLP 234 Clicando se no bot o Find Names a fun o NameFind executada resultando na indica o dos nomes reconhecidos conforme mostrado na figura A 5 6 E OpenNtP Tools Example ID x ay on the sunset side London as red and ragged as a cloud of sunset R was ts skyline was fantasie pa even s ground plan was wild t had been the k had been the outburst of a speculative bulder faintly tinged with art who called ts architecture sometin k was described wth some justice as an artistic colony though never in any definable way produced an P Figura A 5 7 Resultado da fun o NameFind pela miniaplica o do SharpNLP An lise e Conclus o Parciais Tendo em vista as etapas necess rias para o processamento da linguagem natural conforme esclarecem Barros e Robin 1996 e as fun es dispon veis no SharpNLP ou seja n o disp e daquelas capazes de processamento sem ntico pragm tico ou de
58. o Encontrar Velocidade e Local destino 03 Se for encontrado Local destino executar 04 Executar se o Colocar Alvo na Planta 05 Sen o 06 Incluir mensagem de erro de falta de Local 07 Ir para Fim 08 Fim do Se 09 Executar algoritmo Buscar Caminho 10 Executar fun o Recalcular Planta 11 Executar algoritmo Rumar Para resulta em sequ ncia de comandos Mover e Rotacionar 12 R tulo Fim executar 13 Retornar resultados colunas como sa da para o algoritmo 14 Encerrar algoritmo A se o Encontrar Velocidade e Local do comando Rotear ser descrita a seguir O Local refere se ao destino a ser atingido e poder ser mencionado tamb m como Local Destino ou Alvo ao longo este texto Na situa o de aus ncia da indica o de velocidade o sistema emitir mensagem de erro juntamente com aviso da solu o paliativa que ser assumir velocidade padr o normal 126 Se porventura o usu rio utilizar mais de uma palavra indicando velocidade o sistema considerar somente a ltima que aparecer na ora o desprezando as demais Isto se d em decorr ncia da l gica de funcionamento do algoritmo e optou se por manter assim diferentemente da solu o adotada para o comando Mover Com rela o ao Local este significa a coordenada de um ponto na Planta do ambiente Foi implementada a extra o de coordenadas somente a partir do L xico ou seja foram dados nomes a alguns pontos
59. o da Execu o for N o Abortada executar 07 Exibir mensagem ao usu rio de execu o terminada 08 Sen o 09 Exibe mensagem de erro sobre execu o abortada antes do t rmino 10 Fim do Se 11 Refresca exibi o da figura do rob na janela 12 Sair do procedimento 5 3 13 PROCEDIMENTO EXECUTAR PASSO Este procedimento dispara a execu o de um nico comando presente na lista ou seja o que est no ponto atual Ao lado disso apresenta as mensagens de acompanhamento apropriadas ao usu rio e atualiza o N o h uma entrada estruturada para este procedimento Trata se de um evento disparado pelo usu rio atrav s do bot o Executar Passo na Interface em Linguagem Natural Igualmente inexiste uma sa da estruturada sen o os eventos que resultar o A tabela 5 3 26 descreve o procedimento Executar Passo Tabela 5 3 26 Procedimento Executar Passo Passo Descri o 01 Se existir algum comando selecionado na lista executar 02 Executa procedimento Executar Comando para comando atual 03 Se ordinal do comando atual for menor que ltimo executar 04 Selecionar comando seguinte 05 Fim do Se 06 Sen o 07 Executa procedimento Executar Comando para primeiro comando da lista 08 Selecionar comando seguinte 09 Fim do Se 10 Exibir mensagem ao usu rio de execu o terminada 11 Atualiza posi o do rob na planta 12 Sair do procedimento 137 5 4
60. o do algoritmo de busca D Lite D star lite no sistema proposto por ser mais moderno e consumidor de menores recursos computacionais 7 4 9 BUSCA DE ROTA OU CAMINHO A PARTIR DE UM PONTO FUTURO Para superar as limita es atuais a adapta o do sistema para permitir a busca de caminho a partir de um ponto futuro ou mesmo um ponto qualquer tornar o sistema para mais flex vel frente s condi es reais de uso que podem surgir Isto por que necess rio que a Busca de Rota seja a primeira instru o ou seja deve se considerar sempre o local atual do rob para que o caminho encontrado esteja correto e tamb m n o poss vel utilizar mais de uma vez por instru o este 188 recurso de busca heur stica na forma como se apresenta neste ltimo est gio de desenvolvimento 7 4 10 ORA ES COM SUJEITO OCULTO Recurso lingu stico poss vel no Portugu s a reda o de frases com sujeito oculto Ou seja considerando se que os componentes b sicos de uma ora o s o Sujeito Verbo e Predicado ocultar o sujeito reescrever a frase de exemplo Eu comi uma fruta como Comi uma fruta onde o pronome Eu foi suprimido na segunda reda o N o s o todas as l nguas que disp em desta possibilidade No processamento estat stico da l ngua o uso de sujeito oculto na ora o ocasionou incorre es adicionais na classifica o gramatical das palavras especialmente os verbos Fica como sugest o o
61. o do rob para o ponto inicial zero ou seja coordenadas X Y e ngulo de rota o no valor zero Na figura 4 2 3 a localiza o das caixas de texto com a representa o do conte do dos registradores internos de localiza o e rota o bem como o bot o Zerar Reiniciar Posi o est indicada pelo n mero 3 E Mapa ou planta de representa o do local Para permitir uma representa o do local aonde se localiza o rob e onde s o realizados os experimentos foi colocada uma planta Ela possui fun o interativa com o sistema rob tico de onde ele poder retirar informa es teis para realizar a navega o pelo local por exemplo Esta planta pode ser personalizada atrav s de cliques com o cursor do mouse introduzindo ou removendo obst culos reais por exemplo As plantas criadas podem ser guardadas em arquivos no computador hospedeiro e tamb m recuperadas posteriormente conveni ncia do usu rio A localiza o do rob na planta indicada por um quadrado alaranjado 82 Quando uma instru o fornecida que mencione um destino ou alvo de refer ncia para navega o este ponto indicado por um quadrado verde O percurso proposto para navega o indicado em azul claro e os obst culos em cinza escuro O ajuste da escala da planta feito atrav s de uma caixa de texto denominada Escala da Planta inserido com para esta finalidade sendo que as medidas dever o ser inseridas em m
62. o inerentes do ator e s o nicos e pessoais Discutindo a proposi o de Ackoff Zeleny 1987 Apud ROWLEY 2006 e Bellinger et al 2004 Apud ROWLEY 2006 fizeram proposi es teis bem como modifica es na hierarquia elaborando um pouco mais o exposto por Ackoff Segundo Rezende 2003 a figura 2 3 1 representa graficamente as ideias contidas nos tr s modelos Ackoff Zeleny e Bellinger para o relacionamento entre esses conceitos 24 Independ ncia do Contexto intelig ncia Compreens o dos princ pios conhecimento Compreens o dos padr es informa o Compreens o dos relacionamento dados Entendimento Figura 2 3 1 Dado Informa o Conhecimento e Intelig ncia Fonte REZENDE 2003 2 3 2 RELA O COM A PROPOSTA DESTE TRABALHO A hierarquia dado informa o conhecimento sabedoria sigla DIKW do ingl s data information knowledge wisdom um dos modelos mais reconhecidos nas literaturas sobre gerenciamento da informa o sistemas de informa o e gerenciamento do conhecimento segundo Rowley 2006 usada para contextualizar dado informa o conhecimento e s vezes intelig ncia e sabedoria um em rela o ao outro e para descrever o processamento que transforma uma entidade de um n vel em outra do n vel seguinte por exemplo dados em informa o Esta maneira de pensar ou seja agrupar os conceitos semelhantes e organiz lo em uma ordem que pode ser de signi
63. os comandos e par metros previamente organizados na lista sequencial mencionada anteriormente A figura 4 6 3 ilustra a maneira geral como a execu o e o controle dos comandos s o realizados pelo Sistema Rob tico Lista de L gica de Comandos Controle e Rob Parametrizados Comunica o Figura 4 6 3 Vis o geral da execu o e do controle dos comandos Para que sejam efetivamente executados pelo Rob o Procedimento de l gica e controle faz uso dos G Procedimentos de comunica o entre o rob e o sistema de controle As quest es de envio e recebimento de comandos e par metros do sistema para o rob acompanhamento da execu o pelo rob recebimento da leitura dos sensores do rob para o sistema e os problemas que podem ocorrer durante a comunica o com as mensagens de erro relativas s o processados neste ponto do Sistema Rob tico A figura 4 6 4 representa a organiza o do bloco de fun es respons veis pela L gica de Controle e Comunica o do Sistema Rob tico proposto L gica e Controle do Rob Comunica o entre o Sistema e o Robo Figura 4 6 4 Organiza o das fun es de L gica de Controle e Comunica o Foi mostrada acima uma vis o geral dos recursos respons veis pelo funcionamento do Sistema Rob tico que permite os resultados objetivados por esta 104 disserta o e assim possibilitar a compreens o do relacionamento entre eles A Se o 5 3 Algoritmos e
64. palavras elas s o submetidas ao procedimento que ir extrair os par metros e dados ali contidos E Fun es determin sticas de avalia o do significado e extra o de informa es do texto levando em conta o contexto a que pertencem Ir tamb m identificar os erros e par metros faltantes para substitu los por valores padronizados pr estabelecidos pelo sistema de forma que o comando a ser inserido na lista tenha condi es de ser til Isto feito com aux lio de um l xico ou dicion rio recurso heur stico que associa valores e par metros teis comput veis para cada palavra dentro dos diferentes contextos mapeados pelo sistema e de um procedimento de software que se encarrega de realizar a verifica o de consist ncia do resultado para gerar as mensagens de erro e avisos conforme o caso Os contextos mapeados previamente pelo sistema referem se s fun es poss veis de serem executadas pelo rob conectado ao sistema mover girar fotografar pin ar etc e os servi os decorrentes do uso inteligente dessas fun es navegar at um lugar mostrar um objeto correr at um lugar posicionar se em rela o a um lugar etc O mapeamento feito com sua respectiva vincula o s palavras associadas por interm dio da teoria dos Esquemas de Casos Case Frames em ingl s O Cap tulo 3 esclarece sobre esta teoria 102 O conjunto de palavras ora o que apresentar significado que n o puder
65. para controle da conex o com o rob Logo depois surgiu a necessidade para exibir e controlar a posi o de orienta o do rob e em seguida para exibir e controlar os sensores de obst culos Neste caso optou se por manter as informa es de localiza o e orienta o do rob o mais pr ximo poss vel da planta do local j que esses dados est o dentro do mesmo mbito de funcionalidade um completa o outro para perfazer a informa o sobre onde no ambiente est o rob e onde estar com a execu o do pr ximo passo 5 5 A ELABORA O DO SOFTWARE Por ser o Software de Intelig ncia e Controle um conjunto de fun es que desempenham o processamento cr tico fundamental do Sistema Rob tico proposto sua concep o desenvolvimento e consolida o foi uma das partes que mais tempo consumiu tempo logo atr s da pesquisa de fontes bibliogr ficas e de referencial te rico Isto porque se estas ltimas tinham como prop sito permitir encontrar a solu o tecnol gica que levaria aos resultados esperados processamento da linguagem natural 140 era a partir da interpreta o pr tica desse conte do em si que as solu es tecnol gicas surgiriam Como premissas b sicas para o Sistema Rob tico proposto seriam utilizados um rob brasileiro o Curumim a linguagem de programa o CH j que moderna orientada a objetos disp e de uma vasta biblioteca de fun es e recursos denominada dotNet e possui suport
66. podem ser teis ao Sistema Rob tico Em seguida testar essas fun es com texto em linguagem natural em ingl s vinculando se a comandos do rob Curumim Fun es dispon veis suas propriedades e suas utilidades Segundo a documenta o do SharpNLP as fun es dispon veis para processamento da linguagem natural em l ngua inglesa s o e Sentences Detect Detecta Senten as divide o texto em senten as ou frases nos pontos mais prov veis e Tokenize Tokeniza ou divide em tokens separa uma senten a ou frase previamente separada pela fun o anterior em palavras ou tokens da maneira mais prov vel poss vel e POS Tagger Etiquetador de Classes Gramaticais marca cada palavra ou token previamente separado pela fun o anterior com sua mais prov vel classe gramatical conforme utiliza o na senten a ou frase em quest o e Chunker Agrupador de Senten as utilizado para agrupar conjuntos de palavras ou token trechos de senten a por fun o sint tica e Parser Analisador de Senten as analisa sintaticamente a senten a ou frase indicando por complete os agrupamentos e classes gramaticais de cada estrutura que a comp e e e NameFind Encontra Nomes marca a identifica o de nomes mais prov veis presentes na senten a ou frase que podem ser datas locais moedas organiza es porcentagem pessoas e tempo Utilizando uma miniaplica o veiculada junto do SharpNLP poss vel
67. por m todos estoc sticos ARGILLANDER 2005 KONOPIK 2006 por m n o foi poss vel obter detalhes suficientes de sua implementa o para uso com o CH no Sistema Rob tico proposto At o momento do encerramento desta fase cerca de junho e julho de 2011 n o foi poss vel encontrar nenhum Corpus de treinamento para marca o sem ntica dispon vel gratuitamente muito menos em l ngua portuguesa do Brasil Assim a pesquisa de referencial te rico resultou numa sugest o para m todos determin sticos como sendo praticamente mais promissores para o processamento sem ntico A Gram tica Sem ntica assemelha se Gram tica Livre de Contexto e a sua an lise parsing pode ser executada pelos mesmos algoritmos Por m esta an lise seria bastante dependente de Elementos Terminais palavras o que significa um aumento r pido da complexidade da gram tica quando se busca flexibilidade por meio de maior vocabul rio e variedade na constru o das frases A l ngua portuguesa flexiona os verbos gerando v rias novas palavras que precisariam ser previstas no planejamento de tais gram ticas Tamb m seria preciso definir formas de resolver as ambiguidades Optou se por n o utilizar esta teoria A Depend ncia Contextual apresenta uma forma organizada de representar o significado de textos mais elaborados com uma hist ria Com um conjunto finito de significados elementares com possibilidade de representa o que s o usados de forma
68. possam ser obtidos Dahl Fall e Thomas 1995 demonstram uma solu o que combina duas vis es Ou seja utilizam um mecanismo de dedu o de alto n vel para produzir um plano geral ao mesmo tempo em que se executa uma verifica o din mica de baixo n vel distribu da com o programa rob tico para fazer a interface din mica com as a es do rob e as informa es relativas ao seu desempenho O artigo examina o problema particular da representa o da linguagem natural no contexto do rob Apresenta um sistema l gico conciso especialmente concebido para acomodar senten as imperativas enviadas ao rob Denominado de CL Command Language ou Linguagem de Comando tamb m apresentado um analisador que traduz comandos em Ingl s para CL Os autores esclarecem que a CL serve n o s para a representa o interna da linguagem mas tamb m como o objetivo expresso mo planejador de alto n vel do rob De forma a tornar a intera o entre rob s e humanos acess vel e natural para ambos e visando minimizar erros e desvios de interpreta o um modelo de l xico proposto por Zelek 1997 para especificar comandos a um rob m vel executar tarefas de navega o Deriva do conjunto sem ntico humano e o l xico de comando de tarefa consiste de palavras para verbo destino dire o e velocidade N o inten o do autor que o modelo constitua se nos nicos comandos capazes de reconhecimento pelo rob mas que seja uma linguagem
69. possibilita a utiliza o de uma nica Interface em Linguagem Natural e um nico rob Por m ele tem potencialidade para dispor de mais de um tipo de interface com os usu rios como interface via Web telefone celular do tipo Smartphone ou telefone celular via SMS mensagens curtas ou torpedos por exemplo O estudo dos recursos como recebimento das solicita es endere amento das interfaces com os usu rios e com os rob s gerenciamento da execu o das tarefas e a possibilidade de trabalho cooperativo entre os rob s est o entre os assuntos interessantes que podem ser explorados 186 7 4 3 UTILIZA O DE N MEROS NA FORMA LITERAL Durante o desenvolvimento deparou se com limita o do treinamento dos Modelos de Entropia M xima que n o permitem a correta classifica o sint tica for ando a utiliza o da grafia de quantidades num ricas somente com n meros Uma melhoria til consiste na adi o de recursos para ser poss vel reconhecer e processas n meros tamb m quando escritos na forma literal como um dois tr s vinte setenta etc N o s partes do software precisam ser acrescidas para transformar as palavras em n meros propriamente ditos como o l xico precisar ser atualizado Novo Corpus de treinamento precisar tamb m ser elaborado ou ent o a melhoria dos que est o dispon veis gratuitamente 7 4 4 INSTRU ES DE MUDAN A NA ORDEM OU SEQU NCIA DOS COMANDOS Na
70. problemas cujos contextos s o incertos e complexos de serem qualificados Isso decorre do fato de que o significado de uma palavra est ligado ao conhecimento de mundo e a quest es mais obscuras como estados mentais e consci ncia VIEIRA LIMA 2001 Outra quest o que a an lise sem ntica necessita resolver s o as ambiguidades formal ortogr ficas Sendo de dois tipos elas podem ser ambiguidades lexicais ou ambiguidades sint ticas VIEIRA LIMA 2001 Quando uma palavra possui mais de um significado isso conhecido como ambiguidade lexical Considerando os exemplos abaixo e Maria est sentada no banco da pra a e Jo o pagou a conta de telefone no banco poss vel observar que a palavra banco foi usada com significados diferentes em cada uma das frases Na primeira frase trata se de um objeto de se sentar e na segunda uma institui o financeira Um objeto de se sentar pode possuir variadas formas e tamanhos com a maior parte dos seus atributos concretos J uma institui o financeira possui a maior parte dos seus atributos abstratos poss vel resolver os problemas de ambiguidade lexical analisando a frase como um todo j que as demais palavras ao redor geralmente colaboram para estabelecer o seu significado pr prio Quando a interpreta o de uma frase apresenta mais de um significado poss vel isso constitui uma ambiguidade sint tica Considerando o exemplo a seguir e Todas as meninas gostam de uma bone
71. procedimentos implementados deste Cap tulo mostrar com mais detalhes o funcionamento desses recursos 4 7 CONSIDERA ES FINAIS Foi mostrado que o sistema rob tico proposto composto de uma parte f sica o hardware tais sejam o computador os dispositivos de comunica o e o rob propriamente dito e uma parte l gica o software tais sejam os recursos de intelig ncia artificial e processamento da linguagem natural os controladores dos dispositivos de comunica o e as bibliotecas de fun es de programa o tanto destes dispositivos como tamb m do rob Como forma de organizar o software as partes do sistema foram agrupadas conforme a sua funcionalidade ou seja e Interface com o usu rio e Processamento da Linguagem Natural e L gica de Controle do Rob e e Controle da Comunica o entre o Sistema e o Rob A utilidade de cada parte do sistema foi esclarecida como forma de compreender como se relacionam entre si Assim poss vel executar verifica es de erros ou ent o expans o com novas funcionalidades medida da necessidade Foi mostrado o funcionamento da Interface em Linguagem Natural seus elementos visuais suas propriedades e a forma poss vel de intera o com o usu rio Internamento os elementos que permitem o funcionamento do Software de Intelig ncia e Controle foram apresentados de forma a esclarecer sobre como o sistema realiza seu funcionamento Conhecer o rob Curumim e seu
72. robots could be via electrical or electronic control manual or also by software programming using specific commands and language However a lay user likely would not get satisfactory results efficiently An alternative in this case is driving the robot straight from Portuguese in other words using natural language With the proposal and evaluation of a system for supervision control and operation of a robot by means of natural language in Portuguese some recent technological advances in the fields of robotics and artificial intelligence are boarded with a practical view throughout a solution conceived focused in services Were embraced concepts such as the progression data information knowledge sufficient notions on knowledge representation definition and structures of the natural language comparing to the artificial languages the Natural Language Processing or Computational Linguistics its implementation by means of deterministic and stochastic statistical methods Maximum Entropy Models and how important is using ontologies for achieving expected results In a practical implementation it was proposed a solution which could serve as a functional proof of concept in using together these mentioned theories and technologies No special resources were used keeping in sight the objective of proposing an easily accessible solution even based on new technologies An integration software is presented for this proposed practical solutio
73. rotas poss veis calcular o valor f n de cada um e todos que n o estiverem na lista fechada devem ser acrescentados na lista aberta vinculando o ponto atual como o antecessor deles Os pontos que estiverem na lista fechada e que tenham agora com a nova refer ncia um valor f n menor que a estimativa da verifica o anterior devem ser acrescentados na lista aberta considerando os vinculados ao ponto atual como o novo antecessor Verificar e fazer o mesmo para os pontos da lista aberta Ir para o passo 2 A lista aberta cont m os pontos mais interessantes ou seja aqueles que provavelmente fazem parte do caminho e precisar o ser verificados outras vezes 36 A lista fechada mant m os pontos menos interessantes ou seja aqueles que provavelmente n o fazem parte do caminho e n o precisar o ser verificados por enquanto Uma vez atingido o ponto de destino a rota resultante da Busca A pode ser encontrada seguindo os pontos um a um pela vincula o de antecessor no sentido contr rio ou seja desde o ponto de destino T at o de origem s Com um exemplo ser poss vel compreender melhor como funciona o algoritmo 2 8 1 INICIANDO A BUSCA Dada uma planta qualquer se deseja deslocar a partir do ponto inicial que a posi o atual at o ponto final ou de destino Como contextualizado anteriormente um caminho reto de um ponto ao outro n o poss vel devido presen a de
74. s conforme for 13 Fim do Se 14 Fim do Se 15 Fim do Se 16 Se contagem de seguir para Frente Tr s for maior que zero executar 17 Se o ngulo for m ltiplo inteiro de 360 ent o Mover para frente 18 Sen o Mover para tr s 19 Fim do Se 20 Se contagem de rota o para Direita Esquerda for maior que zero executar 21 Inserir comando Rotacionar adicional 22 Ir para Dist ncia 23 Fim do Se 24 Se ngulo for diferente de zero executar 25 Caso igual a 90 ou igual a 90 executar 26 Inserir comando Rotacionar adicional 27 Caso igual a 180 executar 28 Mover para tr s 29 Caso 360 executar 30 Mover para frente 31 Ir para Dist ncia 32 Fim do Se 33 Assumir sentido padr o para frente para o comando Mover 34 Incluir mensagem de erro de sentido ausente e aviso da solu o paliativa Na se o Encontrar Dist ncia do comando Mover descrita na tabela 5 3 11 foi suprimida a indica o do r tulo apenas para facilitar a visualiza o Na situa o de aus ncia da unidade de medida para a dist ncia o sistema emitir mensagem de erro juntamente com aviso da solu o paliativa que ser assumir as unidades de medida a seguir e Unidade padr o do sistema um quadrado conforme o ajuste da escala da planta para valores menores que dez 122 e Cent metro para valores entre dez e cem e e Mil metro para valores maiores que cem Tabela 5 3 11 Se
75. ser representada atrav s de diversos formalismos Um deles a gram tica de constituintes imediatos Phrase 3 Sintagma um grupo de palavras que desempenham uma fun o na frase conforme a categoria sint tica da palavra no est no seu n cleo BARROS ROBIN 1996 4 Sintagma Nominal tem como palavra no n cleo um ou mais substantivos e desempenham fun es de sujeito ou objeto BARROS ROBIN 1996 GONZALES LIMA 2001 5 Sintagma Verbal possui no n cleo um verbo ou uma locu o verbal BARROS ROBIN 1996 54 Structure Grammar PSG definida por um conjunto de quatro subconjuntos representado pela 4 upla ou quadrupla lt T N P S gt onde T conjunto de palavras da l ngua tamb m denominados elementos terminais N conjunto de categorias funcionais e de categorias lexicais elementos n o terminais P conjunto de regras de produ o e S o s mbolo inicial pertencente a N Comentam Vieira e Lima 2001 que os modelos de gram tica situados entre os livres de contexto e os sens veis ao contexto propostos por diversos pesquisadores s o geralmente os mais indicados inexistindo por m um formalismo considerado como o melhor As gram ticas livres de contexto s o conjuntos de regras gerais de estrutura o de uma l ngua independentemente do contexto em que acontecem GRISHMAN 1986 S o constru das em torno da ideia simples de se executar substitui es subsequentes de componentes e
76. sncecaceeti cetaceans 22 2 3 Intelig ncia Artificial e Aprendizado de Maquina 23 2 3 1 Dado Informa o Conhecimento Intelig ncia e Sabedoria 23 2 3 2 Rela o com a Proposta deste Trabalho 24 2 4 Modelo de Entropia Maxima sscsssssssesssssscssssessseesseersessccssesesesseersnessearsneensesseersaes 25 ZA Entropia Maxima aaa aee senao 26 2 4 2 Constru o de um Modelo de Entropia M xima 27 2 5 Aut mato de Estados FUNC svicaisvsicsstesecsteusenst wescatevauasudvandacevavedaraavsacesausaarievdabeasetirs 27 Zeon IC ONGCEILMACAO dada ana tea REN 27 2 5 2 Rela o com a proposta deste trabalho 28 2 6 Cadeia Oculta de MarKOV sssssssssususususununununununnnnnnnnnnnnunununununununanananananananananunnnnnnnnnnnn nna 28 2 7 Modelo de Markov de Entropia M xima is sssensenensneesenserensansenas 29 2 8 Algoritmo de busca do melhor caminho sssssssusssusnsnunununnnnunununnnnnnnnunnnnnnnnunnnnnnnnnnnn 30 2 8 1 Iniciando a DUSCA viccesssssssssssssssesesssesscscsssessescsesessescseseseacsesesssacseecsesacsceesesvacseessnsansesesseenaeseseenees 36 2 8 2 Calculando os valores pela primeira vez emana 38 2 8 3 Prosseguindo com a BUSCA aaa DG dada tastier 39 2 9 Teleopera o Telerrob tica e Telepresen a ssa 42 2 10 Considera es Finais sssssscssssssccssessccssssscessesseessessoeseessncsesenesesssessesssessesssesaes 43 LINGU STICA COMPUTACITONAL
77. sssssssssssssssssssssessscsssesssesssessseesaeessessaeesacssacssaeesaeesaeesaess 46 3 1 O Processamento da Linguagem Natural ss rtertensensensensensensenaess 46 Slo Binguage m Nat rabssri maai alata ae 46 3 1 2 Processamento da Linguagem Natural eee 46 3 2 Processamento L xico ou Morfol gico is sensenessenserersnoesenserensensenas 49 3 21 Ampig idades LEXICAS isa aaa Renais a 51 3 3 Processamento Sint tico sssssssssesrenusunnenununnenununnenununnenununnunununnunununnununnnnunannnnunnnnnnnna 52 Jl Gram tica Livre de Conto O ud andas keaton nate ssa 53 3 3 2 An lise Top Down e An lise Bottom Up sssssssssssssessesssesstessstesseesstessieessteeseesneests 56 3 4 Processamento SemM ntico wasecatesuictecatcinsoanteassacetuteanrueucncuseseannnsnsathaunssatvadanevauenutenien 58 SA Gram tica Semat Ca tcc haere ate eek tect sao duas 60 3 4 2 Depend ncia Conceitual 62 3 4 3 Esgquemade CASOS aasdesa donas sado iiin 67 3 5 Processamento do Discurso e Processamento Pragm tico 70 3 6 Considera es Finais assess ass aoao asso GeCaLERsDASAS ia GALstrb aaa Cass CRS sta s CGA sas a cas ata ada iapa fa as 72 O SISTEMA ROB TICO PROPOSTO sssssssssssssssssssssesssesssesssesssessaeesaessseesseesaessaeesaeesaeesaess 73 4 1 Vis o Geral e Arquite Eur dss5 205 0einiaiaiaio va loiofalsiada Dada ogada la inda alada galada ngada dando Dad afabaei 73 4 1 1 Vis o detalhad
78. tabela 6 2 1 Passo Comando Mensagens 01 Rotate 180 0 OK Faltou informar a velocidade Usando 200 como padr o 03 Rotate 90 0 OK 02 Move 1200 200 04 Move 400 100 OK 05 Rotate 90 0 Rota o impl cita na instru o Faltou informar a velocidade Usando 200 como 05 Move 200 200 a padr o Outro teste de instru es na forma imperativa o texto da tabela 6 2 3 tamb m submetido ao Sistema Rob tico Considerar que a palavra come o um local 164 de refer ncia conhecido na planta sendo onde come ou a instru o da tabela 6 2 1 Tamb m a ora o que cont m esta palavra apresenta um problema para o sistema que precisar encontrar o caminho para atingir o local referido Tabela 6 2 3 Outras instru es imperativas submetidas ao Sistema Rob tico Agora retorne para o come o depois olhe para tr s Ent o siga lentamente por mais 60 cm para esquerda e depois corra 1 metro para a direita A resposta do sistema ao texto da tabela 6 2 3 mostrada na tabela 6 2 4 apresenta A nova instru o imperativa foi corretamente interpretada e os par metros faltantes foram devidamente assumidos pelos valores padronizados para permitir a execu o da melhor forma poss vel Tabela 6 2 4 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 3 Passo Comando Mensagens 01 Rotate 90 0 OK 02 Move 200 200 OK 03 Rotate 90 0 OK 04 Mov
79. til dispor de um m dulo de ajuda Ele poder dispor da parte aplic vel do conte do desta disserta o e outras informa es pertinentes de acordo com a necessidade Este m dulo de ajuda poder tamb m ser ampliado de acordo com as funcionalidades futuras que venham a ser desenvolvidas e agregadas ao sistema 191 8 REFER NCIAS BIBLIOGR FICAS ADALGEIRSSON S O Mebot A Robotic Platform for Socially Embodied Telepresence Disserta o Mestrado MIT 2009 ALIBERT K BRUEN T L Telepresence Harnessing the Human Computer Machine Interface Army Logistician Professional Bulletin of United States Army Logistics Ft Lee EUA Editor Army Logistician Almc PB 700 06 06 v 3 n 6 2006 ALLEN J Natural Language Understanding Redwood City CA The Benjamin Cummings Pub Co 1995 ALLEN S Minotaur Pathfinder 2008 Disponivel em lt http archive msdn microsoft com pathfinding1 gt Acessado em 26 de agosto de 2012 ALMEIDA M B BAX M P Uma vis o geral sobre ontologias pesquisa sobre defini es tipos aplica es m todos de avalia o e de constru o Revista Ci ncia da Informa o Brasilia s n set dez de 2003 ALVARES A J ROMARIZ L S J Jr Desenvolvimento de um Manipulador com Dois Graus de Liberdade Controlado Remotamente Via Internet V Congresso de Engenharia Mec nica Norte e Nordeste Fortaleza 27 30 de Outubro pp 529 536 1998 LVARES A J ROMARIZ L S J Jr
80. tulos em ingl s labels hi lz Im relativa a cada observa o de treinamento 01 02 om Normalmente nesses modelos s o associados um ou mais estados a cada etiqueta poss vel E para uma cada nova observa o o objetivo encontrar a sequ ncia de etiquetas mais prov vel 2 7 MODELO DE MARKOV DE ENTROPIA M XIMA Os Modelos de Markov de Entropia M xima Maximum Entropy Markov Model ou MEMM em ingl s combinam os recursos da Cadeia Oculta de Markov com o Modelo de Entropia M xima Ou seja referem se a uma t cnica que busca definir um 30 modelo a partir de resultados observados por m pressupondo a exist ncia de restri es ou regras que definem a ocorr ncia na sequ ncia dos dados Zodrozny 2008 Consiste de uma forma de ajustar uma sequ ncia de elementos no caso palavras de uma senten a ao conjunto mais prov vel de transi es de uma aplica o de aut mato de estados finitos que a Cadeia de Markov Supondo que cada estado corresponda a um est gio conceitual da senten a e cada estado pode emitir certas palavras o caminho mais prov vel atrav s dessa m quina de estados seria o que melhor caracterizaria a sequ ncia de palavras ENGELS 2011 Uma das vantagens desta solu o que permite a especifica o de correla es teis entre os dados Tamb m o esfor o computacional para treinamento dos modelos resulta mais eficiente MCCALLUM FREITAG PEREIRA 2000 2 8 ALGORITMO DE BU
81. uma correta an lise sint tica Eles tamb m s o tokens Cabe observar que em se tratando de L ngua Natural h geralmente situa es de ambiguidade como as abreviaturas Neste caso palavras como Senhor metro e esquerda podem ser abreviados respectivamente como Sr m e esq Ou seja no caso de Sr n o existe uma palavra Sr seguida da pontua o ponto final mas sim o conjunto todo deve ser reconhecido e tratado como um nico token O trabalho de separa o dos tokens realizado tamb m por m todo estoc stico lan ando m o de um Modelo de Entropia M xima treinado com frases em l ngua Portuguesa Da mesma forma capaz de indicar o ponto de separa o mais prov vel entre os tokens com base nestes e na probabilidade extra da do modelo treinado atribu da a cada sequ ncia No caso do SharpNLP adotado como biblioteca de fun es que realizam este trabalho a fun o denomina se Tokenize Sua entrada uma string cadeia de caracteres com o per odo frase individualizado e sua sa da uma matriz de strings sendo que cada elemento dessa matriz o que possui a maior probabilidade de ser um token distinto conforme o Modelo de Entropia M xima C Marca o das classes gramaticais ou sint ticas Com os tokens e as palavras individualizados e mantidos na mesma sequ ncia em que foram escritos pelo usu rio no texto em Portugu s e em linguagem natural
82. usados com as palavras esquerda e direita e Eu quero que voc fique 20 cm mais para a esquerda e O rob deve ir 1 metro para a direita Assim uma regra l gica conveniente para estes casos verificar a presen a de palavras que indicam sentidos que n o o reto para frente ou para tr s e acrescentar um comando Rotacionar antes do comando Mover Intuitivamente um usu rio humano leigo ou inexperiente com rob s n o se preocupar com quest es como as caracter sticas do projeto ou dos recursos de mobilidade do rob sendo mais conveniente que o sistema rob tico seja capaz de resolver o problema de reconhecer o que o usu rio seja e executar devidamente N o se trata de utiliza o direta de uma nica fun o do rob O resultado depende de avalia o de mais caracter sticas da frase para compor uma combina o ordenada de duas fun es Portanto mesmo que necess ria em decorr ncia das caracter sticas do rob Curumim este caso requer uma pequena abstra o no uso dos comandos Prosseguindo com o mesmo principio um dos Esquemas de Casos n o decorre diretamente de fun es do rob mas se trata de uma abstra o mais elaborada o caso Rotear Ou seja atrav s do encadeamento de comandos Mover e Rotacionar baseado num algoritmo de busca heur stica em uma planta previamente armazenada do local onde se locomove o rob poss vel experimentar instru es mais simples ao operador humano pois permi
83. utilidade pr tica para realiza o de alguma tarefa espec fica por um rob atrav s de linguagem natural Outro ponto focal da implementa o o da facilidade de comunica o entre Humanos e M quinas via linguagem natural poder permitir que as metodologias e tecnologias que forem estudadas sirvam para um enriquecimento tecnol gico e bibliogr fico possibilitando o uso da sistem tica desenvolvida em outras aplica es Ao lado disso a integra o futura com diferentes ou novos dispositivos automatizados junto ao sistema poder aumentar a abrang ncia de atividades e fun es que podem ser desenvolvidas pelo s rob s Assim o sistema que for idealizado dever permitir a interoperabilidade com outros mecanismos 1 2 JUSTIFICATIVAS As mudan as que podem ser observadas no mundo s o decorrentes de dois principais atores Seres Humanos e M quinas A velocidade em que as mudan as t m ocorrido aumentada com o pr prio desenvolvimento e medida que as melhorias s o realizadas Ou seja as mudan as provocam melhorias e as melhorias ocasionam mudan as com mais agilidade e facilidade As m quinas inicialmente idealizadas por Seres Humanos para auxiliarem no trabalho hoje s o usadas para produzir outras m quinas Como no caso da ind stria automobil stica rob s s o usados para montar carros e no caso da microeletr nica computadores feitos de microchips s o usados para projetar e aperfei oar novas vers es de
84. v 7 p 59 70 1987 204 A AP NDICE A 1 O ROB CURUMIM O Curumim um rob concebido e fabricado no pa s destinado a fins educacionais e de pesquisa Trata se de um rob m vel inteligente ou seja entre outros recursos ele disp e de tr s eixos com rodas omnidirecionais acionados independentemente cinco sensores de obst culo que utilizam infravermelho eletr nica embarcada e r dio de comunica o sem fio fabricado pela empresa de S o Carlos SP denominada Extreme Robot ou XBot Segundo afirma o fabricante trata se do primeiro rob m vel inteligente para as reas de pesquisa e educa o do Brasil Conforme consta da documenta o do fabricante uma plataforma rob tica e um ambiente para programa o de rob s Ao ser adquirido fornecido com o seguinte conjunto de componentes e Plataforma rob tica rob m vel e R dio base com cabo USB e Duas baterias recarreg veis e Um carregador de baterias e Um transmissor embutido no rob e um receptor de v deo externo e e Software para programa o visual e convencional Como fornecida pelo fabricante a plataforma rob tica disp e dos seguintes recursos integrados e Seis rodas omnidirecionais conectadas a tr s eixos independentes e Uma c mera de v deo com transmiss o sem fio e Cinco sensores de obst culo que funcionam por infravermelho e Um acionamento de dispositivo e Um r dio para comunica o sem fio com computador e U
85. 13 5 8 6 0 0 4 Q14 6 8 7 0 0 4 a15 5 2 5 0 0 4 Q16 5 8 6 0 0 7 De maneira geral os usu rios que experimentaram o sistema se sentiram capazes de oper lo satisfatoriamente e nenhum considerou seu pr prio desempenho 155 abaixo de um desempenho mediano Q08 Um usu rio considerou seu pr prio desempenho como quase timo nota 6 0 Na quest o sobre a facilidade de uso da Interface em Linguagem Natural e o software do Sistema Rob tico Q09 apenas um usu rio o avaliou como abaixo de um desempenho mediano por m a maioria o considerou bom resultando em avalia o m dia e mediana iguais a cinco 5 0 Sobre o grau de utilidade dos recursos disponibilizados pela Interface em Linguagem Natural e o software do Sistema Rob tico Q10 igualmente a maioria dos usu rios o considerou bom resultando em avalia o m dia acima de cinco 5 4 e mediana cinco 5 0 Nenhum usu rio reportou avalia o ruim nota menor que 4 0 para a utilidade dos recursos disponibilizados O grau de resposta do rob Q11 foi o item com avalia o mais baixa na experi ncia de uso segundo os usu rios pesquisados atingindo pontua o mediana de quatro 4 0 As respostas para Q24 e Q25 completam este resultado preciso notar as observa es feitas ao longo deste trabalho sobre a comunica o sem fio uma vez o rob possui constitui o bastante robusta e n o apresentou nenhum problema A maioria dos usu rios considerou se satisf
86. 3 4 5 Mover 100 100 0 0 4 0 2 Rotacionar 90 100 0 0 0 0 4 Ler sensores 0 0 1 0 2 Os valores da tabela A 4 1 podem ser exibidos na forma de porcentagem conforme mostra a tabela A 4 2 Tabela A 4 2 Valores da tabela A 4 1 recalculados em porcentagem de Erros Distancia m Comando 1 2 3 4 5 Mover 100 100 0 00 0 00 13 33 0 00 6 67 Rotacionar 90 100 0 00 0 00 0 00 0 00 13 33 Ler sensores 0 00 0 00 3 33 0 00 6 67 An lise dos resultados da primeira sess o poss vel observar que o comando Mover foi o primeiro a ser afetado por problemas com a comunica o sem fio a uma dist ncia de tr s metros Nessa mesma dist ncia foi observada tamb m interfer ncia na leitura dos sensores Por m n o se observou nenhuma dessas duas falhas na dist ncia de quatro metros E elas voltaram a aparecer na dist ncia de cinco metros Segunda sess o de testes A segunda vez que o experimento foi conduzido foi no s bado seguinte as 22h portanto de noite Os n meros da tabela A 4 3 exibem a quantidade de falhas para cada ciclo de trinta vezes que cada comando foi enviado 229 Tabela A 4 3 Resultado da segunda avalia o da comunica o sem fio Quant de Erros Dist ncia m Comando 1 2 4 5 Mover 100 100 0 0 0 1 1 Rotacionar 90 100 0 0 0 1 2 Ler sensores 0 0 0 1 1 Recalculando os valores da tabela A 4 3 em forma d
87. 54 4 38 Tempo entre Instru es min 00 01 44 00 01 08 00 01 30 00 02 06 00 00 28 Tempo Total min 00 25 58 00 24 51 00 25 25 00 27 12 00 11 04 Tabela 6 1 5 C lculos estat sticos dos resultados tabela 6 1 4 Par metro Erros Instru o Totais do sistema M dia 25 14 Erros Instru o Sep Senten as 0 00 Erros Instru o Sep Palavras 4 62 Erros Instru o Proc Sint tico 11 82 Erros Instru o Proc Sem ntico 13 32 Erros Instru o Usu rio ou Escopo 44 85 Tentativas Instru o 0 40 Senten as Instru o 1 05 Palavras Instru o 4 31 Tempo entre Instru es hh mm ss 00 01 23 Tempo Total hh mm ss 00 22 54 Mediana 22 13 0 00 0 00 9 09 13 33 52 94 0 47 1 04 4 38 00 01 30 00 25 25 Desvio Padr o 11 54 10 43 13 93 00 00 33 00 05 58 0 00 9 23 1 22 0 16 0 05 0 87 Para a primeira parte do experimento ao analisar os par metros de erro por instru o nota se que praticamente a metade dos erros observados se refere a erros do usu rio ou de sua forma de reda o que o sistema n o capaz de interpretar Em seguida aparecem os erros no processamento sem ntico interpreta o e depois os erros no processamento sint tico classifica o gramatical incorreta N o foram observados erros de separa o de senten as durante o
88. 6 1 1 153 6 1 2 C lculos estat sticos sobre o Question rio Demogr fico 154 6 1 3 C lculos estat sticos para o Question rio sobre a experi ncia de uso 154 6 1 4 Extrato dos dados da Primeira Parte da experi ncia 158 6 1 5 C lculos estat sticos dos resultados tabela 6 1 4 meme 158 6 1 6 Extrato dos dados da Segunda Parte da experi ncia 159 6 1 7 C lculos estat sticos dos resultados tabela 6 1 6 mesmas 160 6 2 1 Instru es imperativas submetidas ao Sistema Rob tico 163 6 2 2 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 11 163 6 2 3 Outras instru es imperativas submetidas ao Sistema Rob tico 164 6 2 4 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 13 164 6 2 5 Instru es afirmativas submetidas ao Sistema RODOtICO scssssecssecssesseesseeseeseesesss 165 6 2 6 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 15 166 6 2 7 Outra instru o afirmativa submetida ao Sistema RODOtICO sessesseesseeseeseeseeees 166 6 2 8 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 17 166 6 2 9 V rias maneiras de escrever a mesma instru o 167 6 2 10 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 19 167 6 2 11 Instru o na forma interrog
89. 7 1 4 FOCO EM SERVI OS As solu es encontradas com as teorias e tecnologias aplicadas no desenvolvimento do Sistema Rob tico proposto mostraram se satisfat rias na capacidade de compor formas de reconhecer e executar servi os colocados disposi o do usu rio atrav s da Interface em Linguagem Natural O sistema capaz de interpretar e executar corretamente instru es afirmativas em linguagem natural como Quero que o rob v para perto da mesa O rob deve ir at a entrada e ficar 20 cm mais para a esquerda interrogativas como N o seria melhor se ele fosse para a sa da e mesmo capaz de apresentar uma rea o til como se fosse uma resposta para pergunta do tipo Onde est o abajur Caso tivesse sido implementado no software de integra o o recurso de captura de imagem e v deo dispon vel no rob Curumim seria poss vel agregar novo servi o como reagir significativamente a instru es interrogativas do tipo Como est a janela quando j seria til ir at o local e enviar uma imagem por exemplo 183 7 1 5 POSSIBILIDADES DE APLICA O DAS SOLU ES ENCONTRADAS As fontes te ricas e tecnol gicas encontradas bem como a solu es encontradas durante o desenvolvimento deste trabalho apresentam se promissoras para reutiliza o em outros trabalhos e aplica es futuras N o sendo linguagem tradicional para aplica es de Processamento da Linguagem Natural a explora o
90. 996 O Processamento da Linguagem Natural pode ser representado pela figura 3 1 1 BARROS ROBIN 1996 Representa o Formal do Conte do e dos Objetivos Comunicativos do Texto Modelo do Usu rio Processamento Pragmatico Representa o Formal do Conteudo do Texto Modelo de 4 ae Processamento do Discurso Dominio Modelo de Discurso Representa o Sem ntica para cada frase Processamento Sem ntico Processamento para Interpreta o de Linguagem Natural Processamento para Gera o de Linguagem Natural Arvore Sint tica para cada frase C tere Processamento Sintatico Cadeia de Palavras Raizes com Tra os Sint ticos para cada frase Gra nites Processamento Morfol gico Cadeia Flexionada de Palavras para cada frase Figura 3 1 1 Diagrama de um Processamento de Linguagem Natural gen rico Fonte BARROS ROBIN 1996 Segundo os mesmos autores as Bases de Conhecimento s o arquivos externos que cont m informa es e regras necess rias ao Processamento da Linguagem Natural As Bases de Conhecimento constantes da figura 3 1 1 s o L xico conte do lingu stico e composto de dicion rios sobre os termos onde os termos ou palavras s o referenciados por suas caracter sticas morfol gicas sint ticas e sem nticas Gram tica conte do lingu stico e composta de regras que estabelecem quais combina
91. A ELABORA O DA INTERFACE Por ser a principal via de intera o do usu rio com o sistema rob tico para sua concep o buscou se uma forma direta e simples de apresentar e solicitar as informa es necess rias para opera o e compreens o do Sistema Rob tico proposto Como forma de simplificar tanto do ponto de vista de programa o quanto do ponto de vista do aprendizado e opera o por parte do usu rio optou se por uma solu o de janela nica ou seja todas as informa es t m entrada e sa da na mesma janela principal Com rela o ao fluxo de informa es entre o usu rio e o sistema a necessidade primordial que o sistema seja capaz de receber as instru es na forma de linguagem natural textual do usu rio apresente o resultado da interpreta o dessas instru es e ofere a a oportunidade do usu rio corrigir o que for necess rio ou ent o disparar a execu o Para receber as instru es do usu rio preciso uma caixa de texto e para apresentar o resultado da interpreta o preciso uma rea para listar os comandos e seus respectivos par metros de configura o Uma vez que a interface foi elaborada no estilo de um formul rio tipo Windows Forms alguns elementos acess rios s o necess rios para controla o seu funcionamento Igualmente necess rio dispor de maneiras de controlar outras fun es do sistema rob tico como a comunica o com o rob Assim foram acrescentados bot es de contr
92. Correndo Corrido Deslocar Deslocasse Desloque Deslocando Deslocado Direcionar Direcionasse Direcione Direcionando Direcionado Esperar Esperasse Espere Esperando Esperado Estar Estivesse Esteja Estando Estado Ficar Ficasse Fique Ficando Ficado Fugir Fugisse Fuja Fugindo Fugido Girar Girasse Gire Girando Girado Ir Fosse Va Indo Ido Mexer Mexesse Mexa Mexendo Mexido Mover Movesse Mova Movendo Movido Orientar Orientasse Oriente Orientando Orientado Olhar Olhasse Olhe Olhando Olhado Recuar Recuasse Recue Recuando Recuado Retornar Retornasse Retorne Retornando Retornado Seguir Seguisse Siga Seguindo Seguido Voltar Voltasse Volte Voltando Voltado Virar Virasse Vire Virando Virado Para identificar os Pap is Sem nticos dos Esquemas de Casos previstos outras palavras precisam ser inclu das no L xico do Sistema Rob tico Essas palavras 111 podem representar em si mesmas o Papel Sem ntico que ser interpretado no par metro que completar o comando em quest o ou auxiliar o na sua identifica o Na tabela 5 2 3 s o mostrados alguns exemplos de palavras a serem inclu das no L xico para identificar os Pap is Sem nticos previstos e que podem ser interpretados partir da instru o do usu rio Tabela 5 2 3 Exemplo de outras palavras teis para o l xico Papel Sem ntico Palavra Sentido Direita Direito Direto Frente Reto Retaguarda Tr
93. Curumim e indica o dos sensores Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP A figura 4 1 5 mostra a vista frontal do Curumim com destaque para a localiza o de tr s sensores que s o 1 lateral frontal direita 5 frontal e 2 lateral frontal esquerda A figura A 1 6 mostra a vista traseira do Curumim com destaque para a localiza o de dois sensores que s o 3 lateral traseira esquerda e 4 lateral traseira direita Figura A 1 5 Vista frontal do Curumim e destaque para tr s sensores Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP Figura A 1 6 Vista traseira do Curumim e destaque para dois sensores Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP A 1 3 C MERA COLORIDA Para permitir uma realimenta o visual ao usu rio por meio de um receptor sem fio que pode ser conectado ao PC monitor de v deo ou televisor uma c mera anal gica colorida tipo pinhole buraco de agulha est instalada no topo da plataforma rob tica Ela opera de modo independente da eletr nica de controle da unidade m vel sem que haja qualquer controle direto Por ser uma c mera tipo pinhole buraco de agulha possui foco e ris fixos proporcionados por um min sculo buraco na sua parte frontal Como informa o fabricante uma c mera de estado s lido com sensor tipo CMOS resolu o de 380 linhas transmiss o via RF na faixa de frequ ncia de 1 2GHz e permite um alcance de aproximadamente 200m A localiza o da
94. Desta forma estudos e desenvolvimentos de formas para gerenciar mem ria de contexto e para resolver correfer ncias podem agregar funcionalidade e conveni ncia ao sistema 7 4 7 APRENDIZADO PELA INTERFACE EM LINGUAGEM NATURAL A Interface em Linguagem Natural com o usu rio permite o controle e a supervis o do rob mediante informa es apresentadas para o usu rio poss vel compor instru es que mencionam locais conhecidos e que foram armazenados previamente no l xico Uma possibilidade de melhoria til seria a adi o do reconhecimento e execu o de instru es que permitam ao usu rio adicionar e nomear novos pontos de refer ncia atrav s de linguagem natural Outra possibilidade de melhoria til seria nomear os novos pontos de refer ncia diretamente sobre a planta Como o algoritmo de Busca de Rota ou caminho possui certa independ ncia de funcionamento em rela o aos de processamento da linguagem natural esta integra o precisar ser elaborada para que os resultados necess rios sejam obtidos 7 4 8 ALGORITMOS DE BUSCA HEUR STICA DE SOLU O Os algoritmos de busca entre os quais est o utilizado para Busca de Caminho ou Rota no sistema rob tico apresentam se tamb m em diversas variantes sugerido o estudo dessas variantes e sua aplicabilidade em casos espec ficos de utiliza o n o s na rob tica como tamb m na lingu stica computacional Em particular sugere se o estudo e implementa
95. FILLMORE C The case for case In Bach E and Harms R T orgs Universals in linguistic theory pp 1 88 Rinehard and Winston New York 1968a FILLMORE C Lexical Entries for Verbs In Foundations of Language pp 373 393 1968b FRANCONI E Description Logics for Natural Language Processing In Baader F McGuinness D L Nardi D Patel Schneider P P editores Description Logics Handbook Cambridge Cambridge University Press 2001 GANGEL J S A Motion Verb Interface to a Task Animation System Disserta o de Mestrado School of Engineering and Applied Science Universidade da Pensilv nia Philadelphia Pennsylvania EUA 1985 195 GE R MOONEY R Learning Semantic Parsers Using Statistical Syntactic Parsing Techniques Technical Report UT AI TR 06 327 Artificial Intelligence Lab Universidade do Texas em Austin Fevereiro 2006 GELBUKH A Special issue Natural Language Processing and its Applications Research in Computing Science v 46 s n M xico Instituto Polit cnico Nacional Centro de Investigaci n en Computaci n mar o 2010 GONZALES M LIMA V L S Sintagma nominal em estrutura hier rquica tem tica na recupera o de informa o XXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computa o Encontro Nacional de Intelig ncia Artificial ENIA 2001 GRANBERG J GEORGSSON F Learning Natural Language Interfaces over Expressive Meaning Representation Languages Disserta o mest
96. IFSP INSTITUTO FEDERAL DE EDUCA O CI NCIA E TECNOLOGIA DE SAO PAULO Franz Einriech Arnold SISTEMA PARA SUPERVIS O E CONTROLE DE ROB BASEADO EM LINGUAGEM NATURAL Disserta o de Mestrado apresentada ao Instituto Federal de Educa o Ci ncia e Tecnologia de S o Paulo IFSP como parte dos requisitos para obten o do t tulo de Mestre em Automa o e Controle de Processos Orientador Prof Dr Paulo Marcos de Aguiar S O PAULO SP 2012 A775 ARNOLD Franz Einriech Sistema para Supervis o e Controle de Rob s Baseado em Linguagem Natural Franz Einriech Arnold 2012 270 f il 30 cm Orientador Prof Dr Paulo Marcos de Aguiar Disserta o Mestrado Profissional em Automa o e Controle de Processos Instituto Federal de Educa o Ci ncia e Tecnologia de S o Paulo IFSP 2012 1 Interface Rob tica 2 Acionamento Remoto 3 Linguagem Natural I ARNOLD Franz Einriech II Instituto Federal de Educa o Ci ncia e Tecnologia de S o Paulo III T tulo CDU 681 5 ATA DE EXAME DE DISSERTA O DO MESTRADO PROFISSIONAL Nome do Aluno Franz Einriech Arnold Nome do Orientador Prof Dr Paulo Marcos de Aguiar T tulo do Trabalho SISTEMA PARA SUPERVIS O E CONTROLE DE ROB BASEADO EM LINGUAGEM NATURAL Abaixo o resultado de cada participante da Banca Examinadora Nome completo do Participante da Banca Sigla da Institui o Aprovado Reprovado Prof Dr Paulo
97. IM 2007 teleopera o e telerrob tica lvares Romariz 2002 Ou seja poss vel conceber uma intelig ncia artificial ub qua pervasiva e fisicamente ativa nos ambientes quer sejam eles habitados por Seres Humanos ou n o Como forma de iniciar os primeiros passos em um horizonte potencial como esse a proposta deste trabalho trazer e avaliar uma solu o para acionar um rob com linguagem natural a forma humana de comunica o Neste contexto uma poss vel alternativa para interface entre os seres humanos e as m quinas dot las com capacidade de compreender a linguagem utilizada pelos seres humanos para comunica o e descri o de tarefas cotidianas Como observam Levine Drang e Edelson 1998 a cria o de um sistema de comunica o entre pessoas e computadores chamada de Processamento de Linguagem Natural PLN onde seu objetivo final permitir que o usu rio interaja com o computador usando a linguagem humana A m quina dotada de intelig ncia e controle suficientes para interpretar o que foi dito executar o trabalho conforme instru do e reportar os resultados alcan ados A Cibern tica uma ci ncia interdisciplinar que aborda sistemas regulat rios estudo dos sistemas de controle e se aplica tanto aos sistemas f sicos quando aos sociais A palavra Cibern tica foi registrada pela primeira vez por Plat o na sua obra As Leis para designar a governan a das pessoas Em 1834 Andr Marie Amp re u
98. RANG EDELSON 1988 1 F gt SN SV 2 SN gt DET SUB 3 N gt SUB 4 SV 5 V SN SN SV suB V SN DET SUB Maria foi ao cinema Figura 3 3 2 An lise Top Down do exemplo e estrutura representada em rvore Se as regras da gram tica a tabela 3 3 4 forem transcritas como mostra a tabela 3 3 5 poss vel aplicar a mesma gram tica em outro exemplo e fazer a an lise Top Down da frase O gato ca ou o rato O resultado ser a sequ ncia passo a passo mostrada na tabela 3 3 6 PEREIRA 2006 Tabela 3 3 5 Transcri o da gram tica anterior 1 Frase gt Sujeito Predicado 2 Sujeito gt Artigo Substantivo 3 Predicado gt Verbo Objeto 4 Predicado gt Verbo Artigo Substantivo 58 Tabela 3 3 6 Passo a passo da an lise Top Down da frase O gato ca ou o rato 1 passo Frase 2 passo Sujeito Predicado 3 passo Artigo Substantivo Predicado 4 passo o Substantivo Predicado 5 passo o gato Predicado 6 passo o gato Verbo Artigo Substantivo 7 passo o gato ca ou Artigo Substantivo 8 passo o gato ca ou o Substantivo 9 passo o gato ca ou o rato An lise Bottom Up a sequ ncia de aplica o das regras da gram tica acontece ao contr rio ou seja ela se inicia nos elementos terminais em dire o ao elemento inicial Esta an lise est completa quando os elementos terminais s o as palavras da frase e o
99. SCA DO MELHOR CAMINHO Denomina se algoritmo de resolu o de problema por meio de busca aquele que tem em sua entrar um problema e retorna na sua sa da uma sequ ncia de a es a serem tomadas Essa sequ ncia de a es levar solu o do problema quando executadas RUSSEL RUSSEL 2004 Trata se de t cnica de Intelig ncia Artificial Genericamente segundo os mesmos autores poss vel dizer que um agente capaz de resolver um problema precisa executar os passos formular buscar e executar Em outras palavras depois de formulado um problema a resolver e estabelecer seu objetivo um procedimento de busca executado e seu resultado estabelece o que deve ser executado para resolver o problema atingindo assim o objetivo Um algoritmo de busca sem informa o aquele que procura a solu o somente com a defini o do problema e sem nenhuma informa o de onde buscar as respostas J um algoritmo de busca com informa o tamb m denominado de busca heur stica aquele que procura a solu o dispondo de informa es de onde a resposta pode ser encontrada RUSSEL RUSSEL 2004 Encontrar uma rota ou seja a determina o pr via do caminho necess rio para se atingir um determinado destino a partir de um dado ponto de origem um dos exemplos did ticos sobre algoritmos de busca O problema do planejamento de rota surge quando o caminho entre a origem e o destino n o pode ser uma reta ou outra curva que se possa
100. URAL Estas s o as fun es que realizam o trabalho de transformar as instru es fornecidas pelo usu rio em Portugu s em uma sequ ncia de comandos e par metros compat vel com os recursos do rob e que podem ser efetivamente executados As fun es de software que comp e este grupo s o a Separa o de senten as b Separa o de palavras ou tokens c Marca o das classes gramaticais ou sint ticas d Avalia o de contexto das ora es e 91 e Avalia o do significado e extra o de informa es do texto A Separa o de senten as Uma vez que as instru es que forem fornecidas pelo usu rio em Portugu s podem ser redigidas com de mais de um per odo ora o ou senten a uma separa o dessas se torna necess ria Isso significa individualizar os grupos de palavras que comp em cada per odo do in cio at o ponto final bem como encadear as frases na mesma ordem em que foram escritas Por m n o basta simplesmente considerar o ponto final como indica o de final de frase pois as abreviaturas assim como outros recursos de reda o tamb m utilizam este sinal de marca o Este trabalho realizado por m todo estoc stico lan ando m o de um Modelo de Entropia M xima treinado com frases em L ngua Portuguesa Este m todo estoc stico capaz de indicar o final de uma frase considerando as palavras que a comp e e a probabilidade extra da do modelo treinado e atribu da em
101. Usu rio3 Usu rio4 Usu rio 5 Erros Instru o Totais 10 5 9 1 11 8 10 5 14 3 Erros Instru o Sep Senten as 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Erros Instru o Sep Palavras 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Erros Instru o Proc Sint tico 0 0 9 1 5 9 0 0 14 3 Erros Instru o Proc Sem ntico 10 5 0 0 5 9 10 5 0 0 Erros Instru o Usu rio ou Escopo 5 3 9 1 5 9 0 0 0 0 Tentativas Instru o 0 11 0 18 0 12 0 11 0 14 Senten as Instru o 1 00 1 00 1 12 1 00 1 43 Palavras Instru o 5 16 4 45 3 47 5 11 6 00 Tempo entre Instru es hh mm ss 00 01 20 00 01 20 00 01 22 00 01 37 00 00 21 Tempo Total hh mm ss 00 25 28 00 14 42 00 23 19 00 30 42 00 02 29 A tabela 6 1 7 apresenta o c lculo da M dia Mediana e Desvio Padr o para os resultados contidos na tabela 6 1 6 160 Tabela 6 1 7 C lculos estat sticos dos resultados tabela 6 1 6 Erros Instru o Totais 11 24 10 53 1 74 Erros Instru o Sep Senten as 0 00 0 00 0 00 Erros Instru o Sep Palavras 0 00 0 00 0 00 Erros Instru o Proc Sint tico 5 85 5 88 5 48 Erros Instru o Proc Sem ntico 5 39 5 88 4 71 Erros Instru o Usu rio ou Escopo 4 05 5 26 3 55 Tentativas Instru o 0 13 0 12 0 03 Senten as Instru o 1 11 1 00 0 17 Palavras Instru o 4 84 5 11 0 84 Tempo entre Instru es hh mm ss 00 01 12 00 01 20 00 00 26 Tempo Total hh mm ss 00 19 20 00 23 19 00 09 53
102. XPERI NCIA A segunda parte da experi ncia com os usu rios estabelece uma tarefa espec fica que todos devem executar Ela termina com o usu rio atingindo seu objetivo ou com o t rmino do tempo estabelecido O registro autom tico dos eventos do sistema se encarregar dos tempos que podem ser analisados ap s a parte pr tica O objetivo da tarefa espec fica desta segunda parte consiste em o usu rio levar o rob primeiramente at um ponto A e depois para um ponto B a partir de um ponto inicial todos previamente definidos O espa o proposto para esta tarefa cont m alguns obst culos e alguns pontos de refer ncia tamb m previamente estabelecidos 221 Por m os pontos A e B n o s o refer ncias conhecidas do sistema de forma que o usu rio deve interagir com o rob mediante o sistema para conduzi lo corretamente A estrat gia que utilizar livre A figura A 2 1 ilustra a planta do espa o proposto para a tarefa espec fica conforme vista na Interface em Linguagem Natural PontoSC PontoSD Ponto A k Figura A 2 1 Planta do espa o proposto para teste com usu rios O ponto inicial de localiza o do rob no centro uma das refer ncias conhecidas do sistema Os pontos de refer ncia conhecidos pelo sistema e informados ao usu rio s o e Centro local inicial do rob e PontoSD superior direito localizado em um dos cantos do espa o e PontolC inferior central loc
103. a e Ela est entusiasmada 71 poss vel observar a exist ncia de uma refer ncia anaf rica na segunda frase O pronome pessoal ela faz refer ncia a Maria citada na primeira frase Portanto o significado da segunda frase pode ser que Maria est entusiasmada com a boneca que comprou se for considerado o conhecimento indicado pela refer ncia anaf rica Outro caso t pico a resolu o de uma refer ncia cataf rica ou seja citar de um elemento posterior que fornecer significado a ser considerado Considerando por exemplo a frase e Este o nosso lema servir bem para servir sempre poss vel observar que o pronome demonstrativo Este se refere frase servir bem para servir sempre que at ent o n o foi mencionando da senten a A pragm tica procura determinar se o significado de uma estrutura sint tica de fato o mais apropriado dentro do contexto em que utilizado PEREIRA 2006 Uma grande contribui o nesta an lise vem da Filosofia da Linguagem e s o os Atos da Fala BARROS ROBIN 1996 Atos da Fala segundo Searle 1971 s o as atividades desenvolvidas pelos falantes de uma l ngua enquanto fazem uso dela Segundo Barros e Robin 1996 os tipos de atos da fala s o relacionados abaixo seguidos de suas poss veis realiza es lingu sticas e Assertivos gt assertiva constata o afirma o nega o e Diretivos gt ordem comando requisi o e Comiss
104. a Eu estou na porta Demonstram que suas pesquisas apresentam resultados port veis e reutiliz veis com a expans o do experimento para controle de um rob manipulador 1 4 ORGANIZA O DESTE TRABALHO Uma vez que os assuntos abordados neste trabalho s o vastos e inexistem obras de refer ncia que abordem a totalidade ou a maior parte do que aqui se procura apresentar constituiu se desafio adicional reunir e resumir as teorias conceitos e tecnologias para permitir o entendimento necess rio do que feito ou proposto Cada cap tulo se inicia com um pre mbulo que contextualiza o leitor sobre os assuntos que ser o abordados e ao final foram inclu das se es com considera es finais para resumir o conte do abordado considerando sua utilidade ou aplica o O cap tulo 2 Cibern tica inicia o conte do te rico com subs dios necess rios para fomentar elementos do racioc nio cibern tico no qual se baseia este trabalho O cap tulo 3 Lingu stica Computacional aborda a complexidade estrutura e teorias sobre a Linguagem Natural e seu processamento do ponto de vista computacional tendo se em vista os resultados que se deseja O cap tulo 4 Sistema Rob tico Proposto esclarece sobre a composi o funcionamento e recursos daquilo que se constitui em prova de conceito funcional e ponto focal da maioria dos esfor os deste trabalho O cap tulo 5 Desenvolvimento do Sistema Rob tico lan a coment rios e esclare
105. a o entre Seres Humanos em Linguagem Natural s o as constru es na forma interrogativa Em alguns casos podem ser usadas como forma gentil de instruir um comando com a ideia que sugerem Como exemplo escolhendo e reescrevendo algumas frases da se o 6 2 1 s o senten as do tipo e Quer entrar na sala por favor e N o melhor voc ir para a sa da e e Talvez n o fosse melhor ficar mais para a esquerda Em outros casos expressam uma necessidade dos envolvidos nos exemplos do item 6 2 1 reescritos seriam frases como e O manual n o diz que este objeto deveria ficar na entrada e Quer vir mais para perto da janela para ver o evento e e Avisaram que o chefe pediu para que voc fosse garagem As quest es tamb m possuem v rias camadas de significado em rela o ao contexto humano poss vel dizer que na camada de significado de significado de a o de movimento igualmente expressam o deslocamento de algo ou algu m de um lugar para outro como forma de resposta proativa Ser o apresentados nesta se o os testes realizados com instru es constru das como interroga es e os resultados apresentados pelo Sistema Rob tico proposto pela sequ ncia de comandos O texto da tabela 6 2 11 foi submetido ao Sistema Rob tico testando uma interroga o Tabela 6 2 11 Instru o na forma interrogativa submetida ao Sistema Rob tico O rob pode ir par
106. a o visual com o MS Robotics Studio e 3 Programa o convencional utilizando bibliotecas de fun es disponibilizadas pelo fabricante ou desenvolvidas especialmente O Software Curumim O Software Curumim uma interface de programa o concebida e desenvolvida pelo pr prio fabricante XBot Permite programa o simplificada para uso did tico com recurso de blocos funcionais e ajustes de par metros de forma interativa Essa interface tamb m pode ser usada para iniciar programas em linguagem C ou C e que poder o ser desenvolvidos posteriormente conforme a necessidade do usu rio Programa o avan ada Um dos componentes de software fornecidos pela XBot para o Curumim o conjunto de servi os do rob para o MS Robotics Studio Com ele poss vel utilizar os recursos de programa o visual deste ambiente pr tico de desenvolvimento inclusive a simula o virtual Igualmente componente de software s o as bibliotecas e fun es em linguagem de programa o C e C Essas bibliotecas podem ser usadas em conjunto com o ambiente de desenvolvimento integrado IDE ou Integraded Development Environment para cria o de aplica es estruturadas de controle do rob Tais bibliotecas de fun es permitem tanto o controle da comunica o atrav s do transceptor ou radiobase como tamb m das fun es da unidade m vel propriamente dita A linguagem de programa o orientada para objetos C tamb m possui suporte pelo
107. a boght back throughout s skyline was fantastic and even ts ground had been the outburst of a speculative bulider faintly tinged with at who called fts was described with some justice as an artistic colony though it never in any definable Figura 4 5 3 Resultado da fun o Tokenize pela miniaplica o do SharpNLP O bot o POS Tag dispara a fun o PosTagger e cada palavra ou token recebe marca o da sua classe gramatical mais prov vel como mostrado na figura A 5 4 OpenNLP Tools Example T suburb NN of JIN Safiron NNP Park NNP lay VBD on IN the DT sunset JJ side NN of AN Lon t PRP was VBD buit VBN of IN a DT bright U brick NN throughout IN ts PRPS skyline NN was had VBD been VBN the DT outburst NN of IN a DT speculative J builder NN faintly RB tir R PRP was VBD described VEN wth IN some DT justice NN as IN an DT artistic JJ colony NN the Figura A 5 4 Resultado da fun o PosTagger pela miniaplica o do SharpNLP 233 O bot o Chunk executa a fun o Chunker agrupando as ora es de cada senten a do texto inicial pela sua fun o sint tica conforme exibe a figura A 5 5 OpeniLP Tools Example suburb of Saffron Park lay on the sunset side of London as red and ragged as a cloud of sunset t was of a bright brick throughout ts skyline was fantastic and even s g
108. a marcar feminino Tamb m conhecidos com o nome de radicais os morfemas lexicais permitem gerar palavras da mesma fam lia que sustentam um significado comum por exemplo branc em branca e branco Os morfemas gramaticais s o os respons veis pelas varia es entre as palavras e podem caracterizar uma desin ncia um afixo ou uma vogal tem tica BARROS ROBIN 1996 Resumindo conforme esclarece Ferreira 2010 os morfemas s o classificados em 50 Radical ou semantema a elemento que det m o significado e a parte comum a todas as palavras de uma mesma fam lia H palavras n o compostas de unidades menores e s o terminadas por consoante ou vogal t nica por exemplo sol mar jacar e Livro livraria livreiro e Ferro ferreiro ferragem Afixos s o adicionados ao radical para formar palavras novas Subdividem se em Sufixos colocados ap s o radical Mortal lealdade Prefixo colocados antes do radical Infeliz desleal Tema o radical acrescido da vogal tem tica vt Existem palavras sem tema atem ticas que somente possuindo radical j que s o indivis veis por exemplo sol mar feliz javali e Canto radical cant v t 0 e Livro radical liv v t 0 Desin ncia Vogal tematica termina es indicadoras de flex o que podem ser dos tipos Desin ncia nominal indicam flex o do g nero e do n mero nos nomes substantivos adjetivos numerais e
109. a a esquerda Ou seja al m de se deslocar para frente ou para tr s pode ser previsivelmente necess rio um deslocamento para a esquerda ou para direita Neste caso em decorr ncia da configura o das rodas do rob ver Ap ndice A 1 requer uma rota o Esta composi o de movimentos rotacionar e mover pode n o ser necess ria em alguns tipos de rob s capazes de se deslocar lateralmente Contudo o caso do rob Curumim adotado para realiza o desta disserta o interessante notar que esta composi o de movimentos coincide com solu o dos movimentos humanos pois preferimos nos deslocar para frente sendo que desconfort vel e pouco usual o andar de lado por dist ncias maiores que um passo A l gica de controle propriamente dita Para que o resultado esperado seja obtido as fun es do rob s o executadas de forma coordenada ou seja na sequencia correta de comandos de acordo com a interpreta o das instru es do usu rio como tamb m seu uso l gico conforme o pr prio comando E assim ent o que o sistema deve executar 98 e Verifica o dos sensores quando a exist ncia ou n o de obst culos no caminho a ser seguido antes de enviar um comando de movimento ao rob e Produ o de uma lista de comandos de movimento e rota o na ordem apropriada para que o rob percorra a rota identificada para atingir um dado ponto de destino e e Produ o da sequ ncia apropriada de rota o e mo
110. a do sistema proposto eeeaeeemeeearanaas 75 4 1 2 Esquematiza o generalizada do sistema meme 76 4 2 A Interface em Linguagem Natural s ssssssssssusususnnnnnununnnnnnnnunnnnnnnnunnnnnnnnunnnnnnnnnnnnnna 77 4 2 1 Elementos que constituem a interface sais aicaisataniactaaiasioeioa tema tecate atrasar anpfrnn o 79 4 2 2 Vis o geral da forma de utiliza o da IFLN 86 4 2 3 Detalhamento da forma de utiliza o meme 87 4 2 4 Vis o geral do funcionamento eae aereas 89 4 3 O Software de Intelig ncia e Controle ss sresnserensererseneerarsaneras 90 4 3 1 Fun es de Processamento da Linguagem Natural 90 4 3 2 Fun es da L gica de Controle do Rob 95 4 3 3 Fun es de Controle da Comunica o entre o Sistema e o Rob 98 4 4 A Interface com o Rob essscsssstecceseseecceseseeescessnneesesseneesesenneesenssaneseassaneeseueeneesensseeesenseaes 98 A Ey DO N O DO sexsi RR RPE A PR RPA A RP APT RE RP 99 4 6 Funcionamento do Sistema Rob tico Proposto s sensata 99 4 7 Considera es Finais sssssssccsssssccssessccsssssesssesseessessoessessnessessnesesesesesssessesssessesssesaes 104 5 O DESENVOLVIMENTO DO SISTEMA ROBOTICO s ssssssssssssssssssssssssssssssssssssssseessess 106 5 1 Planejamento e Restri o de Contexto ss trsensersersensensensansenaas 106 5 2 Planejamento e Esquema de CaSOS sssssssscssessesses
111. a esquerda e o segundo para a direita Ou seja o rob executar uma rota o para a esquerda avan ar uma dist ncia padr o na velocidade normal depois far rota o para a direita e avan ar uma dist ncia padr o na velocidade normal Ele terminar num ponto 45 graus esquerda e frente do ponto inicial se n o houver obst culos enquanto na instru o do usu rio deveria terminar a uma dist ncia padr o direita 6 4 9 Uso COMBINADO DE COMANDOS No encadeamento de comandos para serem corretamente identificados na instru o eles devem ser indicados pelo menos pelo verbo um a um sendo que os par metros podem ser omitidos caso o valor padr o for aceit vel Instru es como o exemplo abaixo n o ser o interpretadas corretamente pois o segundo comando foi escrito sem o verbo e Seguir para frente e para a direita oportuno observar que dependendo da quantidade e do tipo dos par metros de um comando ao serem detalhados na instru o do usu rio h alguma possibilidade de o sistema identificar o comando pela verifica o contextual Por m 175 medida que novos comandos forem agregados a probabilidade de a interpreta o ser amb gua aumentar e a possibilidade de identifica o diminuir Por exemplo ao reescrever o exemplo anterior detalhando mais par metros o Sistema Rob tico passa a ser capaz de interpretar o segundo comando e Seguir para frente e para a direita mais 40 cm r pido
112. a for maior que zero executar 09 Sentido do Movimento para frente 10 Atribui limite m nimo de dist ncia conforme sensor dianteiro 11 Atribui limite m ximo de dist ncia conforme sensor dianteiro 12 Sen o executar 13 Sentido do Movimento para tr s 14 Atribui limite m nimo de dist ncia conforme a leitura m xima dos sensores traseiros 15 Atribui limite m ximo de dist ncia conforme a leitura m nima dos sensores traseiros 16 Fim do Se 17 Se Limite M nimo for maior que Dist ncia executar 18 Se Rob Conectado executar 19 Executa comando AndarReto com Dist ncia e Velocidade 20 Fim do Se 21 Atualiza indicadores de ngulo e posi o do rob na interface 22 Atualiza posi o do rob na planta 23 Fim do Se 24 Se Limite M nimo for menor que Dist ncia e Limite M ximo for infinito executar 25 Se Rob Conectado executar 26 Executa comando AndarReto com Dist ncia e Velocidade 27 Fim do Se 28 Atualiza indicadores de ngulo e posi o do rob na interface 29 Atualiza posi o do rob na planta 30 Fim do Se 31 Se Limite M nimo for menor que Dist ncia e Limite M ximo n o for infinito executar 32 Exibe mensagem de erro sobre exist ncia de obst culo e o movimento 33 Marca Situa o da Execu o como abortada 34 Fim do Se 35 Fim do Se 36 Se Comando for igual a ROTATE executar 37 Executa separa o do Sentido dentre os Par metros 38 Executa formata o num rica apropriada do Sent
113. a o in cio agora Observar que o conte do profundo significado da interroga o da tabela 6 2 11 o mesmo expresso pela instru o da tabela 6 2 7 Da mesma forma a palavra in cio uma refer ncia conhecida pelo Sistema Rob tico e coincidente com o ponto 169 inicial da instru o da tabela 6 2 5 A tabela 6 2 12 exibe a resposta do sistema ao texto da tabela 6 2 11 que igual ao conte do da tabela 6 2 8 Tabela 6 2 12 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 11 Passo Comando Mensagens 01 Rotate 180 0 OK 02 Move 200 200 OK 03 Rotate 90 0 OK 04 Move 1200 200 OK Para testar uma interroga o com a o expl cita a instru o da tabela 6 2 13 foi submetida ao Sistema Rob tico Tabela 6 2 13 Outra instru o interrogativa submetidas ao Sistema Rob tico Que tal ir 40 cm mais para tr s A tabela 6 2 14 exibe a resposta do sistema ao texto da tabela 6 2 13 O nico comando interpretado est correto inclusive com o deslocamento negativo para tr s j que o rob capaz de execut lo desta forma Tabela 6 2 14 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 13 Passo Comando Mensagens Faltou informar a velocidade Usando 200 como padr o 01 Move 400 200 6 3 DIFICULDADES ENCONTRADAS A Linguagem Natural por si s muito rica e flex vel sendo que uma mesma ideia pode ser ex
114. a palavra e sua probabilidade associada a cada contexto mas n o sua ordem na estrutura 94 Foi concebido e desenvolvido para o Sistema Rob tico um algoritmo para este fim Consiste na fun o IdentificaCompandosEPardmetros do software em CH Sua entrada s o duas matrizes de strings sendo a primeira para os tokens e a segunda para as marca es sint ticas Esta fun o de software tamb m concatena a execu o de outras partes do algoritmo desenvolvido que ser o esclarecidas logo em seguida coletando seus resultados para compor a sa da final do algoritmo Contudo executa toda a avalia o de contexto antes de executar as demais partes A sa da uma matriz bidimensional de strings A primeira coluna cont m a string do comando a ser executado com seus par metros A segunda coluna cont m a string com as mensagens de aviso ou de erro decorrentes do processamento executado para determinar o comando a partir do texto em linguagem natural Cada linha cont m um comando a ser executado e na sequ ncia crescente de ordinalidade A sa da ser usada para inclus o na lista a ser exibida ao usu rio para posterior execu o No Sistema Rob tico proposto as ora es que n o indicam rela o com os contextos mapeados produzem mensagem de erro reportando contexto desconhecido e s o ignoradas As ora es que apresentam ambiguidade sobre qual contexto pertencem produzem mensagem erro ao usu rio para reescrever o trecho de o
115. a para cada primitiva de a o representada e n o uma para cada palavra e d A representa o da a o cont m por si s v rias infer ncias pois estruturada pela depend ncia entre conceitualiza es Contudo a Depend ncia Conceitual uma teoria para a representa o de a es relativamente simples A representa o devidamente formalizada de express es como Jo o apostou cinquenta mil com Manuel que o S o Paulo seria campe o brasileiro ocuparia o espa o de duas p ginas SCHANK OWENS Apud KNIGHT RICH 1993 Isto se deve utiliza o de primitivas de muito baixo n vel exigindo grande esfor o de detalhamento na formaliza o 67 Outra desvantagem que ela apenas uma teoria da representa o de eventos Um modelo gen rico de representa o do conhecimento precisa ser capaz de representar mais coisas al m de eventos Com mecanismos de infer ncia mais especializados representa es em DC podem ser vistos como inst ncias de redes sem nticas como sugerem Lehnert 1978 Apud KNIGHT RICH 1993 e Schank e Carbonell 1979 Apud KNIGHT RICH 1993 A teoria da Depend ncia Conceitual visa tornar intuitivo o processamento da linguagem humana e n o prover suporte a programas que processem linguagem natural Ainda que as frases originais possuam ambiguidades uma representa o produzida por esta teoria nica e sem ambiguidades com o mesmo conte do conceitual 3 4 3 ESQUEMA DE CASOS Par
116. a pertence ao obst culo e deve ser ignorado assim como o que est abaixo dele O ponto bem acima da barreira o E2 pode ser ignorado ou n o dependendo da regra estabelecida para movimenta o Caso n o haja dist ncia suficiente para esse deslocamento diagonal pela presen a da quina da barreira o rob esbarraria ou seria bloqueado no seu movimento No caso em quest o o movimento diagonal adjacente a um obst culo n o permitido e o ponto E2 ser ignorado nesse momento Dos cinco outros pontos restantes dois j pertencem lista fechada o ponto de origem e o imediatamente anterior e podem ser desconsiderados Acima est o os pontos C2 e D2 que ainda n o foram vistos e podem ser inclu dos na lista aberta vinculando o ponto atual como seus antecessores e calculando g n h n e f n para eles Para o ltimo ponto restante imediatamente esquerda C3 dever ser verificado se um movimento at ele resultaria alguma vantagem ou seja um valor de g n menor Neste caso n o e dever ser mantido o valor atual A situa o neste ponto da execu o pode ser visualizada pela figura 2 8 5 Figura 2 8 5 Arredores do ponto D3 avaliados antes de fazer o pr ximo passo 40 Seguindo o algoritmo e escolhendo o ponto com menor valor para f n o passo seguinte ser para o ponto C3 Aplica se o operador de sucess o o ponto anterior D3 removido da lista aberta para a lista fechada e o p
117. a representar eventos Schank 1975 prop s a depend ncia conceitual Com a es primitivas b sicas todas as a es podem ser reduzidas a uma sequ ncia de estruturas baseadas na ideia de gram tica de caso Os constituintes do evento s o representados por casos ou pap is relativos s primitivas do evento GANGEL 1985 A ideia central proposta por Schank de se utilizar um esquema de casos a es primitivas e pap is relevantes comp e o n cleo de uma an lise de ora es de a o fornecidas como entrada de um sistema Para os objetivos do sistema proposto suficiente entender que um Esquema de Caso uma lista de atributos casos ou pap is dependentes do verbo de a o para o qual v rios tipos de informa o valores ou par metros podem estar acompanhando GANGEL 1985 Segundo Gangel 1985 um Esquema de Caso sup e que um conjunto de casos pode ser usado para definir a estrutura profunda significado e n o a estrutura superficial da ora o da linguagem natural O sistema representativo de Schank baseia se no relacionamento conceitual entre objetos e a es Num Esquema de Caso o significado n o depende da forma da ora o As seguintes ora es possuem a mesma estrutura profunda e Alberto deu o livro para Beatriz e Beatriz recebeu o livro de Alberto e O livro foi dado por Alberto para Beatriz 68 Generalizando as conceitualiza es e primitivas propostas por Schank poss vel reduzir as ora
118. a seguir objetivam avaliar funcionalidades suas caracter sticas e limita es do sistema bem como problemas lingu sticos ou possibilidades de desenvolvimento que poder o ser abordados em trabalhos futuros Ser o apresentados conforme o caso 6 2 1 TESTE 1 REQUISICOES NA FORMA AFIRMATIVA Do ponto de vista humano quando se pretende dar uma instru o ou comando para algu m a forma verbal normalmente utilizada o imperativo ou seja frases do tipo e Venha mais para perto da janela para ver o evento e Por favor entre na sala e e Para chegar loja siga em frente at final da rua vire direita e continue Por m h outras formas de se transmitir instru es atrav s de frases afirmativas tamb m usuais no cotidiano humano e geralmente menos associadas a instru es de comando S o senten as constru das como entre outras maneiras uma esp cie de confiss o compartilhamento de informa o ou conselho em frases do tipo e O manual diz que este objeto deve ficar na entrada e Avisaram que o chefe pediu para que voc fosse garagem e Acho melhor voc ir para a sa da e e Talvez fosse melhor ficar mais para a esquerda Na estrutura superficial ou seja na constru o das senten as com recursos l xicos e sint ticos s o todas bastante diferentes entre si e cada uma sugere um contexto diferente de utiliza o Sem d vida sinalizam que h o
119. ack visual e formata o de textos e n meros 90 Estes ltimos que s o recursos predominantemente visuais da interface n o constituem nenhuma parte cr tica associada ao objetivo deste trabalho sendo na verdade recurso secund rio s quest es que ser o abordas a seguir Portanto eles ser o apenas mencionados mas n o avaliados em detalhe Os recursos do Sistema Rob tico que utiliza s o as demais fun es do bloco de Intelig ncia e Controle conforme descrito na se o 4 6 Funcionamento do sistema rob tico proposto 4 3 O SOFTWARE DE INTELIG NCIA E CONTROLE O Software de Intelig ncia e Controle o conjunto de fun es que desempenham o processamento cr tico fundamental do Sistema Rob tico proposto neste bloco funcional que ocorrem o processamento da linguagem natural o sequenciamento dos comandos identificados e o controle do rob propriamente dito Independentemente da interface que seja utilizada para comunica o com o usu rio estas fun es sempre ser o utilizadas da mesma forma para realizar o processamento e o trabalho composto de tr s grupos de fun es 1 Processamento da Linguagem Natural 2 L gica de Controle do Rob e 3 Controle da Comunica o entre o Sistema e o Rob Cada um destes grupos de fun es ser abordado em mais detalhes nos par grafos seguintes Para uma vis o geral dessas fun es ver Se o 4 1 4 3 1 FUN ES DE PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NAT
120. ado ou seu atalho de teclado usado o passo atual enviado ao rob e o passo seguinte escolhido para ser executado no pr ximo passo Um recurso adicional de execu o al m dos relacionados acima clicar duas vezes com o cursor do mouse sobre qualquer comando da sequ ncia que executar somente este comando uma vez a cada clicada dupla Este recurso til principalmente ap s as falhas de comunica o sem fio com o rob que pode n o receber devidamente um comando e faltar na execu o de um passo Ao final para introduzir novas instru es para serem interpretadas e recome ar o ciclo basta simplesmente teclar o novo texto em Portugu s e seguir os passos desde o in cio como apresentados acima como se fosse a primeira vez 4 2 4 VIS O GERAL DO FUNCIONAMENTO A Interface em Linguagem Natural se utiliza de recursos de software dispon veis no Sistema Rob ticos para funcionar e tamb m recursos auxiliares que s o teis no funcionamento da interface gr fica na qual se baseia Com rela o aos recursos auxiliares poss vel citar e Rotinas para processamento dos eventos ocasionados pelos elementos e Fun es de filtragem e processamento das informa es apresentadas e Fun es de conex o ou comunica o das informa es apresentadas pelo usu rio mediante a interface e as respostas do sistema ao usu rio e e Fun es respons veis pelo comportamento din mico de elementos como bot es feedb
121. ados de 20 cm cada ser poss vel mapear uma rea de 3 x 3 metros parecendo ser suficiente para a maioria dos experimentos pr ticos de pequena escala e dist ncia segura para manter o alcance da comunica o sem fio via r dio do Curumim A experi ncia mostrou que o alcance da comunica o sem fio diminui perto do final da carga da bateria ap s algumas horas de uso Igualmente a experi ncia mostrou que a precis o escolhida para a planta suficiente para inclusive evidenciar a imprecis o do movimento do rob O Ap ndice A 4 apresenta mais sobre um teste da comunica o sem fio A forma de utiliza o do algoritmo de busca de rota simples Trata se de uma fun o de software sendo que a vari vel de entrada a matriz da planta e a vari vel de sa da a matriz da planta preenchida com a melhor rota identificada Cada elemento da matriz da planta possui um c digo indicativo para representar uma barreira um caminho livre o ponto de origem o ponto de destino ou um ponto pertencente rota Por m a matriz interna do sistema rob tico proposto possui outros c digos indicativos para marcar pontos de refer ncia teis Assim antes do sistema originar uma chamada fun o de busca de rota preciso preencher vari vel com uma matriz filtrando se os pontos de refer ncia excedentes ou seja que n o ser o usados nem como origem posi o atual do rob nem como destino Para encontrar o caminho o sistema vasculha a
122. alia es da coes o e da coer ncia ou seja a maneira como as frases influenciam no significado das subsequentes Processamento L xico Processamento Sint tico Processamento Semantico Processamento do Discurso Processamento Pragmatico nesta fase cada palavra analisada independentemente do restante do texto e recebe uma categoriza o sint tica Os demais sinais s o tratados posteriormente pontua o Tamb m chamado de Processamento Morfol gico nesta fase aplicada uma transforma o na sequ ncia das palavras para se identificar como se relacionam entre si As regras dessa transforma o s o definidas por uma gram tica nesta fase as estruturas de palavras s o avaliadas para determinar seu significado poss vel e geralmente se faz o descarte das estruturas que representam nenhum significado til nesta fase avalia se a maneira como os significados das estruturas influenciam se entre si e se existe a necessidade de algum ajuste nos significados resultantes caso exista mais de uma estrutura BARROS ROBIN 1996 nesta fase as estruturas que representam um significado til s o reavaliadas dentro do contexto em que ser o aplicadas RUSSEL RUSSEL 2004 O significado da frase decorre do contexto e da inten o do interlocutor SANTOS PELIZZONI 2005 Aqui n o h mais vistas para 48 a estrutura da pr pria l ngua por m sim para o significado BARROS ROBIN 1
123. alizado pr ximo a um obst culo e e PontoSC superior central localizado pr ximo a outro obst culo A montagem do espa o de experi ncia mostrada em duas vistas distantas pelas figuras 4 2 2 e A 2 3 222 PontoSD PontolC Ponto 8 Figura A 2 2 Montagem do espa o para experi ncia com usu rios Vista 1 PontoSC Figura A 2 3 Montagem do espa o para experi ncia com usu rios Vista 2 223 A 3 MODELOS DE DOCUMENTA O E QUESTION RIO DE TESTE 4 3 1 DESCRITIVO DA EXPERI NCIA E TERMO DE ESCLARECIMENTO E LIVRE CONSENTIMENTO Descritivo da Experi ncia Obrigado por participar Durante este experimento ser permitido a voc controlar um rob atrav s de um sistema baseado em software programa de computador atrav s de instru es em Portugu s do dia a dia em linguagem natural sem a necessidade de comandos t cnicos espec ficos Voc deve usar o seu pr prio jeito de dizer para controlar o rob escrevendo essas instru es O que ser avaliado neste experimento a capacidade do sistema em interpretar e reconhecer as instru es para permitir que o rob execute o que foi solicitado Com isto ser poss vel conhecer o que sistema j consegue executar e o que precisar ser ajustado para atender melhor os futuros usu rios O sistema reconhecer comandos de movimenta o e rota o que o rob capaz de executar ou seja deslocar para frente e para tr s girar para os
124. almente conectado e recebendo os comandos A tabela 5 3 22 descreve o procedimento Executar Comando Tabela 5 3 22 Procedimento Executar Comando Passo Descri o 01 Se Comando Indicado estiver al m da Lista de Comandos executar 02 Exibir mensagem ao usu rio Erro comando n o existe na sequ ncia 03 Sair do procedimento 04 Fim do Se 05 Pegar comando e seu par metro da lista e separa o comando da mensagem aviso erro 06 Exibir mensagem ao usu rio Executando seguido do comando ap s os dois pontos 07 Compor os par metros do procedimento Enviar Comando e o disparar 08 Aguardar 300 milissegundos 09 Sair do procedimento 133 5 3 10 PROCEDIMENTO ENVIAR COMANDO Para que seja poss vel executar um comando algumas a es devem ser executadas de forma coordenada para que os resultados esperados sejam obtidos e Ler sensores de obst culo no caso de comando de movimenta o e Verificar se dist ncia at obst culo permite movimento e Executar o comando de movimento ou rota o e Atualizar os indicadores e registradores internos de posi o e ngulo do rob e e Controlar se execu o deve ser abortada em decorr ncia de obst culo encontrado de imprevisto A entrada deste procedimento composta de uma vari vel do tipo string cadeia de caracteres e uma vari vel do tipo n mero inteiro A vari vel string cont m o comando previamente separa
125. amentos de um Dicion rio Remissivo Florian polis 10 Encontro do CELSUL v 1 p 393 429 1995 WIENER N Cybernetics Or Control and Communication in the Animal and the Machine Paris Hermann amp Cie e Cambridge Massachusetts EUA MIT Press 1948 WILKS Y A SLATOR B M GUTHRIE L M Electric Words Dictionaries Computers and Meanings Cambridge The MIT Press 1996 WINSTON P H Intelig ncia Artificial s l Livros T cnicos e Cient ficos Editora Ltda 1987 WONG Y W MOONEY R J Learning for Semantic Parsing Using Statistical Machine Translation Techniques Technical Report UT AI 05 323 Artificial Intelligence Lab Universidade do Texas em Austin Outubro 2005 ZADROZNY B Processamento Estat stico de Linguagem Natural Universidade Federal Fluminense 2008 Dispon vel em lt http www ic uff br bianca peln gt Acessado em 15 de novembro de 2011 ZHANG L Maximum Entropy Modeling University of Edinburgh 2007 Dispon vel em lt http homepages inf ed ac uk Izhang10 maxent html gt Acessado em 15 de novembro de 2011 ZELEK J S Human Robot Interaction with a Minimal Spanning Natural Language Template for Autonomous amp Tele operated Control Proceedings on the 1997 IEEE RS International Conference on Intelligent Robots and Systems IROS 97 v 1 p 299 305 Setembro 1997 ZELENY M Management support systems towards integrated knowledge management Human Systems Management
126. ando da ocorr ncia de abreviaturas Tais melhorias de recursos tornar o o resultado obtido pelo processamento estat stico do Portugu s mais consistente e pr ximo do limite te rico tornando o desempenho da ferramenta SharpNLP t o til como para o Ingl s 7 4 14 FERRAMENTA PARA EDI O DO L XICO Uma ferramenta que permita a edi o do l xico poder ser agregada como forma de facilitar a tarefa dos usu rios e desenvolvedores que optem por utilizar o Sistema Rob tico proposto para novos experimentos A edi o manual do l xico trabalho enfadonho e propenso a mais erros quando executado manualmente Sendo recurso heur stico e parte essencial das funcionalidades de avalia o de contexto e extra o de informa es contidas nas instru es em linguagem natural 190 seu conte do poder ser mais convenientemente administrado e agilmente ajustado com recursos de uma ferramenta de edi o planejada para tarefas como por exemplo Incluir e remover palavras Incluir e remover contextos de interpreta o comandos do rob Associar cada palavra aos diversos contextos de interpreta o Quantificar o grau de associa o das palavras aos diversos contextos e Parametrizar os valores comput veis de cada palavra sobre os contextos 7 4 15 M DULO DE AJUDA AO USU RIO Para auxiliar futuros usu rios com a utiliza o dos recursos do Sistema Rob tico e esclarecer suas funcionalidades e aplica es ser
127. aprofundamento dos estudos para poss vel implementa o de recursos ao Sistema Rob tico proposto para resolver as quest es inerentes deste estilo de reda o do ponto de vista da lingu stica computacional 7 4 11 0O DICION RIO DE PALAVRAS RARAS DO SHARPNLP Durante o treinamento dos Modelos de Entropia M xima poss vel utilizar um dicion rio de palavras raras para serem consideradas para a marca o sint tica Uma recomenda o o estudo mais aprofundado do funcionamento deste recurso para compreender as vantagens desvantagens e suas outras prov veis utilidades Durante a elabora o deste trabalho n o foi poss vel encontrar esclarecimento suficiente na documenta o do SharpNLP nem do OpenNLP sobre isto Uma alternativa seria analisar o c digo fonte em C por m tal trabalho estaria al m do escopo desta disserta o Outra alternativa seria o aprofundamento te rico nos Modelos de Entropia M xima buscando por maior compreens o sobre seu funcionamento e suas implementa es em software 7 4 12 CAPACIDADE DE RESPONDER PERGUNTAS Durante os teste foi observado que o sistema apresenta uma rea o significativa e til do ponto de vista de uma resposta quando recebe instru o na forma de perguntas do tipo Onde fica ou Como chegar at Contudo ele n o foi dotado de recursos para efetivamente responder perguntas Recursos adicionais podem ser desenvolvidos com a possibilidade de reconhecer p
128. aquele que apresente a m xima entropia ZHANG 2007 A Entropia M xima uma t cnica de uso geral de aprendizado de m quina que proporciona a estimativa com menor tend ncia poss vel baseada em uma dada informa o VACHASPATI WU 2012 Segundo Zadrozny 2008 trata se de um modelo computacional estat stico utilizado para conhecer a probabilidade do conte do de uma vari vel pertencer ou n o a uma classe de um conjunto finito de classes baseando em crit rios m ltiplos e que n o prev quaisquer restri es ou regras quanto s sequ ncias poss veis para os dados dessa vari vel Ou seja definido um conjunto classes e conjunto de dados que podem se apresentar em qualquer sequ ncia sem restri es o modelo de entropia m xima usado para retornar a probabilidade de um dado pertencer ou n o a uma dessas classes considerando o resultado de classifica es observadas anteriormente e que foram executadas considerando m ltiplos crit rios de classifica o 26 2 4 1 ENTROPIA MAXIMA Assumindo que Entropia seja a medida do caos ou desordem de um sistema Entropia Maxima refere se ao limite da maior desordem frente certas condi es desejadas Ent o sob certas circunst ncias ao se aplicar os princ pios da m xima entropia em uma situa o que se deseja estudar resultar num modelo bastante gen rico desse problema ENGELS 2011 A forma de abordagem proposta pelo Modelo de Entropia M xima estabelecer um mecanis
129. ar Planta Ler Sensores 300 lt Sensor3 lt 400 Angulo Salvar Planta Sensores 200 lt Sensor4 lt 300 Zerar Reiniciar Posi o Escala da Planta 200 mm e HabitarLetura 500 lt Sensor5 lt 600 distancia em milimetros I Modo de teste Tesar Conex o _ Desconectar Eoo E Xim t _ Austr Porta pre Figura 4 2 1 Vis o geral da Interface em Linguagem Natural Sua finalidade a de permitir que o usu rio informe as instru es que deseja utilizando linguagem natural em Portugu s apresentar os comandos que foram x interpretados a partir dessas instru es controlar a execu o destes comandos e permitir ajuste em algumas funcionalidades do sistema rob tico Nesta interface oura contribui o deste trabalho e um recurso visual de comunica o a Planta ou Mapa do local onde o rob se movimenta Esta planta permite ao usu rio uma maneira mais conveniente de intera o para controle ou acompanhamento do funcionamento do sistema pois representa diretamente v rias informa es internas onde o sistema acredita ser a localiza o do rob os obst culos reconhecidos pelo sistema de onde o sistema ir buscar as solu es de caminho ou suas alternativas e a forma pela qual o usu rio poder avaliar ou acompanhar esta solu o ou alternativa A letra E do item 4 2 1 a seguir aborda mais sobre este recurso 79 4 2 1 ELEMENTOS QUE CONSTITUEM A INTERFACE A interface
130. aradas por barra e significam e v fin verbo finito conjugado no tempo e na pessoa e prp preposi o e n substantivo e prop nome pr prio e adv adv rbio An lise e Conclus o Como forma de melhorar a consist ncia dos resultados obtidos ser mantida a solu o de converter todo o texto livre do usu rio em min scula antes de process lo pelas fun es do SharpNLP O resultado do processamento da linguagem natural pelo SharpNLP assim como o OpenNLP estoc stico Isto significa que naturalmente apresentar certa taxa de erros prevista teoricamente Dever ser pesquisado o que pode ser feito para melhorar os resultados inclusive tendo se em vista a aplica o desejada o sistema rob tico
131. as iniciais preenchidas no formul rio Question rio Demogr fico e o c digo P1 justaposto s iniciais em seguida Informar o usu rio que est livre para come ar a Primeira Parte do experimento ou seja testar o sistema com instru es livres por dez 10 minutos Guardar os formul rios preenchidos na pasta Depois de transcorrido este tempo consultar o usu rio se deseja testar livremente o sistema por mais um ciclo de dez minutos Caso afirmativo permitir que continue o teste livre por n o mais de duas 2 vezes totalizando trinta 30 minutos na Primeira Parte e assim n o se canse demais e Encerrada a Primeira Parte da experi ncia verificar se falta concluir o ltimo teste indicar se existem ou n o erros de interpreta o e clicar no bot o de conclus o ou veredito Nota O tempo total utilizado na Primeira Parte est registrado junto dos eventos da experi ncia Passo 04 Limpar o campo da instru o em Portugu s e no campo Nome do Usu rio substituir o c digo P1 por P2 Consultar o usu rio se est pronto para iniciar ou se necessita de algo Caso afirmativo poder iniciar a Segunda Parte assim que ele desejar que consiste em fazer o rob ir de um ponto inicial para um ponto final ambos 220 previamente estabelecidos e indicados com alguns obst culos no caminho a serem contornados Ter vinte e cinco 25 minutos para executar a tarefa e Transcorri
132. ativa submetida ao Sistema Rob tico 168 6 2 12 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 21 169 6 2 13 Outra instru o interrogativa submetidas ao Sistema Rob tico 169 6 2 14 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 23 169 6 3 1 Frases processadas diferentemente pelos modelos em Portugu s 170 6 5 1 Perguntas submetidas ao Sistema Rob tico em teste 176 A 4 1 Resultado da primeira avalia o da comunica o sem fio 228 A 4 2 Valores da tabela A 4 1 recalculados em porcentagem 228 A 4 3 Resultado da segunda avalia o da comunica o sem fio 229 A 4 4 Valores da tabela A 4 3 recalculados em porcentagem 229 ADJ ADV ART ATIS DET DIWK DRDC ECD F GRACO HMM IFSP SPO IFLN IFR IN MaxEnt MEMM MTM NLP NUM SN SV PLN LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS Adjetivo Adv rbio Artigo Air Travel Information Service Determinante Data Information Knowledge Wisdom Dado Informa o Conhecimento Sabedoria Defense Research and Development Canada Explanatory Combinatorial Dictionary Dicion rio Combinat rio Explanat rio Frase Grupo de Automa o e Controle da Universidade de Bras lia Hidden Markov Model Cadeia Oculta de Markov Instituto Federal de S o Paulo na capital Interface em Lingua
133. atural utilizado pelo Sistema Rob tico 100 Instru es em Processamento Lista de Linguagem da Linguagem Comandos Natural Natural Parametrizados Figura 4 6 1 Vis o geral do processamento das instru es em linguagem natural O processamento ocorre da seguinte forma 1 An lise sint tica das ora es contidas na instru o 2 An lise sem ntica e pragm tica das ora es 3 Identifica o dos comandos reconhecidos e 4 Mapeamento da sequ ncia de comandos na lista de execu o A an lise sint tica executada por m todo estoc stico da seguinte forma 1 O texto em linguagem natural submetido ao processamento por um modelo de Entropia M xima que foi treinado para realizar a identifica o e separa o de cada ora o ou per odo que comp em a instru o A Fun es estoc sticas de separa o de senten as 2 Cada uma dessas ora es ent o submetida a outro Modelo de Entropia M xima por m treinado para identificar e separar as palavras que comp em a ora o em an lise B Fun es estoc sticas de separa o de senten as e 3 A sequ ncia de palavras que foram identificadas e que comp em a ora o em an lise deve ser submetida ent o a um terceiro Modelo de Entropia M xima desta vez um que foi treinado para identificar as fun es sintaticas das palavras ao longo da ora o C Fun es estoc sticas de marca o das classes gramaticais ou sint ticas As fun
134. atural aquela usada pelos seres humanos para se comunicarem de forma estruturada Ela se diferencia de outras tamb m estruturadas como por exemplo as linguagens de programa o de computador tradicionais que possuem regras muito restritas para sintaxe e permitem muito pouca ou nenhuma flexibilidade de varia o de maneiras de escrever uma mesma coisa A L ngua Natural possui liberdade de estruturas pode ser vaga subjetiva as palavras podem ser amb guas vinculadas ao contexto em que acontece e as ora es podem ser fragmentadas FROMM DREWS 1998 Durante este trabalho ser referida como Linguagem Natural L ngua Natural ou mesmo LN 3 1 2 PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURAL poss vel obter uma representa o do significado de uma senten a atrav s de sua forma l gica e de maneira independente de contexto Os relacionamentos sem nticos entre as palavras e as frases assim como os significados de cada palavra 47 podem ser codificados por essa forma l gica Depois que o relacionamento sem ntico entre as palavras for identificado poss vel desconsiderar os significados invi veis ALLEN 1995 FRANCONI 2001 O Processamento da Linguagem Natural consiste em executar um conjunto de an lises sobre a informa o textual que pode ser agrupado em quatro grupos KNIGHT RICH 1993 Barros e Robin 1996 prop em a divis o em cinco grupos onde o grupo adicional An lise do Discurso visa melhorar as av
135. balho e optou se por n o mencionar nenhuma solu o comercial encontrada Com o empenho das primeiras horas e semanas de trabalho de estudo para entender como o SharpNLP funcionava e como poderia ser til no contexto do tema desta disserta o foi poss vel conceber e propor o rudimento visual da interface com o 6 Portagem termo t cnico portar um programa ou seja traduzir de uma linguagem de programa o para outra incluindo a convers o de suas estruturas caracter stica formas de nota o e defini es conceituais 141 usu rio Neste per odo tamb m se devem incluir os estudos para conhecer e compreender a pr pria linguagem de programa o CH seus conceitos e conven es Estes esfor os ocorreram entre fevereiro e mar o de 2011 Foi tamb m durante estes esfor os que se encontrou a primeira dificuldade importante decorrente de uma limita o do modelo em l ngua portuguesa do Brasil e que precisava ser resolvido para que o SharpNLP apresentasse os resultados esperados O Corpus ou conjunto de grande quantidade de frases em linguagem natural previamente processados por m os humanas usado para treinar o Modelo de Entropia M xima do SharpNLP o Bosque uma composi o integralmente revisada dos Corpora CETENFolha e o CETEMPublico ou seja constituem se de textos formais predominantemente jornal sticos onde as frases s o frequentemente escritas com verbos na terceira pessoa e nos tempos Passado ou Prese
136. base em pontos distantes um metro cada o rob ser posicionado e um dentre um conjunto escolhido de comandos ser executado trinta vezes para observar se o rob recebe e executa esse comando Cada falha de comunica o ser adicionada ao total at o final das trinta vezes que cada comando enviado ao rob Ou seja ao final ser poss vel calcular uma porcentagem de falhas observadas em rela o s trinta vezes que o comando enviado Os que foram escolhidos para o conjunto de comandos s o e Mover 100 100 Mover 10 cm na velocidade 100 e Rotacionar 90 100 Girar 90 graus a esquerda na velocidade 100 e e Ler Sensores sequencia completa de leitura dos sensores conforme m todo implementado no Sistema Rob tico As figuras A 4 1 e A 4 2 exibem duas vistas distintas do local da montagem 227 Marcador de Distancia Marcador de Distancia Figura A 4 2 Outra vista do experimento para avaliar a comunica o sem fio 228 4 4 2 RESULTADO DO EXPERIMENTO Primeira sess o de testes A tabela A 4 1 exibe os resultados obtidos na primeira vez que o experimento foi executado num feriado sexta feira s 9h portanto de manh Os n meros indicam a quantidade de erros observados para cada ciclo de trinta vezes que cada comando foi enviado ao rob Tabela A 4 1 Resultado da primeira avalia o da comunica o sem fio Quant de Erros Dist ncia m Comando 1 2
137. be tamb m o aspecto externo do motorredutor Roda Omnidirecional Motorredutor Figura A 1 2 Roda omnidirecional e motorredutor do Curumim Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP Conforme diz o fabricante o motor acionado por 12Vcc pode atingir a velocidade de 934 rpm e um torque de 0 4kgf cm A caixa de redu o de 1 13 O eixo para fixa o das rodas possui 50mm de comprimento e 4mm de di metro O peso total o conjunto de cerca de 174g A figura A 1 3 mostra ilustra es do posicionamento de cada conjunto motorredutor rodas em rela o ao chassi da unidade m vel Frente Figura A 1 3 Posicionamento do conjunto motorredutor roda no Curumim Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP 207 A 1 2 SENSORES INFRAVERMELHO Para que a plataforma rob tica seja capaz de detectar obst culos dotada de cinco sensores que emitem sua pr pria radia o na faixa espectral do infravermelho Funcionam pela detec o da reflex o ocasionada por obst culos Est o localizados ao redor da parte superior do rob Conforme consta na documenta o do fabricante o alcance m ximo de aproximadamente 800m com ngulo de a o de 5 Segundo consta no manual do fabricante o melhor resultado dos sensores se d com obst culos opacos Uma representa o da posi o relativa dos sensores de obst culo e seus n meros de refer ncia mostrada na figura A 1 4 Figura A 1 4 Vista superior do
138. c mera no rob e uma vis o com mais detalhes s o apresentados pela figura A 1 7 Figura A 1 7 Posi o da c mera no Curumim e a c mera em detalhe Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP Seu receptor sem fio tamb m fornecido permite imagens anal gicas e possui sa da de v deo padr o RCA e udio n o utilizado O conector da antena integrado ao chassi do receptor Disp e de um ajuste de sintonia final para a recep o Para conex o com um PC requer um dispositivo de captura ou digitaliza o de v deo n o fornecido Como registra a documenta o o receptor alimentado por ma tens o de 12V em corrente cont nua consome aproximadamente 250ma fornecido com um adaptador para a rede el trica compat vel com entrada de tens o de 85 a 265V em corrente alternada tanto a 50 quanto a 60Hz ou seja compat vel com faixa de tens o ainda mais ampla que o bivolt comum 110 220V O aspecto geral do receptor de v deo apresentada pela figura 4 1 8 210 Figura 4 1 8 Receptor de v deo para a c mera do Curumim Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP 4 1 4 PIN A ACIONAVEL Um recurso de intera o que foi adicionado plataforma rob tica uma pin a acion vel simples Ela pode manipular objetos de pequeno porte como uma caneta com a qual poss vel criar desenhos partir da trajet ria do rob por exemplo Sensores de fim de curso permitem estabelecer a posi o da
139. ca poss vel observar que a frase pode ser interpretada de duas maneiras diferentes Uma em que cada menina gosta de uma boneca diferente e outra em que as meninas gostam de uma mesma boneca Para que um sistema seja capaz de determinar o significado de uma frase um conjunto de regras e procedimentos de processamento precisa ser estabelecido S o essas regras e procedimentos que dever o ser capazes de retornar o que uma frase 60 significa Usando como exemplo o analisador sem ntico proposto por Levine Drang e Edelson 1988 a frase abaixo pode ser processada com as regras a seguir e O menino comeu banana Regra 1 se a primeira parte de uma frase for composta de um determinante seguido de um substantivo este substantivo denominado sujeito Regra 2 se logo depois do sujeito existir um verbo ele expressar a a o executada pelo sujeito Regra 3 se depois do sujeito e do verbo na sequ ncia for encontrado um substantivo este ltimo denominado objeto Regra 4 se uma frase apresentar os elementos estruturais na ordem sujeito verbo e objeto poss vel saber qual a o o sujeito tomou sobre o objeto Com essas regras um sistema computacional ser capaz de extrair a informa o de qual foi a a o do menino em rela o banana Esta informa o pode ser ent o utilizada em algum processamento posterior ou armazenada na forma de conhecimento se for o caso O conte do sem ntico de uma frase pode se
140. ca Significa que se deve ir para tr s ou preciso ficar parado E ficar parado at quando permitido ir para os lados poss vel dar meia volta e ir no mesmo sentido de r Depois do primeiro movimento permitido ser poss vel ir para frente Ou ent o a partir de quando ser poss vel ir para frente outra vez Assim uma instru o negativa que pode significar algum tipo de regra de restri o pode ser abordada como sendo um problema ou enigma a ser solucionado por recursos 174 mais elaborados de intelig ncia De maneira geral poss vel considerar que o uso de instru o negativa sugere a transfer ncia de problema ou problemas e n o a indica o clara de algo que precisa ser feito Ao lado disso vale considerar que a presen a da palavra n o nem sempre indica uma negativa e pode consistir em mero recurso estil stico de linguagem como nos exemplos a seguir e N o por menos que o manual instruiu o rob a seguir adiante mais 1 metro e E melhor ficar 10 cm mais para esquerda n o Tamb m decorrente da complexidade envolvida na interpreta o de negativas a nega o do texto abaixo ser ignorada levando o rob para uma posi o final bem diferente da pretendida e N o quer ver o rob indo para a esquerda mas indo para a direita Como o Sistema Rob tico ignora as negativas o texto ser interpretado erroneamente como sendo composi o dois comandos o primeiro para
141. cia de comandos identificados partir da instru o fornecida pelo usu rio em linguagem natural esses comandos precisam ser colocados em uma lista juntamente com seus par metros de configura o e suas mensagens de aviso ou erro para serem submetidas avalia o do usu rio Assim ele poder confirmar se est o corretos e execut los ou ent o providenciar as corre es necess rias no texto em linguagem natural para obter a interpreta o e por conseguinte os resultados desejados Sua entrada uma matriz bidimensional de strings cadeia de caracteres A primeira coluna cont m os comandos identificados j com seus respectivos par metros de configura o organizados na mesma sequ ncia em que aparecem no texto fornecido pelo usu rio A segunda coluna cont m as mensagens de erro e avisos identificadas pelo sistema durante o processamento respectivamente a cada comando identificado Sua sa da altera o do conte do do elemento constante na Interface em Linguagem Natural respons vel pela exibi o da sequ ncia de comandos interpretados que tamb m ser usado tamb m durante a execu o propriamente dita A tabela 5 3 21 descreve o algoritmo Adi o Lista de Comandos Tabela 5 3 21 Algoritmo Adi o a Lista de Comandos Passo Descri o 01 Para cada Comando e Par metro identificado executar 02 Adicionar uma nova linha na Lista de Comandos 03 Adicionar na primeira colu
142. cimentos sobre os problemas encontrados as alternativas encontradas as solu es propostas as decis es e compromissos assumidos durante a elabora o do Sistema Rob tico Proposto Tamb m nesta se o faz se um detalhamento dos procedimentos e algoritmos implementados para permitir seu funcionamento O cap tulo 6 Testes e Resultados documenta os testes os resultados as an lises e as considera es mais significativas que foram obtidos e formalizados atrav s da experimenta o com o Sistema Rob tico proposto O cap tulo 7 Discuss o Conclus o e Trabalhos Futuros encerra o presente trabalho lan ando vistas cr ticas e opini es sobre os resultados obtidos em rela o aos objetivos propostos 2 CIBERNETICA A ci ncia que estuda os princ pios abstratos de organiza o em sistemas complexos denomina se Cibern tica Ela n o se preocupa com a composi o dos sistemas do que s o feitos mas como funcionam como utilizam as informa es os modelos e controlam as a es para se direcionarem e manterem seus objetivos medida que experimentam v rias perturba es Sendo inerentemente transdisciplinar o racioc nio cibern tico pode ser aplicado para compreender modelar e projetar sistemas de qualquer tipo f sico tecnol gico biol gico social ou uma combina o deles HEYLIGHEN JOSLYN MEYERS 2001 Neste cap tulo ser o apresentados alguns conceitos teorias e tecnologias teis para elabora o do siste
143. comando Rotacionar com valor padr o direita ou 90 11 Fim do Se Se porventura o usu rio utilizar mais de uma palavra indicando sentido para rotacionar o sistema considerar somente a ltima que aparecer na ora o desprezando as demais Isto se d em decorr ncia da l gica de funcionamento do algoritmo A tabela 5 3 14 descreve a se o Encontrar Sentido do Caso Rotacionar 125 c Algoritmo para o Caso do comando Rotear O Esquema do Caso Rotear foi planejado prevendo a exist ncia de apenas um papel que precisam ser obrigatoriamente preenchidos e Local destino e e Velocidade Este se refere a um Esquema de Caso associado a um servi o diferentemente de Mover e Rotacionar que se referem a fun es simples do rob O comando Rotear tentar buscar o melhor caminho para atingir um Local destino indicado pelo usu rio e caso seja encontrado reverter uma sequ ncia de comandos Mover e Rotacionar apropriada para percorrer este caminho Portanto o comando Rotear emprega v rios algoritmos distintos de forma coordenada para produzir o resultado desejado A tabela 5 3 15 descreve a parte Avalia o do Significado e Extra o de Informa o do algoritmo para o Caso Rotear Tabela 5 3 15 Algoritmo para o Caso do comando Rotear Passo Descri o 01 Executar se o Capturar Erros de Comando Ausente 02 Executar se
144. composi o de instru es a serem executadas podem surgir casos em que o usu rio utilize express es como antes de e depois de que alteram a ordem de execu o dos comandos Incluir os recursos de software e de l xico necess rios para interpreta o e execu o deste tipo de instru o aumentar a flexibilidade e utilidade do sistema 7 4 5 DESLOCAMENTO POR MEIO DE COORDENADAS Para a descri o do deslocamento do rob m vel poss vel interpretar tanto instru es autorreferenciadas por exemplo Ir para frente 10 cm como as baseadas em refer ncia previamente estabelecida e nomeada por exemplo Ir para a porta Um recurso til ser dotar o sistema da capacidade de interpretar instru es baseadas em coordenada por exemplo Ir para o ponto 4 7 ou Girar para a direita 45 graus Neste caso o l xico precisar ser atualizado tanto quanto o software 7 4 6 MEM RIA DE CONTEXTO E RESOLU O DE CORREFER NCIAS A l ngua portuguesa disp e de recursos que simplificam a reda o e a comunica o por meio de refer ncias a conte dos mencionados previamente como as palavras e express es este aquele e o mesmo entre outras formas de composi o Contudo o Sistema Rob tico n o disp e de meios para resolver tais refer ncias Tampouco n o poss vel tirar proveito ou compartilhar informa es contidas entre duas ora es ou frases distintas 187
145. comprennder Legengien nonna mu o Portugu s anien 07 Q07 da apbca o da Bobctas o da vechg rca Arwtaisi Cai toa reed Ge cesbecimento comes vied de programas Qoi vem nivel de contacemento come popamaim se gt Cas es reel de neebesennee nulos jatera spain de Cua lens pos de cortate peruse tora produtos resatrarima Question rio Demogr fico tacsis Metue torn x ou credo o 1 1 1 1 J i rumero morespondente 4 5 4 a 4 4 5 4 5 4 a 4 a Qos Qos Q10 Q11 Q12 Q13 Qi4 Qis Q16 Q17 Q18 Q20 Q21 Q22 Q23 Q24 Q25 152 Question rio sobre a experi ncia de uso Escala Quertte ego Marque con T ou crie e Por tower Queroliaue o gree em escuta de 137 3 namero Corer porate rte Come voc smilie wu pr pria dempende durante a 5 ls epar memi yond erehe a pres do la tubede te rau ds softemary i 1 5 5 Como wat sa o gras Ge aine dos anm que q 3 a saene meets a Orem veot mesh o prau e mpate the tet soa comamdos t t aljeis Qual o ses pres de cade para aprendes a mar entre r awers ects Qual a grau de fucidudo para mesimi muiru es sa sumerva 5 a aztenry noe Chae a ums gos do Inc Rete para emecucar ax camardo que a 4 foras recortecdios pois sitema amfresre cad Dest b pron de fo iutada qua terete propents apeerentos t 2 5 Chott e ms comet pal tw natesla o we ums do wetea t
146. conceitualiza o e outra que o momento da primeira O exemplo ilustra a forma de 13 tratar processamento das informa es humanas ver representado como uma transfer ncia de informa o entre os olhos e o processador do consciente CP CP uma abstra o utilizada em DC 14 Uma conceitualiza o e o lugar em que ocorre A frase J que fumar pode matar quem fuma Leda parou de fumar pode ser representada em Depend ncia Conceitual conforme a figura 3 4 3 KNIGHT RICK 1993 66 algu m R algu m lt gt INGEST fumar e Leda t E fp Leda 0 R INGEST 2 fumar morto cigarro algu m ES VIVO p cigarro Figura 3 4 3 Exemplo de representa o usando Depend ncia Conceitual Fonte KNIGHT RICK 1993 O elo de causalidade vertical significa fumar pode matar algu m O modificador c torna a rela o de causa em uma possibilidade A liga o de causalidade horizontal indica que esta primeira causa elo vertical o motivo que fez Leda parar de fumar A qualifica o tr especifica que a depend ncia existente entre Leda e INGEST parou e que isto a parada aconteceu no passado As vantagens do uso da Depend ncia Conceitual s o a Disp e de um conjunto de primitivas que representam o significado independente da linguagem natural b Representa adequadamente eventos normalmente presentes em frases em linguagem natural c Utiliza uma nica regra de infer nci
147. correr seja maior que 100 executar 29 Considerar a unidade de medida como sendo mm 30 Calcular por multiplica o e atribuir dist ncia a percorrer 31 Incluir mensagens de erro e de aviso sobre a solu o paliativa 32 Fim do Se Na se o Encontrar Velocidade do comando Mover descrita a seguir foi suprimida a indica o do r tulo apenas para facilitar a visualiza o A velocidade esperada dever ser informada de forma verbal pelo usu rio e n o num rica atrav s do significado impl cito das palavras como verbos adjetivos e adv rbios por exemplo N o ser o reconhecidas unidades de medida como km h m s outros uma vez que foi pressuposto que o usu rio perderia a no o clara dessas 123 unidades e velocidades de forma que pudessem ter aplica o til O escorregamento das rodas do rob sobre o solo tamb m n o poderiam garantir a precis o destes valores assim como a condi o de carga da bateria e outras imprecis es do projeto Ent o somente ser o reconhecidas indica es subjetivas de velocidade generalizadas simplesmente em tr s n veis Normal Devagar e R pido Se porventura o usu rio utilizar express es confusas como corra devagar fugir lentamente ou bem lentamente avance r pido o sistema calcular uma m dia dos valores impl citos em cada palavra tentando satisfazer a curiosidade do usu rio A tabela 5 3 12 descreve a se o
148. da planta Desde que as funcionalidades de Busca de Rota do sistema rob tico proposto apresentam certa independ ncia das funcionalidades de Linguagem Natural uma sugest o de desenvolvimento futuro o estudo para permitir nomear os pontos diretamente na Planta bem como os meios de extrair estes nomes de forma que se tornem dispon veis aos algoritmos de Processamento da Linguagem Natural A tabela 5 3 16 descreve a se o Encontrar Velocidade e Local do Caso Rotear Tabela 5 3 16 Se o Encontrar Velocidade e Local do comando Rotear Passo Descri o 01 Para cada palavra ou token da ora o executar 02 Se for Verbo estiver no L xico e significado implicar conte do de Sentido executar 03 Considerar o conte do de Velocidade 04 Incrementar a contagem de palavras encontradas 05 Fim do Se 05 Se for Substantivo Adjetivo Adv rbio ou Preposi o e estiver no L xico executar 06 Se significado implicar conte do de Local executar 07 Considerar conte do de Local coordenadas para o Alvo 08 Fim do Se 09 Se significado implicar conte do de Velocidade executar 10 Considerar o conte do de Velocidade 11 Fim do Se 12 Fim do Se 13 Fim do Para A se o Colocar Alvo na Planta do comando Rotear ser descrita a seguir Na situa o de aus ncia da indica o de Local o sistema emitir mensagem de erro Nenhuma a o ser tomada uma vez que imposs vel assumir um valor pa
149. dade que o mundo f sico Ainda hoje poss vel ver m quinas operando sem um software puro e expl cito ainda que ele esteja impl cito na funcionalidade dos mecanismos de controle Contudo os recursos do software digital aliados aos microprocessadores e microcontroladores se desenvolveram ao ponto de ser poss vel dotar as m quinas de recursos inteligentes sem precedentes De fato a intelig ncia artificial um dos grandes avan os do s culo vinte hoje pode ser encontrada em brinquedos sendo tamb m que pe as basilares de software podem ser encontradas praticamente sem custo nas comunidades livres ou de c digo aberto Foi o software que permitiu o desenvolvimento da intelig ncia artificial e tamb m maximizou a potencialidade de recursos e benef cios do controle digital das m quinas Por outro lado o software abstrato e n o possui exist ncia real no mundo f sico As m quinas dotadas de seus m ltiplos transdutores que s o capazes de interagir com as for as da Natureza e interferir no mundo f sico Elas que s o colocadas para fazer o que n s Seres Humanos n o queremos ou n o conseguimos fazer Nos ambientes extremos ou nas condi es de trabalho onde nossa pr pria m quina org nica n o pode existir sem danos severos s o colocadas as m quinas no lugar E assim o planeta e o mundo se transformaram numa riqueza de possibilidades sem precedentes O Ser Humano agindo em equipe foi capaz de assumir sua
150. das instru es em linguagem natural Para tanto foi proposto um experimento padronizado a ser aplicado a usu rios reais dividido em duas partes A Primeira Parte permitir ao usu rio experimentar livremente o sistema e assim familiarizar se com seus recursos possibilidades e funcionamento A Segunda 150 Parte consiste em uma tarefa com objetivo previamente determinado que permitir avaliar a efici ncia efic cia do sistema com rela o aos diferentes usu rios Ambas as partes se apresentam com limite de tempo preestabelecido sendo que o usu rio poder optar por mais tempo se desejar ou seja e Primeira parte dez 10 minutos iniciais e mais duas prorroga es de dez 10 minutos cada totalizando trinta 30 minutos m ximos e e Segunda parte vinte e cinco 25 minutos inicias uma prorroga o de quinze 15 minutos e outra de dez 10 minutos totalizando cinquenta 50 minutos m ximos Portanto o experimento prev uma dura o n o maior que oitenta 80 minutos ou seja uma hora e vinte buscando evitar a influ ncia negativa do fator cansa o do usu rio que adicionaria complexidade desnecess ria Tamb m prev um tempo m nimo de trinta e cinco 35 minutos para tomar familiaridade e executar a tarefa de forma consistente o suficiente para a compara o pretendida 6 1 1 O AMBIENTE DA EXPERI NCIA Consiste em local com espa o livre suficiente para a movimenta o do rob um computador com o Sist
151. das palavras usadas por um autor em sua obra por uma faixa et ria um grupo social ou de interesses etc por exemplo vocabul rio camoniano vocabul rio jovem vocabul rio dos sambistas conjunto das palavras que uma pessoa conhece dicion rio de particularidades das palavras que n o inclui necessariamente defini o de acep es por exemplo vocabul rio ortogr fico vocabul rio etimol gico conjunto dos s mbolos usados para codifica o de opera es e instru es numa linguagem de programa o genericamente o conjunto dos voc bulos de uma l ngua e um sin nimo de l xico Gloss rio vocabul rio que vem anexo a uma obra para explicar palavras e express es t cnicas regionais ou pouco usadas contidas no texto elucid rio de termos t cnicos por exemplo gloss rio de termos m dicos pequeno l xico de termos obscuros ou pouco conhecidos posto no final de uma obra para elucidar o significado dessas palavras por exemplo gloss rio da cabala genericamente trata se de um cat logo de palavras e o significado que deve ser atribu do a cada uma Tesauro vocabul rio de termos relacionados gen rica e semanticamente sobre determinada rea de conhecimento TRIST O FACHIN ALARCON 2004 Taxonomia na Biologia o ramo que cuida de descrever identificar e classificar os seres vivos classifica o sistem tica no estudo das l nguas a parte da gram tica que trata da classifica o das palavras genericamen
152. das para compor as afirma es Quais s o os termos escolhidos para se abordar Quais as propriedades que esses termos possuem O que se deseja falar sobre tais termos NOY MCGUINESS 2001 Uma das formas de se estabelecer o escopo de uma ontologia atrav s de uma lista de quest es cuja ontologia deve ser capaz de responder Essas quest es gerais servir o para balizar a abrang ncia da ontologia e n o precisam ser exaustivas A ontologia cont m informa es suficientes para responder tais tipos de perguntas As respostas necessitam um n vel particular de detalhamento em alguma rea em particular Isso resultar no estabelecimento da uma compet ncia da ontologia NOY MCGUINESS 2001 Outro aspecto importante das ontologias a defini o das classes ou conceitos e a organiza o de uma hierarquia entre elas A elabora o se iniciar pela defini o das classes A partir da rela o resultante os termos que descrevem objetos que possuem exist ncia independente s o selecionados em contraste aos termos que descrevem esses objetos Esses termos ser o ncoras da sua classe A organiza o feita atrav s de uma taxonomia hier rquica Ou seja se uma classe A for a superclasse de B ent o uma inst ncia de B tamb m ser uma inst ncia de A Isso significa que a classe B representa um conceito que do tipo A NOY MCGUINESS 2001 As classes sozinhas n o disp em de informa o suficiente para responder s quest
153. de contexto apresentada pela tabela 3 3 1 Isso pode ser feito da forma conforme a seguir Inicialmente se aplica a regra 1 que diz que a frase composta de um sintagma nominal e um sintagma verbal Em seguida se aplica a regra 2 uma vez que ela representa melhor a composi o do elemento n o terminal SN N o se aplica a regra 3 pois n o se ajusta a nenhum caso neste momento Depois ao se aplicar a regra 4 ser obtido que o elemento n o terminal SV composto de um verbo e um sintagma nominal Na sequencia faz sentido aplicar a regra 3 que diz que o elemento n o terminal SN se comp e de um substantivo O processo continua adiante da mesma forma at a substitui o completa dos elementos n o terminais pelos equivalentes terminais segundo a gram tica proposta Para conhecer se a frase est sintaticamente conforme a gram tica a tabela 3 3 3 resume a aplica o dessas regras passo a passo Tabela 3 3 3 Exemplo da aplica o de uma gram tica livre de contexto 12 passo F 22 passo SN SV 32 passo DET SUB SV 4 passo DET SUB VSN 52 passo DET SUB V SUB 62 passo o SUB V SUB 72 passo o menino VSUB 82 passo o menino comeu SUB 92 passo o menino comeu banana 56 Outra maneira comum de representar a estrutura sint tica pode ser vista na figura 3 3 1 Ela tamb m representa a mesma gram tica livre de contexto Cada ramifica o ou galho mostra a substitui o de um
154. de controle da leitura dos sensores de obst culo Em algumas condi es de experimenta o e teste pode ser conveniente operar o sistema rob tico desativando os recursos de restri es de movimento por obst culos N o s a leitura dos sensores opera o lenta de ser executada como tamb m a gera o de mensagens de erro pode se tornar distra o inconveniente Assim foi inserida uma caixa de marcar que permite habilitar e desabilitar os recursos e rotinas internas do sistema que est o relacionados com a leitura dos sensores e a restri o de movimento e Habilitar Leitura caixa de marcar que habilita quando marcada os recursos de leitura dos sensores de obst culo automaticamente conforme a natureza do comando Se desmarcada desabilitar tais recursos Caso seja til utilizar o sistema sem os inconvenientes da restri o de movimento e das mensagens de erro basta reiniciar os registradores de leitura dos sensores preenchendo os com valores equivalentes aos de um ambiente sem 84 obst culos Para isto basta inserir os valores manualmente ou ent o clicar no bot o Reiniciar Sensores que ser comentado logo a seguir Por outro lado poss vel inserir manualmente valores de restri o e o sistema passar a consider los automaticamente Caso seja til ao usu rio operar a leitura dos sensores de obst culo do rob de forma avulsa e manual foram inclu dos dois bot es para esta finalidade S o eles
155. dimens o da matriz de palavras tokens contendo em cada elemento a marca o da fun o sint tica Tags mais prov vel conforme o modelo treinado respectivamente aos elementos da matriz de palavras tokens 5 3 5 ALGORITMO SEPARA O DE ORA ES PELA PONTUA O O texto do usu rio pode ser escrito contendo em uma mesma senten a ou per odo mais de uma ora o com conte do significativo para expressar comandos e par metros que precisar o ser identificados De acordo com as regras gramaticais essas ora es podem ser separadas por sinais de pontua o e a palavra e Sua entrada uma matriz unidimensional de strings cadeia de caracteres contendo em cada elemento uma palavra ou token e organizada na mesma sequ ncia em que aparece na senten a Sua sa da consiste na composi o de duas matrizes unidimensionais de strings cujos elementos s o a sequ ncia de palavras e tokens que comp em a ora o na primeira e a sequ ncia de marca es sint ticas Tags respectivamente a palavras tokens na segunda Uma sugest o de desenvolvimento futuro o estudo de aplica o de recursos para identificar mudan as na ordem sequencial das instru es como a presen a de express es como antes de e depois de por exemplo A tabela 5 3 3 descreve o algoritmo Separa o de Ora es pela Pontua o 115 Tabela 5 3 3 Algoritmo Separa o de Ora es pela Pontua o
156. discurso Assim conforme os testes realizados as tr s fun es que podem ser utilizadas para a primeira parte do processamento do texto para utiliza o no Sistema Rob tico s o e SentencesDetect Separa Senten as e Tokenize Tokeniza Senten a separa palavras e e PosTagger Etiqueta Classe Gramatical Buscando saber se as demais fun es seriam teis para o Sistema Rob tico concluiu se que n o ser preciso conhecer a estrutura sint tica do texto em sua totalidade Tendo se em vista que o objetivo a interpreta o do texto para extra o de 235 comandos e par metros execut veis pelo rob o n vel de profundidade do processamento sint tico suficiente conhecer as marca es das classes sint ticas Estas marca es indicam a fun o das palavras na estrutura das frases sendo poss vel extrair o sentido de grande parte das instru es poss vel em linguagem natural uma vez conhecendo o significado das palavras exce o das formas e estilos mais complexos tais como como ora es coordenadas uso de correfer ncias frases escritas com palavras como este aquele ele etc e men es que dependem de mem ria de contexto Tamb m necess rio considerar que os modelos utilizados at aqui funcionam somente na l ngua inglesa Foi ent o pesquisada a exist ncia de modelos apropriados em Portugu s para que essas fun es realizem o processamento conforme desejado A se
157. do da lista e a vari vel num rica refere se ao respectivo comando da lista de comandos Sua sa da n o propriamente estruturada na forma de vari vel mas sim as a es que ser o executadas Observar que a dist ncia m xima segura para movimento aquela menor que o limite m nimo do sensor caso haja indica o de um limite m ximo diferente de infinito no caso 9999 no Sistema Rob tico ou seja maior que a maior dist ncia detect vel pelos sensores do rob Um limite m ximo menor que o considerado infinito significar que foi encontrado um obst culo entre os limites m nimo e m ximo e um movimento entre estes limites seria arriscado Por serem funcionalidades secund rias relacionadas meramente a recursos visuais e portanto al m do escopo do conte do desta disserta o n o ser o detalhados os procedimentos de exibi o na janela indicadores de posi o e ngulo do rob e posi o do rob na planta A tabela 5 3 23 descreve o procedimento Enviar Comando 134 Tabela 5 3 23 Procedimento Enviar Comando Passo Descri o 01 Executa separa o do Comando de seus Par metros 02 Se Comando for igual a MOVE executar 03 Executa separa o da Dist ncia e da Velocidade dentre os Par metros 04 Executa formata o num rica apropriada da Dist ncia e da Velocidade 05 Se Rob Conectado e Leitura de Sensores habilitada executar 06 Ler sensores 07 Fim do Se 08 Se Dist nci
158. do discurso Ao se estabelecer categorias para as coisas e propor conceitos para o que existe em um dado dom nio o processo de elaborar ontologias Uma ontologia um cat logo de tipos de coisas que supostamente existem no dado dom nio sob a ptica de observa o de uma pessoa que faz uso da linguagem ALMEIDA et al 2003 Quando associada a um conjunto de inst ncias de classes constituir uma base de conhecimento Segundo esses autores h linha t nue onde a ontologia termina e a base de conhecimento come a As classes s o o foco da maioria das ontologias e elas as classes descrevem conceitos em um dom nio de conhecimento NOY MCGUINESS 2001 Estabelecer um conceito o mesmo que definir regras que delimitam como entender um ente bem como descrever este ente em linguagem natural Portanto uma ontologia uma associa o entre o significado da descri o de uma coisa com seu nome atrav s das regras que foram formalizadas Isso o mesmo que as afirmativas observadas nas teorias l gicas CASARE 2005 2 1 2 APLICA O E USOS Segundo Noy e McGuinness 2001 recentemente o desenvolvimento de ontologias especifica o formal e expl cita de termos num dom nio e as rela es entre eles tem sa do do ambiente dos laborat rios de intelig ncia artificial para os escrit rios dos especialistas nesses dom nios Uma ontologia define vocabul rios comuns para pesquisadores que precisam compartilhar info
159. do este tempo consultar o usu rio de necessita mais tempo para concluir a tarefa Caso a tarefa seja conclu da antes do tempo submeter a frase chave Segunda parte conclu da antes do tempo a um ciclo de teste para evidenciar o fato nos registros internos e Caso o usu rio necessite mais tempo para concluir a tarefa permitir que prossiga por mais quinze 15 minutos e Transcorrido este tempo consultar o usu rio de necessita mais tempo para concluir a tarefa e Caso o usu rio necessite mais tempo para concluir a tarefa permitir que prossiga por mais dez 10 minutos totalizando um ciclo adicional de mais vinte e cinco 25 minutos Informar o usu rio que ser o os ltimos minutos restantes da experi ncia e Transcorrido este tempo informar ao usu rio sobre o final da experi ncia e solicitar que conclua o ciclo de teste se for o caso e e A qualquer momento assim que o usu rio atingir o objetivo da tarefa submeter a frase chave Segunda parte conclu da a um ciclo de teste para evidenciar o fato nos registros internos Passo 05 e Entregar o Question rio sobre a experi ncia de uso e solicitar que o preencha e Recolher o question rio preenchido e agradecer sua participa o e Marcar no topo do question rio as iniciais do usu rio conforme constante no campo Nome do Usu rio da Interface em Linguagem Natural e e Guardar o question rio na pasta 4 2 4 TAREFA DA SEGUNDA PARTE DA E
160. do mais detalhado de como o algoritmo de Entropia M xima do SharpNLP funciona quando utiliza o dicion rio de palavras raras uma vez que esse estudo detalhado est al m do escopo deste trabalho Para a proposi o de solu o ao problema dos tempos verbais no imperativo foram empenhadas cerca de 80 horas de trabalho de pesquisa e um tempo proporcional de estudo implementa o testes e ajustes um total de cerca de 200 horas Estes esfor os ocorreram entre abril e junho de 2011 5 5 2 O PROCESSAMENTO SEM NTICO As primeiras etapas do processamento da linguagem natural consistem na separa o dos per odos na separa o dos tokens ou palavras e na marca o sint tica Estas tr s etapas s o realizadas pelo SharpNLP As etapas seguintes requerem a interpreta o do texto para estabelecer contexto de significado e extra o de dados informa es O SharpNLP n o disp e de recursos para tal 143 Em retorno s pesquisas para resolver o problema da interpreta o do texto em linguagem natural deparou se com as seguintes teorias que suscitam m todos deterministicos de processamento e Gram tica Sem ntica ou Semantic Grammar em ingl s BURTON BROWN 1977 e Depend ncia Conceitual ou Conceptual Dependency em ingl s SCHANK 1975 e e Esquema de Casos ou Case Frames em ingl s FILLMORE 1968a e 1968b Foram encontrados alguns estudos a respeito da marca o de fun es sem nticas em textos
161. do para concluir a tarefa a maioria conseguiu dentro do primeiro prazo fixado especialmente o usu rio 6 Por m o usu rio 4 que o 161 ultrapassou conseguiu concluir com pouco mais de cinco minutos adicionais Vale observar que se trata de pessoa com pouca familiaridade com computadores e apresentou os maiores tempos entre instru es dentre os usu rios que participaram do experimento 6 1 4 OBSERVA ES DO PESQUISADOR Como observa o do pesquisador que conduziu os experimentos cabe notar que os usu rios geralmente demonstraram sentir estranhamento inicial com a capacidade de interpreta o das instru es digitadas por parte do sistema Por m medida que prosseguiram experimentando e observando erros e acertos houve uma adapta o ou acomoda o no estilo de reda o Na primeira parte o usu rio 4 demonstrou frustra o ao tentar por v rias vezes descrever detalhadamente o que desejava executar no rob sem obter o resultado Fa a uma rota o completa para a direita 180 graus Reescreveu a instru o v rias vezes usando verbos sin nimos at descobrir os verbos girar e virar inclu dos no l xico Tamb m por ter aproveitado o texto escrito inicialmente para reescrever cometeu um erro ao n o colocar espa o ap s a v rgula antes do n mero 180 Uma vez que no corpus de treinamento do Modelo de Entropia M xima o mais comum encontrar v rgula antes de n mero isto fez com que
162. dr o para destino de uma rota 127 Desde que sejam encontradas coordenadas no L xico feita verifica o para garantir que estejam dentro da Planta Se este erro for encontrado ser emitida mensagem e o algoritmo ser abortado Se as coordenadas coincidirem com a posi o atual do rob ser emitida mensagem de erro sendo que o algoritmo tamb m ser abortado A tabela 5 3 17 descreve a se o Colocar Alvo na Planta do Caso Rotear Tabela 5 3 17 Se o Colocar Alvo na Planta do comando Rotear Passo Descri o 01 Se coordenada X do alvo estiver fora da planta executar 02 Incluir mensagem de erro de alvo fora da planta 03 Ir para Fim 04 Fim do Se 05 Se coordenada Y do alvo estiver fora da planta executar 05 Incluir mensagem de erro de alvo fora da planta 06 Ir para Fim 07 Fim do Se 08 Se coordenadas do alvo coincidirem com a do rob executar 09 Incluir mensagem de aviso de que rob j est sobre o alvo 10 Ir para Fim 11 Fim do Se 12 Preparar Planta para executar busca 13 Remover da Planta alvo anterior 14 Definir na Planta o novo alvo O funcionamento do algoritmo Buscar Caminho detalhado na se o 2 8 Algoritmo de busca do melhor caminho sendo que foi implementado no sistema rob tico somente o A A Estrela 5 3 7 ALGORITMO RUMAR PARA Para que o caminho encontrado pelo algoritmo A A Estrela seja percorrido pelo rob
163. e localiza o e orienta o do rob Essas coisas de texto s o interativas ou seja conveni ncia do usu rio poss vel alterar o conte do desses registros internos para corrigir algum erro no experimento ou estabelecer alguma condi o inicial desejada para um teste por exemplo Para a localiza o do rob s o usadas coordenadas cartesianas X e Y Para sua orienta o usado o ngulo de rota o em rela o ao referencial inicial 81 O referencial inicial ou zero est localizado no centro do mapa As conven es utilizadas s o a cartesiana e a trigonom trica Ou seja e Deslocamentos positivos em X s o para a direita e Deslocamentos negativos em X s o para a esquerda e Deslocamentos positivos em Y s o para cima e Deslocamentos negativos em Y s o para baixo e ngulos de rota o positivos s o no sentido anti hor rio e e ngulos negativos s o no sentido hor rio Apesar de o sistema prever ngulos com precis o de um grau por raz es de simplifica o o funcionamento interno do sistema trabalha somente com ngulos retos ou seja so006Dente em passos de 90 graus positivos ou negativos Tamb m foi adicionado um bot o para atribuir facilmente todos os registradores situa o de zero localiza o em X em Y e ngulo de rota o logo abaixo das caixas de texto e Zerar Reiniciar Posi o este bot o reestabelece os registradores internos de localiza o e de orienta
164. e 1 80 0 SEM COMANDO Nerhurne a o lo dertiicads Potmte 30 0 Rota o mplicta na instru o Movejb00 100 OK Potato 90 0 Rota o emplicta re nstru o Move1000 MO OK ate t Testa Comendo Desconactar 20 lt Senct lt 100 20 lt Seme2 lt 300 Drica jerSensores 200 lt Sermor3 lt 500 Feiriciar Sermores 400 lt Semese 500 F hiobitarlotmo 100 lt SermorS lt 200 tics en mdimetros Figura 6 2 1 Instru o imperativa e um caminho encontrado Para testar instru es na forma de outros tipos de afirma es o texto da tabela 6 2 5 foi submetido ao Sistema Rob tico Nele as a es de movimenta o foram explicitadas Tabela 6 2 5 Instru es afirmativas submetidas ao Sistema Rob tico O manual recomenda que o rob desse meia volta que em seguida se movesse para frente 40 cm depois corresse mais 80 cm e parasse 20 cm mais para a esquerda A tabela 6 2 6 apresenta a resposta do sistema ao texto da tabela 6 2 5 sendo que todos os comandos referem se a a es descritas na instru o somente completadas 166 pelos par metros faltantes conforme o caso A rota o apropriada ao Curumim tamb m foi adicionada corretamente no passo 04 N o houve interfer ncia de outros trechos das ora es como por exemplo O manual recomenda que na interpreta o daquilo que o sistema capaz de executar Tabela 6 2 6 Comandos e mensagens resultantes do te
165. e 1000 200 OK 05 Rotate 90 0 OK 05 Move 200 200 OK 06 Rotate 180 0 OK 07 SEM COMANDO Nenhuma a o foi identificada 08 Rotate 90 0 Rota o impl cita na instru o 09 Move 600 100 OK 10 Rotate 90 0 Rota o impl cita na instru o 11 Move 1000 300 OK Os passos de 01 a 05 referem se ao caminho encontrado pelo sistema que pode ser dito correto considerando os obst culos para atingir o ponto de refer ncia mencionado A figura 6 2 1 mostra a Interface em Linguagem Natural logo ap s o processamento da instru o antes da execu o onde poss vel observar a planta do z local e a rota tra ada Deve se observar que o caminho tra ado somente aquele 165 encontrado pelo algoritmo de Busca de Caminho e n o a totalidade do percurso a ser percorrido conforme consta da instru o do usu rio na tabela 6 2 3 O trecho Ent o considerado pelo sistema como uma ora o e por n o conter nenhum significado aproveit vel surge como o passo 07 Os passos 08 e 10 s o a resposta apropriada considerando o rob utilizado nos testes F interface em Lmguagem tatural informe as instru es em Portugu s Finalize normalmente teciando Erter Agora retome para o come o depos olhe para vis Ent o soa lentamente por mas 80 om para esquerda e depos cora meto para a Greta Rotate 180 0 Move 200 200 Ratet 50 0 Move 400 200 Rotate 30 0 Move 1200 200 Rotat
166. e Conceitualiza es Fonte KNIGHT RICH 1993 Regra Rela o entre 1 Ator PP e a a o ACT que ele causa Como nem o ator nem a a o podem ser considerados prim rios a depend ncia bidirecional gt Objeto PP e um atributo PA que o descreve Em DC muitas descri es de estado s o representadas como escalas num ricas 3 Dois objetos PP um dos quais pertence ao conjunto definido pelo outro 4 Objeto PP e um atributo PP que j tinha sido seu predicado A seta aponta para o PP que est sendo descrito Dois objetos PP um dos quais fornece uma informa o sobre o outro sendo que as mais 5 comuns s o posse Poss by localiza o Loc e conten o f sica Cont A seta aponta para o conceito sendo definido 6 A o ACT o seu o bjeto PP A seta aponta para a a o j que o contexto determina o significado da rela o com o objeto 7 A o ACT e a sua fonte e o R ecipiente 3 A o ACT e o I nstrumento com que executada O instrumento precisa ser uma conceitualiza o completa i conter uma ACT e n o ser apenas um simples objeto f sico 9 A o ACT e a sua fonte e o D estino f sicos 10 Objeto PP e o seu estado inicial e final mudan a de estado 11 Uma conceitualiza o e outra que a motiva As formas apresentadas descrevem a causa de uma a o e a causa de uma mudan a de estado A seta aponta para a causa 12 Evento e o momento em que ocorreu Uma
167. e Ler Sensores bot o que dispara uma leitura dos sensores do rob e e Reiniciar Sensores bot o que retorna os registradores internos de leitura dos sensores para a condi o equivalente a um ambiente sem obst culos Interface em Linguagem Natural biome a rabu es em Podugu a Q Que age em frente 40 cm vire para a dreta cora por 80 cm ohe para a dreta e avance ED cm devagar Ou Faou indcar o sertido frente cu tr s Usando frente como padr o OK Figura 4 2 3 Elementos de controle do sistema rob tico Tanto a caixa de marcar Habilitar Leitura quanto os bot es de controle da leitura dos sensores est o indicados no grupo de elementos 2 da figura 4 2 3 J Bot es de controle da conex o com o rob Para controlar a conex o do sistema rob tico com o rob e assim permitir que seja poss vel trabalhar sem que ele esteja presente foram inclu dos tr s bot es para esta finalidade S o eles 85 e Conectar bot o que realiza a conex o atrav s do sistema de comunica o e Testar conex o bot o que realiza um teste de comunica o com o rob e e Desconectar bot o que desfaz a conex o atrav s do sistema de comunica o Esses elementos s o indicados na figura 4 2 3 pelo grupo n mero 1 K Modo de testes e seus controles de funcionamento O Sistema Rob tico Proposto foi dotado de funcionalidade para registro autom tico de alguns par metros internos de funcionam
168. e Linguagens Naturais como o Portugu s envolve por exemplo forma o das palavras regras gramaticais da forma o das frases e ora es e a extra o do significado de uma frase analisando suas palavras e estrutura O contexto em que as frases s o usadas tamb m deve ser considerado durante a extra o do significado Com o uso dos conhecimentos adequados poss vel desenvolver tais interfaces Para o reconhecimento da L ngua Portuguesa ser preciso dotar o sistema de conhecimentos espec ficos que podem ou n o ser aproveitados de outras l nguas As teorias Esquema de Casos Case Frames proposta por Fillmore e Depend ncia Conceitual Conceptual Dependency proposta por Schank apresentam recursos que podem ser estendidas atrav s de generaliza o e especializa o inclus o de recursos de detalhamento para se adaptarem ao contexto de utiliza o e assim constituir ferramentas de processamento mais convenientes ao emprego que se deseja 73 4 O SISTEMA ROB TICO PROPOSTO O prop sito deste cap tulo apresentar o sistema rob tico medida que as partes integrantes que o comp em forem sendo descritas ser o tecidos coment rios e avalia es sobre o contexto de decis o sobre solu es tecnologias e t cnicas utilizadas ou consideradas para aplica o Este sistema possui como objetivo primordial permitir que um usu rio humano informe instru es relativas a tarefas ou a a es que deseja que u
169. e as interfaces dever o ser usadas uma por vez Uma sugest o de desenvolvimento futuro seria a concep o da parte do software de Intelig ncia e Controle para gerenciar solicita es diferentes de cada usu rio via sua IFLN para serem executadas por cada rob via sua pr pria IFR 4 2 A INTERFACE EM LINGUAGEM NATURAL Uma das contribui es deste trabalho e a principal via de intera o do usu rio com o sistema rob tico ser apresentada a seguir Com ela ser poss vel fazer refer ncia e trazer esclarecimentos sobre as partes internas do sistema rob tico seu funcionamento e assim abordar tamb m a interface rob tica A interface em linguagem natural consiste em uma janela tipo formul rio de preenchimento e seus elementos baseada nos recursos do sistema operacional utilizado no caso o recurso do denominado Windows Forms disponibilizado pela linguagem CH e a biblioteca de fun es disponibilizadas pelo dotNet Framework da Microsoft Para ilustrar melhor a figura 4 2 1 apresenta uma vis o geral de sua apar ncia e a disposi o de seus elementos 78 EE Interface em Linguagem Natural __Brcessar_ Rotate 180 0 O ponto inicial zero est no centro Move 400 200 Rotate 90 0 Planta do Local Move 400 200 Rotate 90 0 Move 800 200 Rotate 90 0 Move 1000 100 OK Rotate 90 0 OK Move 200 200 Faltou informar a velocidade Usando 200 como padr o 300 lt Sensor2 lt 400 Y rm Carreg
170. e entropia m xima treinado em Portugu s Sua entrada uma vari vel tipo string cadeia de caracteres contendo a totalidade do texto informado pelo usu rio Sua sa da uma matriz unidimensional de strings sendo que cada elemento cont m as senten as individualizadas da forma mais prov vel conforme o modelo treinado 5 3 3 ALGORITMO TOKENIZA O DE SENTEN A A separa o de palavras e tokens de cada senten a executada pela fun o Tokenize dispon vel na biblioteca do SharpNLP que utiliza m todo estoc stico baseada em um modelo de entropia m xima treinado em Portugu s Sua entrada uma vari vel tipo strings cadeia de caracteres contendo uma senten a Sua sa da uma matriz unidimensional de strings sendo que cada elemento cont m as palavras ou os tokens individualizados da forma mais prov vel conforme o modelo treinado 114 5 3 4 ALGORITMO MARCA O DA FUN O SINT TICA A marca o de palavras e tokens de cada ora o com sua correspondente fun o sint tica executada pela fun o PosTagger dispon vel na biblioteca do SharpNLP que utiliza m todo estoc stico baseada em um modelo de entropia m xima treinado em Portugu s Sua entrada uma matriz unidimensional de strings cadeia de caracteres contendo em cada elemento uma palavra ou token e organizada na mesma sequ ncia em que aparece na ora o Sua sa da uma matriz unidimensional de strings com a mesma
171. e informa o no sentido horizontal na janela Assim a rea para a planta do local foi disposta ao lado direito da caixa de listagem da sequ ncia de comandos e logo abaixo da esquerda para a direita foram distribu dos os campos num ricos e bot es de controle da leitura dos 139 sensores da localiza o e orienta o do rob e os bot es das funcionalidades acess rias da planta 5 4 1 OBSERVA ES SOBRE O DESENVOLVIMENTO A maneira como ocorreu a concep o e o desenvolvimento da interface transcorreu temporalmente como descrito anteriormente nesta se o A interface foi desenvolvida em ondas sucessivas e medida que a necessidade de acesso aos par metros de controle foi surgindo durante o desenvolvimento do software Algumas vers es mais simples foram propostas inicialmente para teste e avalia o de utilidade Primeiramente em torno da necessidade primordial de entrada das instru es em linguagem natural e listagem do resultado da sua interpreta o Com o acr scimo da funcionalidade de rota inteligente at um destino nomeado a rea para a planta precisou ser acrescentada Durante os testes e desenvolvimento da capacidade de rota inteligente surgiu a necessidade de permitir que o sistema trabalhasse sem que o rob estivesse conectado Com isto foi poss vel agregar a possibilidade de simula o virtual do funcionamento E foram acrescentados os bot es e desenvolvidos os respectivos procedimentos de software
172. e mostram como ferramentas produtivas para realizar a documenta o ou o registro 23 2 3 INTELIG NCIA ARTIFICIAL E APRENDIZADO DE M QUINA 2 3 1 DADO INFORMA O CONHECIMENTO INTELIG NCIA E SABEDORIA Segundo Rowley 2006 uma ordem natural pode ser observada entre os conceitos dado informa o e conhecimento neste contexto que Ackoff 1989 Apud ROWLEY 2006 autor frequentemente citado na literatura recente oferece as seguintes defini es Dado definido como s mbolos que representam propriedades de objetos eventos e seus ambientes Resultam da observa o N o apresentam utilidade at que sejam tomados de forma aplic vel relev ncia A diferen a entre Dado e Informa o funcional e n o estrutural Informa o est contida em descri es respostas a quest es iniciadas com palavras tais como Quem O que Quando e Quantos as Sistemas de informa o geram armazenam recuperam e processam dados A informa o inferida a partir de Dados Conhecimento saber como e o que torna poss vel transformar informa o em instru es O conhecimento pode ser obtido por transmiss o de algu m que o possui por instru es como extraindo o da experi ncia Intelig ncia a habilidade de aumentar a efici ncia Sabedoria a habilidade de aumentar a efic cia A sabedoria agrega valor o que requer a fun o mental denominada Julgamento Os valores ticos e est ticos aqui implicados s
173. e porcentagem o resultado mostrado na tabela A 4 4 Tabela A 4 4 Valores da tabela A 4 3 recalculados em porcentagem de Erros Dist ncia m Comando 1 2 3 4 5 Mover 100 100 0 00 0 00 0 00 3 33 3 33 Rotacionar 90 100 0 00 0 00 0 00 3 33 6 67 Ler sensores 0 00 0 00 0 00 3 33 3 33 An lise dos resultados da segunda sess o De maneira interessante as falhas observadas na dist ncia de tr s metros de dist ncia n o mais surgiram Contudo foram observadas falhas na dist ncia de quatro metros As falhas observadas na primeira vez para cinco metros foram observadas novamente por m e menor frequ ncia Considera es finais sobre o experimento Saber exatamente a causa das falhas e seu comportamento variado em fun o do hor rio est al m do escopo deste trabalho Por raz es pr ticas considerou se que uma dist ncia segura para realiza o dos experimentos com o rob seria tr s 3 metros Por m deve se observar que n o podem ser descartadas outras fontes de falha de comunica o como as oriundas do funcionamento interno do rob da radiobase e da comunica o via USB entre a radiobase e o computador hospedeiro A 5 TESTES E RESULTADOS DURANTE O DESENVOLVIMENTO 4 5 1 TESTE 1 CONHECENDO AS FUN ES DO SHARPNLP O objetivo identificar as fun es dispon veis na biblioteca do SharpNLP compreender suas propriedades e relacionar aquelas que
174. e tanto da sua empresa criadora a Microsoft quanto da comunidade de software livre Mono pe as de softwares e algoritmos de programa o aplicados ao processamento da linguagem natural desenvolvidos pela comunidade de software livre sendo poss vel utiliz los sem pagamento de royalities e a linguagem natural oficial do Brasil o Portugu s Seu desenvolvimento ocorreu de acordo com as premissas b sicas esclarecidas na se o 5 1 Planejamento e restri o de contexto 5 5 1 O PROCESSAMENTO SINT TICO Foram cerca de 40 horas de trabalho de pesquisa em comunidades de software livre e fontes de informa o dispon veis na internet para se chegar biblioteca de fun es denominada SharpNLP que uma portagem para o C NORTHEDGE 2006 da biblioteca de fun es para processamento de linguagem natural denominada OpenNLP BALDRIDGE MORTON BIERNER 2000 O SharpNLP parecia ser bastante promissor inicialmente uma vez que dispunha de modelos treinados em Portugu s como em outras l nguas conceituado software de aplica o espec fica e gratuito Alternativas comerciais foram tamb m encontradas durante a pesquisa por m n o se mostraram atraentes em decorr ncia da quest o financeira que contrariaria a premissa b sica de utilizar software livre Por ser a rea do processamento da linguagem natural uma rea do conhecimento em franco crescimento novas op es de solu es dever o surgir ap s a publica o deste tra
175. edimentos Bloco Funcional Algoritmo A ou Procedimento P P Processa Linguagem Natural A Separa o de Senten as A Tokeniza o de Senten a Processamento da Liheiagem Natural A Marca o da Fun o Sint tica A Separa o de Ora es pela Pontua o A Identifica o de Comandos e Par metros A Rumar Para A Adi o Lista de Comandos L gica e Controle P Executar Tudo do Rob P Executar Parcial P Executar Passo Comunica o entre P Executar Comando o Sistema e o Rob P Enviar Comando 5 3 1 PROCEDIMENTO PROCESSA LINGUAGEM NATURAL Ap s o usu rio informar ao sistema o texto com as instru es que deseja executar uma sequ ncia de eventos rotineiros de processamento deve ser disparada e coordenada objetivando apresentar como sa da a sequ ncia de comandos seus par metros e mensagens de alerta ou erro Esta a fun o deste procedimento de software Sua entrada uma vari vel tipo string cadeia de caracteres contendo o texto fornecido pelo usu rio N o possui uma sa da formal por m dispara outros procedimentos e algoritmos que modificam os recursos do sistema Para ser desenvolvida nova Interface em Linguagem Natural IFLN com o usu rio outro procedimento como este dever ser previsto pois cada IFLN afetar elementos apro
176. ee 142 5 5 3 Planta do local e algoritmo de busca de rota 144 6 TESTES ERESULTADO Sat ss ad a 149 6 1 Testes do Sistema Rob tico Proposto com Usu rios Leigos 149 6 1 1 O ambiente da experi ncia sacada DO acta 150 6 1 2 Padroniza o da CXperi ncia ssa na 150 6 1 3 Apresenta o e avalia o dos resultados sssssssssssssssesessssrrrrrrrrnnnnnnnnnsnnerenrnsnnnns 151 6 1 4 Observa es do pesquisador aaa paes a 161 6 2 Testes das Funcionalidades do Sistema Rob tico Proposto 162 6 2 1 Teste 1 Requisi es na forma afirmativa 162 6 2 2 Teste 2 Requisi es na forma interrogativa ma 168 6 3 Dificuldades encontradas sssssssssususususunununununnnnnnnnnnnnnnunununununanunananananananannnununnnnnnnn nna 169 Ce Ae PI Bag UNS Ce LI A A EA 171 6 4 1 Verbos como base da teoria dos Esquemas de Casos 171 6 4 2 Mudan a na ordem dos comandos secssecsssssssssessssessscssssssssssesssessesssseneesseesseesseeaseensessss 171 6 4 3 Sobre as quantidades num ricas saradas gana ao an 172 6 4 4 Novos locais de refer ncias e mem ria de contexto 172 645 Uso de coordenadas ada aaa SS 172 646 Uso de correfer ncias aaa sais a 173 6 4 7 Busca de caminho partir de ponto futuro 173 6 4 8 Uso de instru es negativas aceasta eee cece assado ate dn an anna ans 173 6 4 9 Uso combinado de comandos ssa tai aaa ade aaa Sg 174 6 4 10 Nome das refer ncias sata aaa ta
177. eita com rela o capacidade de aprender a usar a Interface em Linguagem Natural e o Sistema Rob tico Q12 Apenas dois usu rios consideraram se com desempenho mediano 4 0 sendo que a m dia e a mediana da avalia o resultaram em valor igual a cinco 5 0 A avalia o deste quesito pode ser completada pelas respostas s quest es Q21 refazer a tarefa em menos tempo e Q22 tentar novamente pois todos manifestaram que se acreditam capazes de refazer a tarefa mais rapidamente e apenas um n o gostaria de tentar novamente Ao se perguntar sobre a facilidade para enviar instru es ao sistema Q13 deve se considerar os dois significados desta quest o O primeiro se refere ao funcionamento da Interface em Linguagem Natural e o segundo se refere capacidade do Sistema Rob tico em interpretar as instru es fornecidas Analisando os resultados das quest es Q17 Q18 Q19 e Q20 poss vel conhecer a impress o dos usu rios sobre a capacidade do sistema em interpretar as instru es De maneira geral os usu rios que experimentaram o sistema relataram estarem satisfeitos com a facilidade de uso da Interface em Linguagem Natural ou com a explica o de uso que receberam do pesquisador A avalia o resultou em m dia superior a cinco 5 8 Por m a avalia o sobre a capacidade de interpreta o do 156 sistema das tentativas de comandar o rob resultou em considera es por parte de todos os usu rios Todos os usu ri
178. ema Rob tico instalado e funcionando e acomoda es para receber o usu rio confortavelmente sentado Uma vez que relat rios precisam ser preenchidos antes e depois da experi ncia acomoda es apropriadas foram providenciadas mesa caneta etc 6 1 2 PADRONIZA O DA EXPERI NCIA A padroniza o permitir realizar compara es entre os resultados perante um mesmo referencial Mais detalhes sobre a padroniza o adotada pode ser vista no Ap ndice A 2 A experi ncia foi conduzida com cinco 5 usu rios diferentes que n o se repetiram durante a realiza o Para coletar os dados e informa es foram utilizados question rios registro autom ticos de eventos do sistema rob tico e anota es feitas pelo pesquisador durante a realiza o dos experimentos O experimento se constitui de cinco passos a saber poss veis 151 Passo 01 apresenta o padronizada da experi ncia e introdu o Interface em Linguagem Natural Passo 02 leitura do Descritivo da Experi ncia preenchimento do Termo de Esclarecimento e Livre Consentimento e do Question rio Demogr fico Passo 03 realiza o da Primeira Parte da experi ncia permitindo que o usu rio familiarize se com sistema Passo 04 realiza o da Segunda Parte da experi ncia permitindo registros de avalia o do desempenho frente a um objetivo estabelecido e Passo 05 terminada a experi ncia preenchimento do Question rio sobre a ex
179. ema de supervis o opera o e controle de rob baseado em linguagem natural por meio das teorias e tecnologias utilizadas uma vez que as instru es escritas em Portugu s foram satisfatoriamente interpretadas nos comandos do rob em cerca de 75 dos testes solicita es na forma de instru es em Portugu s conforme pode ser observado pela m dia e mediana na tabela 6 1 5 Foram consideradas as variantes de reda o permitidas pela l ngua tais como tempos verbais infinitivo imperativo e subjuntivo segunda e terceira pessoas 184 afirmativas interrogativas forma direta e forma inversa e desconsideradas as formas de express o fora do escopo deste trabalho que poder o ser inclu das em trabalhos futuros Tamb m foi demonstrado com sucesso ser poss vel colocar um servi o til ao dispor de usu rios humanos a navega o ou movimenta o por refer ncias externas convencionadas e nomeadas Sua utiliza o significou a simplifica o da comunica o necess ria em linguagem natural sendo que tamb m tornou a reda o da instru o mais pr xima da forma habitual humana Mesmo assim muito ainda precisa ser desenvolvido para aproximar a capacidade de interpreta o do sistema rob tico proposto habilidade natural humana de comunica o 7 3 CONTRIBUI ES Por ser tarefa complexa que requer aplica o de apreci vel diversidade de conhecimentos a extra o de significado de textos em linguagem natural p
180. ento em arquivo no disco local do computador hospedeiro Isto permite que sejam realizadas an lises posteriores dos resultados de experimentos de forma mais criteriosa O Ap ndice A 2 2 indica quais s o esses par metros O controle desta funcionalidade composto pelos seguintes elementos a Campo de texto Nome do usu rio b Caixa de marcar Modo de teste c Bot o Continuar teste e d R tulo para mensagens e avisos durante o teste At que a caixa de marcar Modo de teste esteja efetivamente marcada todos os demais elementos permanecer o invis veis para que o visual da interface seja menos congestionado Uma vez marcada os demais elementos tornar se o vis veis imediatamente O Modo de Teste altera ligeiramente a maneira da Interface em Linguagem Natural funcionar para que seja poss vel coletar o veredito do usu rio sobre o resultado do processamento do sistema Ou seja para cada instru o submetida e processada pelo sistema ser preciso que o usu rio marque os comandos resultantes de interpreta o err nea e finalize clicando no bot o Continuar teste A caixa de texto Nome do usu rio apresentada com um nome padr o pr preenchido Visitante Seu conte do pode ser atualizado conforme necess rio e determinar o nome do arquivo que ser usado para guardar os registros autom ticos durante os testes de utiliza o do sistema Durante a utiliza o no modo de teste mensage
181. er para os comandos identificados j com seus respectivos par metros de configura o organizados na mesma sequ ncia em que aparecem no texto fornecido pelo usu rio A segunda coluna ser para as mensagens de aviso ou erro identificadas pelo sistema durante o processamento respectivamente a cada comando identificado Para executar a identifica o dos comandos e par metros estruturou se a solu o para que fosse realizada em duas etapas dividindo o problema da mesma forma 1 Avalia o do Contexto das Ora es e 2 Avalia o de Significados e Extra o de Informa es A tabela 5 3 4 descreve a estrutura principal o algoritmo Identifica o de Comandos e Par metros 116 Tabela 5 3 4 Algoritmo Identifica o de Comandos e Par metros Passo Descri o 01 Executar se o Capturar Erros de Comando Ausente 02 Executar se o Avaliar Contexto da Ora o 03 R tulo Comando Mover executar 04 Avaliar Significado e Extrair Informa es usando Caso Mover 05 Retornar resultados como saida para o algoritmo 05 Encerrar algoritmo 06 R tulo Comando Rotacionar executar 07 Avaliar Significado e Extrair Informa es usando Caso Rotacionar 08 Retornar resultados como sa da para o algoritmo 09 Encerrar algoritmo 10 R tulo Comando Rotear executar 11 Avaliar Significado e Extrair Informa es usando Caso Rotear 12 Retornar resultados com
182. erface em Linguagem Natural na nota o horas minutos segundos e Palavras Instru o n mero m dio de palavras contidas nas instru es fornecidas pelo usu rio ao sistema e Senten as Instru o n mero m dio de senten as ou ora es contidas nas instru es fornecidas pelo usu rio ao sistema e Tentativas Instru o indica quantas tentativas adicionais o usu rio fez na m dia para conseguir que uma mesma instru o fosse interpretada 157 pelo sistema um valor igual a um significa que teve que tentar duas vezes cada instru o uma errada e uma certa e Erros Instru o usu rio ou escopo propor o de erros por instru o atribu dos ao usu rio grafia gram tica nota o etc ou atribu dos sua forma de express o cuja compreens o est al m do escopo deste trabalho limita o instru es imposs veis de serem interpretadas pelo sistema e Erros Instru o Proc Sem ntico propor o de erros por instru o atribu dos ao sistema e relativo ao processamento sem ntico e Erros Instru o Proc Sint tico propor o de erros por instru o atribu dos ao sistema e relativo ao processamento sint tico e Erros Instru o Sep Palavras propor o de erros por instru o atribu dos ao sistema e relativo separa o de palavras tokens em cada senten a ou ora o e Erros Instru o Sep Senten as propor o de erros por instru o a
183. erimento ser o feitos registros das minhas instru es e comandos bem como ser necess rio tratamento posterior destes registros Declaro tamb m que sei que poderei me retirar do experimento a qualquer momento Nome por extenso S o Paulo 2012 Assinatura A 3 2 QUESTION RIO DEMOGR FICO 224 Question rio Demogr fico Iniciais G nero M JF Grau de instru o rea de forma o Idade Quest es o Escala a Por favor quantifique seu grau de conhecimento x Marque com X ou circule o envolvimento ou uso em escala de 1a 7 m n mero correspondente ual seu n vel de conhecimento como usu rio de programas E Pree ae fee ee cd ee 7 de computador ual seu nivel de conhecimento como programador de Prog i Ses ae S 7 computadores Qual seu n vel de conhecimento sobre utiliza o de rob s 1 2 3 4 5 7 Qual seu n vel de conhecimento sobre programa o de rob s 1 2 3 4 5 7 N vel de conhecimento sobre a utilidade da rob tica para 1 2 3 4 5 7 que serve como usada quais as aplica es poss veis etc Qual seu n vel de conhecimento sobre Intelig ncia Artificial oe fies 1 2 3 4 5 7 ou Intelig ncia de Maquina Qual seu nivel de conhecimento sobre sistemas capazes de 1 2 3 4 5 7 compreender a Linguagem Natural ou o Portugu s escrito A 3 3 QUESTIONARIO SOBRE A EXPERIENCIA DE USO 225 Question rio sobre a experi ncia de
184. ervis o opera o e controle de rob s utilizando linguagem natural somente foi poss vel em decorr ncia do estudo adapta o e aplica o de teorias e tecnologias existentes Ele foi composto de um rob m vel nacional o Curumim e um software de integra o Este ltimo foi elaborado tanto com fun es gen ricas previamente desenvolvidas e disponibilizadas pela comunidade de software livre quanto com partes desenvolvidas especialmente para desempenhar todas as demais funcionalidades necess rias Os testes mostram que poss vel o uso da linguagem natural para acionamento de rob s por usu rios leigos e n o treinados tecnicamente em rob tica 181 O uso da teoria dos Esquemas de Casos Case Frames de Fillmore mostrou se conveniente na interpreta o do significado do texto em linguagem natural para mape lo s funcionalidades determinadas para o sistema em fun o do rob sendo utilizado O uso do processamento estat stico da linguagem natural por meio de Modelos de Entropia M xima apresentou razo vel dificuldade e resultados ainda imprecisos H dificuldade de acesso a Corpus para treinamento a fim de que seja realizada separa o de senten as de palavras ou tokens e para marca o gramatical das palavras com taxas de erro pequenas e pr ximas aos limites te ricos Os dispon veis gratuitamente s o insuficientes para uma aplica o mais satisfat ria A elabora o de um Corpus espec fico para este f
185. es de palavras s o v lidas para a l ngua 49 Modelo de Discurso conte do lingu stico e utilizado para contextualiza o textual ou seja informa es sint ticas e sem nticas sobre as frases processadas e que poder o ser usadas para auxiliar na interpreta o ou resolu o de refer ncias a entidades mencionadas z Modelo de Usu rio conte do sobre o usu rio do sistema e utilizado para contextualiza o interpessoal ou seja informa es sobre usu rio como seus objetivos planos inten es fun es status conhecimento do dom nio etc Modelo de Dom nio conte do sobre o dom nio espec fico da aplica o e utilizado para contextualiza o enciclop dica ou seja conhecimentos sobre as entidades rela es eventos lugares e datas do dom nio 3 2 PROCESSAMENTO L XICO OU MORFOL GICO Tamb m aparece na literatura t cnica como An lise L xica ou An lise Morfol gica a fase que se ocupa da estrutura forma ou constitui o das palavras atrav s dos morfemas e as leis que as regem Esses morfemas s o os elementos lingu sticos m nimos que possuem significado e podem ser classificados em lexicais e gramaticais Os morfemas lexicais possuem significado pr prio por exemplo sol sabor e alegria ao passo que os morfemas gramaticais derivam o significado das rela es e categorias da l ngua por exemplo s em ruas no final da palavra para marcar plural e a em menina par
186. essssesssesssesstessseesstessstessesestesseesstessneessteesneesaseesas 238 A 5 13 Quinto teste para o comando MOVE ssssesssescssesseesssessseessseessteecteesnteesseesseesntesseessaeessaeests 239 A 5 14 Sexto teste para o comando Move acaasararaddosiaseliafalamal decade dielgeciniadeeacteanentess 239 A 5 15 Primeiro teste para o comando Rotate ascsisarcesasolssalasaioderisapocanesissssrerbiaselacaissanisinscantda 240 A 5 16 Segundo teste para o comando Rotate aeee serenas 240 A5 17 Terceiro teste para o comando Rotaie a eacstastissasa asaiisaiiderdas Gudea pEGa densa ces isal send anlganesa 240 A 5 18 Quarto teste para o comando Rotates saias ads se ana dida adia 241 A 5 19 Quinto teste para o comando Rotate aaa nelas sidade atirada alada 241 A 5 20 Sexto teste para o comando Rotate x sanada andas aaa ai assis oasis eee 241 A 5 21 Primeiro teste de comandos do rob oereercssssscssssccssesesstsecssesessteesesesessteesesesesssesesesesssessesetees 244 A 5 22 Segundo teste de comandos do rob as aasaaiadaad assada dieta teias ahi gadiia a 245 A 5 23 Terceiro teste de comandos do rob ssissesisnisastesisaniernisssiermisaniaadeosisanasaniosndeontanmi antonio 245 A 5 24 Quarto teste de comandos do LOb6 ccsecssssssssessssssessessessesssssessessessesssessessesssessesseeseeseessesseesees 246 LISTA DE TABELAS 3 3 1 Algumas categorias gramaticais constituintes de frases 53 3 3 2 Exemplo de gram tica l
187. etamente no programa em CH m todo determin stico de processamento Na comunica o com o rob uma dificuldade encontrada foi com rela o a erros que o software retornava quando se pedia para abrir comunica o com uma porta COM serial do computador Mesmo o painel de controle do sistema operacional Windows indicando a presen a desta porta a comunica o n o era poss vel Estudando melhor foi identificado que o erro n o se dava por problemas no c digo fonte mas sim por prov veis motivos de compatibilidade de hardware com a m quina onde estava sendo desenvolvido o software O mesmo software rodando em outro ambiente m quina funcionou corretamente Sugest es de melhorias e Incrementar o reconhecimento de palavras para comandos como quick r pido quickly rapidamente slow lento slowly lentamente backwards para tr s ahead a frente run correr translate transladar dislocate deslocar displace deslocar e travel viajar e Configurar velocidade padr o para 200 quando n o informada Configurar velocidade r pida como 300 e lenta como 100 e O comando rotate rotacionar n o reconhece mais que 90 Ao receber comando para girar 180 preciso executar dois comandos de 90 na sequ ncia Aparentemente trata se de caracter stica do software controlador driver do rob Curumim e Para melhorar a precis o da ro
188. eterminar o ngulo Novo comparando coordenadas da ltima Posi o e a Nova 07 Determinar dist ncia entre ltima Posi o e a Posi o Nova 08 Se o ltimo ngulo e o ngulo Novo forem diferentes executar 09 Se Soma da Dist ncia em Reta for maior que zero executar 10 Inserir comando Mover nesta Soma da Dist ncia em Reta ao resultado 11 Fim do Se 12 Zerar a Soma da Dist ncia em Reta 13 Calcular a diferen a entre ngulo Novo e ltimo ngulo 14 Inserir comando Rotacionar nesta Diferen a de ngulo calculada ao resultado 15 Fim do Se 16 Atribuir coordenada do ponto vari vel ltima Posi o 17 Adicionar a dist ncia entre a ltima Posi o e a Nova Soma da Dist ncia em Reta 18 Se for o ltimo ponto executar 19 Inserir comando Mover na Soma da Dist ncia em Reta ao resultado 20 Fim do Se 21 Fim do Se 22 Fim do Para interessante observar que um comando Mover gerado e enviado ao rob somente quando um comando Rotacionar identificado ou quando o Alvo encontrado no final do caminho Um comando Rotacionar geralmente necess rio como primeiro comando sem existir um comando Mover anterior para colocar o rob na orienta o correta em rela o Planta de acordo com o caminho a ser percorrido 131 A tabela 5 3 20 descreve a se o Transformar caminho em comando do algoritmo Rumar Para 5 3 8 ALGORITMO ADI O LISTA DE COMANDOS Uma vez dispondo da sequ n
189. eters forward Back Go fast 100 cm Tum left scam move 100000 0 200 rotate 180 0 move 1000000 100 rotate 90 0 move 100000 0 100 E rotate 180 0 Conectar move 1000 0 200 rotate 90 0 Desconectar Figura A 5 24 Quarto teste de comandos do rob Outras ora es como Go back minus 20 cm Go fast and forward 1m e Walk back 30 cm tamb m s o interpretadas corretamente An lise e Conclus o Limita es do software Por defini o de requisito inicial do software s o apenas identificadas ora es separadas por ponto final Se as instru es forem separadas por v rgula ou and e somente o primeiro comando interpretado A interpreta o do texto para reconhecimento dos comandos funciona desde que o verbo seja a primeira palavra da frase Constru es mais elaboradas como Please walk 10 cm ahead Por favor ande 10 cm para frente J want you to go forward 20 cm Quero que voc v para frente 20 cm Can you move 1 m backwards for me please Voc poderia mover 1 m para tr s para mim por favor e Please can you walk back 1 meter quickly Por favor poderia andar para tr s 1 metro rapidamente n o s o interpretadas 247 Dificuldades encontradas N o houve dificuldade na separa o do texto de linguagem natural em duas ou mais ora es utilizando apenas regras l gicas definidas dir
190. experimento com esses usu rios Os usu rios 2 e 5 s o do g nero masculino e nota se que a propor o de erros relativos ao usu rio ou sua forma de express o incompreens vel pelo sistema al m do escopo menor do que os usu rios do g nero feminino Tamb m parece haver leve 159 tend ncia de mulheres usarem mais palavras do que homens para compor instru es Palavras Instru o Da mesma forma parece haver leve tend ncia dos homens usarem menos tempo para escrever suas instru es tempo entre instru es Praticamente todos preferiram utilizar instru es com somente uma senten a a maior parte do tempo o que resulta na interpreta o de um nico comando por instru o por parte do sistema O tempo utilizado pelos usu rios para executarem a experi ncia foi parecido excedo o usu rio 5 com mais conhecimento em inform tica que preferiu terminar a primeira parte mais rapidamente As tentativas para conseguirem a interpreta o correta de comandos foram em quantidade menor do que um mas bem pr ximo de 0 5 na m dia Ou seja praticamente para cada duas instru es uma delas precisou ser reescrita Segunda parte da experi ncia A tabela 6 1 6 exibe extrato do conte do dispon vel nos registros autom ticos para a Segunda Parte da experi ncia com usu rios Tabela 6 1 6 Extrato dos dados da Segunda Parte da experi ncia Par metros Usu rio 1 Usudrio2
191. fabricante XBot Entre os componentes fornecidos est um wrapper recurso de interfaceamento espec fico de software que permite a utiliza o da maioria 216 das fun es dispon veis pela biblioteca destinada s linguagens C C execu o n o gerenciada de c digo de programa na linguagem CH execu o gerenciada de c digo de programa Este ltimo recurso tem maior foco ao longo desta disserta o uma vez que a linguagem C utilizada para desenvolvimento do Sistema Rob tico proposto Programa o fun es dispon veis A biblioteca de fun es para utiliza o no desenvolvimento de aplica es disponibilizada pelo fabricante XBot disp e de algumas fun es que ser o abordadas a seguir Para organizar o entendimento nesta disserta o as fun es foram agrupadas por semelhan a As fun es de movimenta o s o Andar Reto provoca deslocamento no rob para frente ou para tr s a certa dist ncia que deve ser informada e a certa velocidade que tamb m deve ser informada Apresenta se como a fun o MOVE Rotacionar provoca uma rota o do rob sobre seu pr prio eixo em um sentido que deve ser informado se para a esquerda ou para a direita um ngulo em graus que deve igualmente ser informado e a certa velocidade que deve ser informada Apresenta se como a fun o ROTATE Fazer curva provoca um deslocamento conjugado com rota o de forma que o rob executar uma curva mais ou men
192. ferramentas convenientes para organizar e representar as informa es e conhecimentos 2 Avatares Rob ticos genericamente s o dispositivos rob ticos m veis utilizados para substituir a presen a f sica humana capazes de atuar no ambiente como se a pessoa estivesse presente 44 necess rios para o planejamento e a execu o de um sistema em rela o aos recursos t cnicos oferecidos pelos dispositivos e servi os que se pretende desenvolver Podem ser teis tamb m no funcionamento interno do sistema poss vel organizar e estabelecer uma progress o ou hierarquia entre dados informa o conhecimento e intelig ncia Isto permitir compreender as formas poss veis e necess rias de processamento de um est gio para atingir o outro e obter os resultados esperados tanto para o funcionamento interno como externo do sistema Os Modelos de Entropia M xima tamb m denominados MaxEnt s o ferramentas de Aprendizado de M quina aplicadas ao Processamento da Linguagem Natural Os Modelos s o ajustados ciclicamente por um processo repetitivo para apresentarem estatisticamente resultados o mais pr ximo poss vel do que definido por um banco de dados de texto externo previamente processado geralmente por m os humanas denominado Corpus de treinamento Os Modelos s o gravados e disponibilizados para utiliza o posterior A teoria dos Aut matos de Estados Finitos capaz de explicar o funcionamento de sistemas computacionais
193. fica o import ncia ou entendimento facilita a compreens o e a aplica o dos conceitos expostos ao longo deste trabalho A seguir ser o apresentadas algumas t cnicas computacionais conhecidas como Aprendizado de M quina 25 2 4 MODELO DE ENTROPIA M XIMA Para o processamento da linguagem natural para que o resultado da an lise seja obtido preciso executar algumas tarefas no texto tais como separa o das senten as separa o das palavras classifica o das palavras segundo a fun o sint tica e interpreta o do significado Do ponto de vista computacional tais tarefas podem ser executadas atrav s de diversas t cnicas que podem ser agrupadas em dois grupos m todos determin sticos e m todos estoc sticos ou estat sticos Os m todos determin sticos se baseiam em regras que determinam a forma o do texto para a an lise O Cap tulo 3 aborda os m todos deterministicos utilizados mais comumente Os m todos estoc sticos por outro lado n o se preocupam tanto com as regras mas em extrair os padr es a partir de ocorr ncias reais por meio da estat stica Um classificador uma ferramenta de aprendizado de m quina capaz de separar itens de dados em classes pr determinadas Um classificador probabil stico pode informar a distribui o de probabilidade da classe designada atribu da para o item MANNING KLEIN 2003 Ao caracterizar eventos desconhecidos com um modelo estat stico deve se escolher
194. ficado segundo seus autores FELLBAUM 1998 Apresenta palavras agrupadas por substantivos verbos adjetivos e adv rbios Os itens lexicais s o apresentados com suas defini es seus poss veis significados e as rela es com outros itens lexicais estruturado pelo conceito de synset synonyms sets ou conjunto de sin nimos baseado na sinon mia rela o entre sin nimos e que estabelece o relacionamento b sico construtivo deste dicion rio A rela o entre os synsets estabelece uma hierarquia lexical atrav s da hipon mia ou seja a rela o existente entre um hiper nimo significado mais gen rico e um hip nimo significado mais espec fico Por exemplo tordo pisco de peito ruivo gt p ssaro gt animal ser animado gt organismo forma de vida ser vivo est originalmente em ingl s assim apresenta se como robin redbreast gt bird gt animal animate being gt organism life form living thing Portanto o WordNet pode ser interpretado como uma Ontologia L xica ou seja uma ontologia a respeito do l xico HUNTER 2000 Outro exemplo de l xico pass vel de processamento computacional o Explanatory Combinatorial Dictionary ECD Dicion rio Combinat rio Explanat rio MEL CUK ZHOLKOVSKY 1992 modelado sob o conceito Meaning Text Model MTM Modelo Significado Texto Associa os significados aos textos descrevendo os recursos l gicos existentes
195. frases previamente marcadas em volume superior a alguns milh es de palavras Tamb m decorrente dos modelos em Portugu s dispon veis as reda es com o sujeito da ora o oculto ocasionam mais erros na marca o dos verbos escritos no imperativo j que esta forma verbal surge facilmente nas reda es de instru o Uma vez que o Corpus usado para treinar os modelos dispon veis gratuitamente baseado em texto predominantemente jornal stico onde os tempos verbais mais comumente encontrados s o as terceiras pessoas do singular e do plural no passado e no presente o imperativo raro Como a conjuga o na l ngua portuguesa d origem a palavras diferentes elas n o aparecem com frequ ncia suficiente no Corpus para permitir a m xima entropia necess ria para os modelos ou simplesmente n o aparecem e resultam classificadas com marca o sint tica incorreta 6 4 LIMITA ES 6 4 1 VERBOS COMO BASE DA TEORIA DOS ESQUEMAS DE CASOS z Na elabora o das instru es para o Sistema Rob tico extremamente recomend vel que os verbos de a o sejam expl citos ou seja estejam presentes e n o ocultos uma vez que s o os primeiros constituintes da frase a serem analisados Por exemplo reda es como os exemplos abaixo acarretam interpreta o incorreta e Seguir para frente e para a direita e Sobre a movimenta o para a entrada e depois 40 cm para a esquerda 6 4 2 MUDAN A NA ORDEM DOS COMANDOS Os recurs
196. ftware livre Mono pe as de softwares e algoritmos de programa o aplicados ao processamento da linguagem natural desenvolvidos pela comunidade de software livre sendo poss vel utiliz los sem pagamento de royalities e a linguagem natural oficial do Brasil o Portugu s Por m por raz es de simplicidade praticidade e limita o de tempo dispon vel para pesquisa de referencial te rico assim como concep o desenvolvimento testes e aprova o do sistema rob tico proposto algumas restri es foram estabelecidas Com rela o ao software as pe as que foram consideradas para utiliza o e consequente integra o ao sistema rob tico assim como o resultado deste trabalho em si precisariam ser livres de cobran a monet ria de direitos autorais bem como o c digo ser aberto para consulta altera o e reutiliza o Em todos os casos as men es e cr ditos autorais ser o respeitados conforme as conven es e normas estabelecidas Por conseguinte ser o desconsideradas solu es comerciais que signifiquem cobran a de valores monet rios sob qualquer t tulo ou outras pe as de software que n o permitam a consulta a altera o ou a reutiliza o de seus c digos constituintes A Interface em Linguagem Natural respons vel pela intera o com o usu rio seria implementada somente via Windows Forms ou seja janela de software tipo 107 formul rio caracter stica do sistema operacional utilizado N o ser o
197. gem Natural Interface com o Rob Interjei o Maximum Entopy Model Modelo de Entropia M xima Maximum Entropy Markov Model Modelo de Entropia M xima de Markov Meaning Text Model Modelo Significado Texto Substantivo Natural Languagem Processing Numeral Ora o Senten a Sintagma Nominal Sintagma Verbal Processamento da Linguagem Natural PROP PRP PUNC V INF V FIN V GER V PCP Nome Pr prio Preposi o Pontua o Verbo Verbo no infinitivo Verbo finito tempo conjugado Verbo no ger ndio Verbo no partic pio SUM RIO DO INTRODU O POR 1 Mee OD Jo CULV OS E EEEE AEE EEEE 4 MD AEB LOS pa ATE po NENE DONE RENAN RE NR TE NINAR AURA AN ANSA E 4 1 3 Revis o Bibliogr fica de Trabalhos Correlatos s ssa 6 1 4 Organiza o deste TraW Alo viseiccesscescsatesescsesesaceserssnscensaserssesetasesernsusisesadessseanssseseasnusiad 8 SSAC UBER N EDU GA saidist aiai aada laada iaoiai 10 ZATION E EEA A E E EEEE 10 Zle Defini o Corige Mkisi a 10 DA PNM CAGAO E USOS aaa aa ai 13 2 1 3 Taxonomia Vocabul rio Thesaurus Gloss rio e Dicion rio sses 14 2 2 Mapas Conceituais e Redes Sem nticas ss srassensererseneereneerensansenaas 19 2 2 1 Representa o do Conhecimento assa aaa ein econ ees 21 2 2 2 Conhecimento e CUO OP Oa csc etek hie Aree bene Gta ge Ret 22 2 2 4 Tesauros WI OSCTTIS sascha acne ancien Ran 22 2 2 5 Rela o com a proposta deste trabalho sin
198. gem natural humana especialmente os rob s n o nova e n o dif cil encontrar hist rias de fic o que abordam o tema como tamb m assunto de estudo cient fico h bastante tempo A seguir ser o comentados alguns trabalhos cient ficos pesquisados e encontrados que parecem se aproximar mais dos assuntos abordados por este trabalho ou seja comando e controle de rob s m veis por linguagem natural orientado a servi o Selfridge e Vannoy 1986 apresentam uma interface em linguagem natural capaz de compreender aprender e executar comandos em um sistema de rob fixo usando um computador VAX 11 780 para interpreta o da linguagem natural um computador Apple II para controlar manipuladores Microbot Minimover 5 de cinco graus de liberdade um dicion rio de cerca de 50 palavras e duas c meras uma de alta e outra de baixa resolu o Como o processamento da linguagem natural adotado de grande complexidade a capacidade de interpreta o foi de alto n vel mesmo que a velocidade de desempenho geral da composi o seja modesta segundo os autores Spiliotopoulos et al 2001 reportam resultados obtidos com experimentos a cerca da intera o entre rob s m veis e humanos por meio de di logos falados Trata se de um rob m vel destinado a oferecer assist ncia em hospitais Focam no sistema de gerenciamento de di logo e abordam brevemente as t cnicas utilizadas Nair e Prasad 1997 apresentam uma interface capaz de extra
199. gramaticais e as marca es dispon veis no Corpus A simples adi o de algumas dezenas de frases planejadas no Corpus n o permitiu resultado significativo no treinamento do modelo em Portugu s do Brasil 142 resultado j que se trata de Entropia M xima e o universo de possibilidades de treinamento precisaria ser muito maior Essas frases adicionadas visariam auxiliar na resolu o de ambiguidades de marca o Por exemplo a palavra adiante poderia ser usada por um usu rio e Nafrase Eu quero que o rob adiante 1 metro gt verbo e Na frase Eu quero que o rob siga adiante 1 metro gt adv rbio O Modelo de Entropia M xima do SharpNLP capaz de avaliar trigramas conjunto de tr s tokens ou palavras No caso do exemplo o dicion rio apresenta duas marca es sint ticas diferentes para a palavra adiante verbo e adv rbio ou seja uma ambiguidade Assim as frases constituem em exemplos de uso e informa o adicional aos algoritmos do SharpNLP para resolver esta ambiguidade Cabe ressaltar que o resultado apresentado pelo SharpNLP com essa solu o paliativa nem sempre como esperado Em alguns casos ele n o realizou a marca o correta das palavras e estatisticamente comete alguns erros e felizmente mais acertos Uma sugest o de desenvolvimento futuro seria a elabora o de um Corpus com frases apropriadas ao contexto de uso de instru es em linguagem natural Outra sugest o seria o estu
200. gras sint ticas s o diferentes Dar na ora o Jo o deu Maria um livro possui um Beneficiado Maria Mas em Matar n o Jo o matou a Maria um livro onde existe claramente um erro Matar precisa de um Objeto e n o um Beneficiado Assim Jo o matou a Maria constitui a estrutura o sint tica correta GANGEL 1985 3 5 PROCESSAMENTO DO DISCURSO E PROCESSAMENTO PRAGM TICO A quest o principal tanto da Pragm tica quanto da An lise do Discurso encontrar o significado de uma frase ou par grafos BARROS ROBIN 1996 O Processamento Pragm tico refere se ao uso da lingua do ponto de vista da intera o social ou seja o efeito que a comunica o tem sobre os participantes da comunica o Portanto n o mais se preocupa com a forma o estrutural da l ngua como fazem a sintaxe e a sem ntica BARROS ROBIN 1996 Aborda o significado considerando quem originou e como a frase usada VIEIRA LIMA 2001 O Processamento do Discurso procura identificar a influ ncia de uma frase sobre as demais sendo importante na interpreta o de pronomes por exemplo eu voc ela este aquela etc e de d iticos por exemplo hoje aqui agora etc BARROS ROBIN 1996 Neste caso uma dificuldade t pica a resolu o de uma refer ncia anaf rica ou seja uma cita o a um elemento anterior atrav s do uso de pronomes KNIGHT RICH 1993 Por exemplo considerando as frases abaixo e Maria comprou uma bonec
201. i ncia 220 A 3 Modelos de Documenta o e Question rio de TeSte ssssssssssssssssssesens 223 A 3 1 Descritivo da experi ncia e Termo de esclarecimento e livre consentimento 223 A 3 2 Question rio demogr fico usas dentada En 224 A3 3 Question rio sobre a experi ncia de USO emana 225 A A Teste da comunica o COM o LODO ssssssssssssssssssssnssnssnssnesnesnssnssnssnssnssnssnssnsensensons 226 A 4 1 Objetivo do EXPerimMeEnto A aia clea ccs ea Sec ade ee ae cl a 226 A 4 2 Descri o do CXPELIMENtOs usas sia ee A 226 A 4 2 Resultado do CXPETIMENtO sc sas seas cease tts a cass cx recites ten ttn cetncn ore cenncenetts 228 A 5 Testes e resultados durante o desenvolvimento A 5 1 Teste 1 Conhecendo as fun es do SharpNLP A 5 2 Teste 2 Primeira tentativa de controle do rob A 5 3 Teste 3 Os modelos em Portugu s para o SharpNLP 1 INTRODU O Quando as transforma es pelas quais o planeta e o mundo passaram s o observadas com cuidado desde a Revolu o Industrial poss vel perceber que n o foi somente o Ser Humano com sua capacidade criativa o nico ator dessas transforma es Bem antes disso dentre os eventos que a hist ria registrou e que temos conhecimento hoje um dos mais antigos e dignos de men o a cria o de Ctes bio de Alexandria em cerca de 250 a C um rel gio d gua que dispunha de recurso de autocontrole para manter o fluxo constante e
202. ia radio atrav s de uma unidade de Radiobase que se conecta ao PC via interface USB Esse transceptor digital segundo a documenta o do fabricante opera na faixa dos 2 4GHz recebe alimenta o diretamente da interface USB possui alcance de cerca de 75m em ambiente livre ou cerca de 20m em ambiente com obst culo possui velocidade de comunica bidirecional sim trica de 5kpbs pesa cerca de 24g e possui dimens es m ximas de 70 x 70 x 52 mm A x C x L Internamente controlada por um microcontrolador de fabrica o da Texas Instruments MSP30 apresenta 125 canais distintos capaz de endere ar at 240 pontos por exemplo rob s incorpora uma antena e apresenta indica o de funcionamento por LED diodo emissor de luz um vermelho para dados recebidos e um verde para dados enviados Vis es dos aspectos externo e interno da radiobase s o mostrados na figura A 1 13 Figura A 1 13 Radiobase ou transceptor de comunica o sem fio Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP 4 1 7 BATERIAS RECARREG VEIS E CARREGADOR A energia da plataforma rob tica provida por um par de baterias recarreg veis que podem ser removidas pela parte inferior da unidade m vel por interm dio da remo o de uma tampa fixada por parafusos Na documenta o do Curumim consta que a tens o da bateria em aberto sem carga de cerca de 14 4V providos em corrente cont nua m xima entre 2000mA e 2500mA utiliza tecnologia de
203. ido 39 Se Sentido for menor ou igual a 90 graus executar 40 Se Rob Conectado executar 41 Executa comando Rotacionar com Sentido e velocidade padronizada 42 Fim do Se 43 Atualiza indicadores de ngulo e posi o do rob na interface 44 Atualiza posi o do rob na planta 45 Sen o 46 Se Rob Conectado executar 47 Executa comando Rotacionar com 90 graus e velocidade padronizada 48 Executa comando Rotacionar com Sentido 90 graus e velocidade padronizada 49 Fim do Se 50 Atualiza indicadores de ngulo e posi o do rob na interface 51 Atualiza posi o do rob na planta 52 Fim do Se 53 Fim do Se 54 Sair do procedimento 135 5 3 11 PROCEDIMENTO EXECUTAR TUDO Este procedimento dispara a execu o de todos os comandos da lista em sequencia um ap s o outro Ao lado disso verifica se a execu o deve ser abortada em decorr ncia de algum imprevisto e apresenta as mensagens de acompanhamento apropriadas ao usu rio N o h uma entrada estruturada para este procedimento Trata se de um evento disparado pelo usu rio atrav s do bot o Executar na Interface em Linguagem Natural Igualmente inexiste uma sa da estruturada sen o os eventos que resultar o A tabela 5 3 24 descreve o procedimento Executar Tudo Tabela 5 3 24 Procedimento Executar Tudo Passo Descri o 01 Para cada Comando da lista de comandos executar 02 Se Situa o da Exec
204. igentes e teis em sugest o de trabalhos futuros 180 7 DISCUSS O CONCLUS O E TRABALHOS FUTUROS 7 1 DISCUSS O 7 1 1 CONTEXTUALIZA O Importante extens o da capacidade criativa e transformadora do Ser Humano principalmente ap s a Revolu o Industrial as m quinas se tornam cada vez mais companheiras imprescind veis no cotidiano H bastante tempo s o usadas em atividades como extrair transportar separar unir perfurar aquecer refrigerar cozinhar entre outras Mais recentemente integraram se vida comum auxiliando e participando de atividades como estudar ensinar aprender trabalhar guardar organizar recuperar esconder pesquisar comunicar pagar e muitas outras mais Inicialmente mais assemelhadas a ferramentas mais vers teis auxiliavam nas transforma es f sicas puderam ser dotadas da capacidade de representar e processar conte dos abstratos por meio do software medida que se tornam mais amig veis e convenientes s atividades humanas as m quinas s o integradas e agregam consider vel valor em termos de produtividade e economia de tempo e esfor o Quanto mais natural e intuitivo for para os Seres Humanos a forma de intera o maior ser a participa o delas E m quinas capazes de participar das atividades tanto f sicas quanto abstratas tornar se o cada vez mais presentes 7 1 2 REALIZA O DO SISTEMA ROB TICO PROPOSTO A concep o desenvolvimento e testes de um sistema de sup
205. il metros por convers o e Escala da Planta campo de texto contendo o valor de ajuste da escala da planta Deve ser preenchido com valores num ricos e em mil metros Antes de indicar numa figura a localiza o e apar ncia da planta til conhecer outros elementos presentes e relacionados com o a localiza o e orienta o do rob bem como o recurso de armazenagem e recupera o das plantas F Bot es de controle da Planta Mapa Para permitir que as novas plantas editadas sejam armazenadas no computador hospedeiro ou ent o recuperar as plantas previamente armazenadas foram inseridos bot es apropriados Tamb m caso haja alguma falha na atualiza o da planta em rela o aos registradores internos ou alguma altera o manual nos elementos dispon veis foi inclu do um terceiro bot o para for ar uma atualiza o manual da planta conforme as condi es de representa o interna do sistema e Atualizar Planta bot o que redesenha a planta com base nos valores internos caso necess rio e Carregar Planta bot o que permite localizar um arquivo no computador hospedeiro contendo uma planta previamente guardada para posterior reutiliza o e e Salvar Planta bot o que permite guardar a planta atualmente em uso em um arquivo no computador hospedeiro para posterior utiliza o G Refer ncia visual da orienta o do rob Para auxiliar o usu rio a identificar a orienta o do rob em rela o planta
206. ilidades alguns problemas de ordem pr tica e alguns poss veis desenvolvimentos e estudos futuros A import ncia do software para concep o e desenvolvimento do sistema proposto pode ser compreendida quando se observa sua conveni ncia e flexibilidade em compara o com os dispositivos f sicos Ele imaterial abstrato e mais pr ximo da natureza das ideias em si sendo male vel flex vel e din mico o suficiente para que seja moldado facilmente ao que se pretende com bem menos esfor o e tempo do que um dispositivo puramente f sico Isso significa menores custos Tamb m poderoso em termos dos recursos oferecidos como a possibilidade de realizar compara es de armazenar par metros e informa es de executar c lculos e de elaborar resultados a partir das entradas alimentadas Assim o software a forma que permite o maior grau de intelig ncia e flexibilidade de recursos necess rios para o processamento da linguagem humana O desenvolvimento do sistema envolve tamb m equipamentos de hardware O conhecimento dos recursos oferecidos por estes dispositivos necess rio para determinar os limites alcan veis do que o sistema capaz executar em termos f sicos como a comunica o entre Humanos e M quinas ou o alcance da atua o no ambiente computadores interfaces dispositivos de comunica o e o rob 1 3 REVIS O BIBLIOGR FICA DE TRABALHOS CORRELATOS A ideia de permitir que m quinas compreendam a lingua
207. im por outro lado requer enorme quantidade de esfor o n o sendo poss vel sua realiza o sem um trabalho cooperativo e coordenado Desta forma cabe a recomenda o para o aprofundamento do estudo da teoria dos Esquemas de Casos sem a pr via marca o gramatical das palavras ou ent o avaliar a utilidade de outras formas de marca o gramatical das palavras e tokens O uso de Gram tica Livre Contexto e da Gram tica Sem ntica tamb m sugere ser interessante complemento na extra o de dados e informa es das ora es para preencher os pap is par metros dos esquemas de casos 7 1 3 INTEROPERABILIDADE O sistema pode ser adaptado para incluir outros rob s sendo preciso agregar novas partes de software adequadas ao seu controle e comando conforme suas caracter sticas funcionais Cada nova funcionalidade agregada ao sistema proposto poder interagir com as j existentes Assim um ciclo de an lise e planejamento de novas funcionalidades dever ser executado tendo se em vista a potencialidade desta intera o principalmente com as novas que podem surgir por meio da abstra o e da atribui o de significado a estados ou dados Exemplo disto foi o uso de algoritmo de Busca de Caminho Foi depreendido esfor o em tornar o sistema flex vel no sentido de que fosse poss vel adapt lo facilmente s necessidades novas funcionalidades e novos rob s Foi conseguido sucesso em propor um algoritmo de Identifica o de C
208. imagem e semelhan a A Natureza que tamb m criou o Ser Humano agora retorna pelas for as das m quinas aparentemente como criatura dos Humanos e lado a lado se tornam mutuamente respons veis por suas pr prias transforma es Dos avan os surgidos ap s a Revolu o Industrial alguns deles mais recentes e tecnol gicos nas reas da rob tica da intelig ncia artificial e das redes de comunica o ser o abordados de forma pr tica durante esta disserta o O potencial gerador de aplica es dessas tr s tecnologias ao serem exploradas juntas permite conceber o surgimento de m quinas dotadas de capacidades verdadeiramente surpreendentes para a maioria dos Seres Humanos leigos Somente com duas delas a rob tica e a intelig ncia artificial poss vel conceber m quinas mais pr ximas do que da defini o de um Ser Humano A intera o entre Humanos e M quinas Inteligentes tende a se desenvolver mais para a forma Humana de se relacionar S o as m quinas que se adaptar o a n s uma vez que n s n o nos adaptamos muito bem a elas Por m a terceira dessas tr s tecnologias abre campo para uma vasta gama de possibilidades imposs veis ao Ser Humano As redes de comunica o permitem s m quinas interagir fisicamente em locais distantes ou mesmo em m ltiplos locais Se hoje poss vel falar em computa o ub qua ARA JO 2003 poss vel falar tamb m em rob tica ub qua JONG YONG KANG 2004 KIM LEE K
209. independentemente do algoritmo escolhido ser necess rio interagir com o usu rio sobre o conte do de mem ria para formar uma matriz suficientemente detalhada que consistir no mapa ou planta do ambiente onde o rob se mover Para determinar o tamanho dessa matriz foram considerados os seguintes requisitos 147 Tamanho da pr pria matriz quanto menor menos complexa Precis o para detalhes da planta resultante quanto mais precisa melhor Tamanho da rea total coberta pela planta e e Dimens es t picas do rob cerca de 20 x 20 cm Por raz es de simplifica o adotou se como precis o t pica da planta a pr pria dimens o do rob Curumim escolhido para o sistema rob tico proposto ou seja quadrados de 20 x 20 cm Por m a escala pode ser ajustada pelo usu rio conforme a necessidade do experimento O tamanho pr tico da matriz acabou resultando em 15 x 15 quadrados pois um n mero decimal f cil de usar e ao se posicionar o ponto de origem zero no centro da matriz ser poss vel encontrar um n mero igual de 7 quadrados em qualquer um dos sentidos cartesianos at a borda da planta Como o registrador interno da posi o do rob no sistema possui precis o em unidades de mil metro um controle mais preciso n o ser comprometido Ao lado disso h problemas de escorregamento das rodas e quest es de imprecis o do movimento que superam em muito a precis o desses registradores Tamb m com 15 quadr
210. ir conte do sem ntico sobre comandos execut veis por um rob Por meio de um sistema de monitora o de sensores e um resolvedor de l gica fuzzy capaz de executar os comandos em tempo real permitindo aos usu rios interagirem com um rob em tempo real e tamb m reconfigurar a interface para novos rob s No artigo Lopes et al 2003 descrevem a arquitetura e habilidades de um prot tipo de rob inteligente projetado para servir refei es em recep es ou agir como recepcionista Segundo os autores o prot tipo resultado de esfor o de integra o entre as principais dimens es da intelig ncia Comunica o A o Decis o e Aprendizado O artigo focaliza a capacidade de comunica o multimodal do prot tipo Para investigar uma arquitetura usada em sistemas de comunica o por di logo falado capaz de extrair procedimentos execut veis por rob s partir de instru es de usu rios Lauria et al 2002 aborda a quest o da caracter stica da comunica o humana de expressar as tarefas complexas em peda os Isto requer que o sistema seja capaz de mapear os peda os de instru es entre primitivas de procedimentos pr programadas Prop em uma PSL Procedure Specification Language ou Linguagem de Especifica o de Procedimento e a demonstram no caso de uma instru o de rota Buscando simplificar a comunica o humana com rob s e assim diminuir o tempo necess rio para de intera o para que resultados efetivos
211. ista e Executar Passo executa somente o comando atual Se for pressionado outra vez executar o comando seguinte e assim por diante Serve para execu o passo a passo da sequ ncia e Executar Parcial executa os passos at o final da sequencia a partir do comando escolhido e e Executar Tudo executa toda a sequ ncia de comandos a partir do primeiro comanto at o ltimo Uma ltima forma de solicitar a execu o de um comando qualquer da lista clicando duas vezes sobre ele na lista 80 A localiza o e apar ncia destes bot es na Interface em Linguagem Natural indicada na figura 4 2 2 com o grupo de elementos da letra C Rota o mpiicta ra nstru o Fatou rfomar a vevodade Usando 200 como padr o poir TesmConedo Desconectar 800 lt Sense f 5593 800 lt Semor2 99 F Modo de e Ler Seraores II 200 Sensor 3 lt peee Rariciar Sermores 800 Soro 595 I Hsbirietus 200 lt SensorS lt 3599 hatincas en mdimetros Figura 4 2 2 Principais elementos da Interface em Linguagem Natural Foram apresentados acima os elementos fundamentais para permitir a utiliza o dos recursos de linguagem natural do sistema rob tico proposto A seguir ser o mostrados elementos teis no controle de outras funcionalidades do sistema rob tico D Indicadores da localiza o e da orienta o do rob H tr s caixas de texto que exibem o conte do dos registradores internos d
212. istribui o multimodal de um vocabul rio discreto Nestes casos os par metros do HMM s o ajustados para maximizar a probabilidade das observa es MCCALLUM FREITAG PEREIRA 2000 Um Modelo de Cadeia Oculta de Markov em ingl s Hidden Markov Model ou HMM um aut mato de estados finitos que apresenta a transi o de estados e sua observa o de maneira estoc stica Esse aut mato modela uma sequ ncia de observa es por meio de um processo gerativo probabil stico Este processo se inicia num estado qualquer e emite uma observa o que determinada por este estado Em seguida h uma transi o de estado e a emiss o de uma nova observa o E o processo segue at que um determinado estado final alcan ado MCCALLUM FREITAG PEREIRA 2000 Em termos mais formais o HMM formado por S conjunto finito de estados 0 conjunto de observa es poss veis P s s distribui o de probabilidade de transi o do estado s para s ambos pertencentes a S P o s distribui o da probabilidade de observa o Po s distribui o de probabilidade no estado inicial Durante a execu o ser obtida a sequ ncia de observa es 01 02 Om respectivamente para os estados Si S2 Sm Em se tratando de texto essas observa es s o na realidade um determinado conjunto de letras ou um determinado vocabul rio Em se tratando de extra o de informa o estar em quest o uma sequ ncia de etiquetas ou r
213. ivos gt promessa garantia juramento aposta e Expressivos gt elogio agradecimento parabeniza o e Declarativos gt a encontro indica o declara o b declara o de guerra c est mulo resigna o excomunh o Dependendo do contexto em que utilizado um mesmo enunciado pode significar diferentes Atos da Fala Assim o processamento autom tico dos Atos da Fala tarefa dif cil tendo se em vista que estabelecer a inten o e o contexto dos participantes da comunica o tarefa obscura BARROS ROBIN 1996 72 3 6 CONSIDERA ES FINAIS Uma senten a tem sua estrutura sint tica revelada por processamentos morfol gico e sint tico As regras gramaticais constantes numa gram tica definem a representa o dessa estrutura Para este processamento tamb m s o necess rias outras informa es que constam num l xico ou dicion rio como por exemplo as categorias morfol gicas A forma l gica de uma senten a pode ser revelada pelo processamento sem ntico dessa estrutura sint tica onde o l xico tamb m necess rio por dispor de recursos sobre o significado dos itens lexicais Assim a transforma o das representa es de significado de uma senten a para se obter a sua forma l gica depende dos recursos dispon veis na gram tica e no l xico O desenvolvimento de interfaces capazes de processar a l ngua natural requer conhecimentos diversos e espec ficos da l ngua O Processamento d
214. ivre de contexto eee 54 3 3 3 Exemplo da aplica o de uma gram tica livre de contexto 55 3 3 4 2 Exemplo derepras de gram tica siiis tii dancin 57 3 3 5 Transcri o da pr matica anterio isime eaaa 57 3 3 6 Passo a passo da an lise Top Down da frase O gato ca ou o rato 58 3 3 7 An lise Bottom Up da frase O gato ca ou o rato emana 58 SA Aches Pramitivas AR akinn a OS pa 62 34 2 Tempos CONCEIMAIS araras satagifaS aaa afasta Da aba 63 3 4 3 Interpreta o das Depend ncias entre Conceitualiza es 65 5 2 1 Vis o geral dos Esquemas de Casos e seus Papeis 108 5 2 2 Exemplo de verbos de a o teis para o l xico 110 5 2 3 Exemplo de outras palavras teis para o l xico eemeeeaea 111 5 3 1 Blocos funcionais Algoritmos e Procedimentos 112 5 3 2 Procedimento Processa Linguagem Natural emana 113 5 3 3 Algoritmo Separa o de Ora es pela Pontua o 115 5 3 4 Algoritmo Identifica o de Comandos e Par metros 116 5 3 5 Se o Capturar Erros de Comando Ausente do algoritmo 116 5 3 6 Se o Avaliar Contexto da Ora o do algoritmo 117 5 3 8 Se o Capturar Erros de Comando Ausente do algoritmo 119 5 3 9 Algoritmo para 0 Caso do comando Mover eee 120 5 3 10 Se o Encontrar Sentido do comando Mover imersos 121 5 3 11 Se o Encontrar Dist ncia do comando Move
215. j existentes e ou novos que poder o ser criados Essas caracter sticas da Internet t m sido favor veis ao aparecimento de v rios sistemas rob ticos controlados via Internet Diversos exemplos existem hoje tais como Telerobot da Australia http telerobot mech uwa edu au que um sistema rob tico teleoperado pela Internet e permite a manipula o de objetos utilizando se de uma garra O RobWebCam do GRACO Grupo de Automa o e Controle da Universidade de Bras lia permite o controle remoto de um manipulador para posicionar uma c mera de v deo transmitindo imagem de v deo em tempo real LVARES ROMARIZ 2002 Como observam lvares e Romariz 1998 a Telerrob tica pode ser definida como sendo uma rea da Telem tica e da Rob tica voltada teleopera o de sistemas rob ticos utilizando se de um link de comunica o Vale observar que uma nova terminologia est sendo empregada no caso de se utilizar a rede de comunica o Internet como link de telecomunica es neste caso designando se de World Wide Web Robots Internet Robots ou Webot No mesmo conjunto de aplica es h tamb m de se considerar os Avatares Rob ticos de Telepresen a ou Teleopera o ADALGEIRSSON 2009 onde cada vez mais os sistemas rob ticos precisam ser automatizados de forma a facilitar a intera o entre humanos e m quinas 2 10 CONSIDERA ES FINAIS Neste cap tulo foi mostrado que as ontologias e suas aplica es constituem
216. ke It 176 Gr Observa es FINAIS aust sticutucicnitaestnuscecstuestwusexeatuestwunceuaaacacasneaaasneneasncncasaeaanenesaatnentavnanie 176 7 DISCUSS O CONCLUS O E TRABALHOS FUTUROS csssssssssssssssssessssessssssessssseen 180 DISCUSS O scaasssescanacstapscsnahacsunesescsenesaantescssuusuaesuscashessuesusasenssaassesaasaesanasesaseasseasaesansacteagietne 180 7 1 1 Contextualiza o spatial add na nanda dada 180 7 1 2 Realiza o do Sistema Rob tico Proposto ee 180 7 1 3 Mero peta Wi Aes assar DU od 181 PAGE Focorem Servic S A sara aa assassinas nas a 182 7 1 5 Possibilidades de aplica o das solu es encontradas 183 TAIA SSO TAC INES AQ enc RC RS ARE PR OR PR MR 183 T S E Me pin IED UTC OG Se scans tine euan usuncna EEN ER ERENEES PF EREE EEN EPP REr EPE PE PRE EPE ERP sadada nadadaanan Einans 184 7 4 Trabalhos Pures ss Gn aaa 185 Pa ESCLARECIMENTO sas e eee Gee eee Ae Gee ed ee 185 74 2 Multiusu rio e multirrob emana 185 74 3 Utiliza o de n meros na forma literal meme 186 7 4 4 Instru es de mudan a na ordem ou sequ ncia dos comandos 186 7 4 5 Deslocamento por meio de coordenadas emana 186 7 4 6 Mem ria de contexto e resolu o de correfer ncias mmememes 186 7 4 7 Aprendizado pela Interface em Linguagem Natural 187 74 8 Algoritmos de Busca Heur stica de Solu o meme 187 74 9 Busca de Rota ou Caminho a partir de um ponto futuro 187 7 4 10
217. la interpreta o sem ntica do pr prio verbo Exemplo A Porta o Objetivo em A chave abriu a porta e Jo o abriu a porta com a chave De acordo com Fillmore cada sentido expresso por um verbo associa se a um esquema de caso que descreve o conjunto de pap is obrigat rios opcionais sua ordem ou o que mais for sintaticamente preciso quando aquele significado usado na ora o Por exemplo o esquema de caso para o significado normal da palavra abrir diz que um papel Objetivo obrigat rio mas os pap is Agentivo ou Instrumental s o opcionais WALTER 1990 GANGEL 1985 Assim uma ora o cujo verbo principal abrir requer um constituinte para o papel Objetivo algo que aberto e pode ou n o possuir constituintes para o papel do Agentivo algu m que realizar a abertura e para o papel do Instrumental um objeto com o qual se realiza a abertura Causa estranhamento evidente a frase Jo o 70 abriu com a chave uma vez que falta o constituinte para o papel do Objetivo obrigat rio para a palavra abrir WALTER 1990 Colocando entre par ntesis os pap is opcionais e a ordem dos pap is a de prefer ncia os esquemas de casos para os verbos Dar e Matar podem ser representados GANGEL 1985 e Dar Agente Beneficiado Objeto e Matar Agente Objeto Instrumento Os verbos significam uma mudan a de estado ou atividade perpetrada por um agente Ambos possuem re
218. lados e para tr s e ir at algum lugar conhecido ou pontos previamente nomeados N o h nenhum perigo ou risco de danos que possam ser causados a voc ou a qualquer parte do sistema O experimento plenamente seguro Algumas falhas aleat rias poder o ocorrer no programa ou no rob Assim tente prosseguir com o experimento ou caso n o seja poss vel prosseguir pe a ajuda ao pesquisador designado para conduzir os trabalhos Por fim solicitamos sua autoriza o para usar os dados coletados sob a forma de question rio e registro autom tico de eventos interno do software Estes dados ser o usados somente para elabora o de relat rios cient ficos Sua privacidade garantida e nenhum detalhe pessoal ou nome ser o registrados em momento algum A dura o prevista de cerca de vinte e cinco 25 minutos Por m voc poder se retirar a qualquer momento sem necessidade de se justificar ou ent o prosseguir com os experimentos tanto tempo quanto julgar necess rio Ao final pede se que um question rio seja preenchido para registrar suas observa es sobre a experi ncia de uso do sistema e do rob Uma vez mais somos gratos pela sua participa o Termo de Esclarecimento e Livre Consentimento Declaro que foram claramente esclarecidos para mim os procedimentos do experimento seus objetivos que minha identidade ser respeitada e minha privacidade garantida Compreendo que para a realiza o deste exp
219. lculo completo da rota quando se depara com uma mudan a na planta ao passo que o D reaproveita os c lculos anteriores alterando somente o necess rio ap s a constata o da mudan a Optou se pela n o ado o deste algoritmo gra as exist ncia do algoritmo D Lite comentado no pr ximo par grafo O algoritmo D Lite foi introduzido em 2002 Apesar do que o nome parece sugerir este n o se trata de uma evolu o do D mas sim de uma evolu o a partir de uma varia o do A denominada LPA Lifelong Planning A em ingl s e que apresenta o mesmo comportamento de uma vers o modificada daquele denominada Focused D ou D Focalizado O funcionamento do D Lite mais f cil de ser compreendido do que as varia es do D sendo tamb m computacionalmente mais f cil de ser implementado a palavra lite remete express o leve Por m por ser algoritmo mais recente e por n o ter sido poss vel encontrar estudos de casos de sua implementa o em C sua ado o n o foi poss vel Para tanto a quantidade de horas de trabalho necess rias para estudo desenvolvimento implementa o e testes facilmente poderia esgotar o prazo Assim uma recomenda o de desenvolvimento futuro o estudo da aplica o deste algoritmo principalmente considerando que o DRDC Defense Research and Development Canada o considerou como solu o tecnol gica promissora MACKAY 2005 O algoritmo A O algoritmo de planejamento de r
220. lgoritmo A tabela 5 3 6 descreve o trecho do algoritmo intitulado Avalia o do Contexto das Ora es 5 3 6 2 Avalia o de Significados e Extra o de Informa o z O objetivo preencher os pap is previstos buscando as informa es presentes no texto informado pelo usu rio uma vez que j se determinou qual dentre os planejados para o sistema o Esquema de Caso de refer ncia Para realizar a extra o as palavras presentes no texto precisam ter se significado avaliado e em decorr ncia deste significado determinar se os pap is do Esquema de Caso poder o ser preenchidos se dever o ser preenchidos com valores previamente padronizados e gerar as mensagens de aviso ou erro pertinentes Um L xico dicion rio dever ser usado para permitir esta avalia o Ele foi elaborado de forma a representar o significado das palavras em linguagem natural de maneira conveniente e previamente estruturada que permita computar esse significado no seu contexto de utiliza o J que poss vel expressar uma mesma estrutura profunda de significado atrav s de v rias constru es sint ticas com palavras em linguagem natural ou seja variadas estruturas superficiais o algoritmos precisa ser flex vel o suficiente para ser capaz de tolerar essa flexibilidade e mapear a estrutura profunda Isto pode ser realizado com a associa o da teoria dos Esquemas de Casos Case Frames e um L xico planejado com cuidado Con
221. m rob execute usando simplesmente linguagem natural em Portugu s O usu rio descrever de forma natural sem necessidade de utilizar termos t cnicos ou express es previamente aprendidas por treinamento espec fico o que deseja que seja executado atrav s de uma Interface em Linguagem Natural Ap s finalizar a descri o do que deseja ser realizado o sistema processar as ora es e frases visando extrair os comandos os par metros e a sequ ncia suficientes para cumprir com a tarefa instru da conforme os recursos que disp e 4 1 VIS O GERAL E ARQUITETURA Organizando a estrutura do sistema rob tico por blocos funcionais ele pode ser descrito por quatro componentes organizados de forma sequencial intuitiva e Interface em Linguagem Natural IFLN e Intelig ncia e Controle e Interface com Rob IFR e e Rob Um diagrama esquematizando a rela o entre os blocos funcionais mostrado na figura 4 1 1 74 Interface em Linguagem Natural Intelig ncia Interface e Controle com Rob lt gt via de acesso de software a via de acesso de hardware Figura 4 1 1 Sistema Rob tico esquematizado por blocos funcionais A Interface em Linguagem Natural a principal via de intera o do usu rio com o sistema rob tico A vers o desenvolvida para o sistema proposto consiste em uma janela tipo formul rio de preenchimento e seus elementos baseada nos recursos do sistema operacional utilizado no
222. ma antena flex vel na parte superior e e A carca a externa Uma vis o geral do rob mostrada na figura A 1 1 Figura A 1 1 Vis o geral do rob Curumim Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP 4 1 1 SISTEMA DE LOCOMO O Seu sistema de locomo o consiste ao todo em tr s redutores e seis rodas omnidirecionais Cada redutor independente e possui duas rodas Para assistir o momento foram instalados encoders de 32 segmentos que proporcionam resolu o de 5mm Esses encoders permitem que o sistema eletr nico embarcado possa medir a rota o do eixo das rodas As rodas omnidirecionais pesam cerca de 55g segundo o fabricante S o montadas no rob duas a duas acopladas uma outra por uma estrutura r gida e pr pria denominada flange O di metro total de cerca de 50mm Cada uma composta por dezesseis pequenos an is de borracha de 13mm de di metro cada Essa constru o permite que elas n o ofere am resist ncia ao momento no sentido do eixo A figura A 1 2 ilustra a constru o do par de rodas que acoplado a cada eixo Os motorredutores s o um conjunto que associa um motor el trico acionado por corrente cont nua um encoder e uma caixa de redu o Sua principal fun o reduzir a alta velocidade angular do motor para valores utiliz veis Essa redu o tamb m permite um aumento no torque ou seja a for a com que o conjunto pode promover o momento do rob A figura A 1 2 exi
223. ma rob tico objetivado por este trabalho A organiza o das partes que comp em o sistema rob tico pode tanto ser decorrente de uma utiliza o direta dos recursos ou tecnologias como tamb m utiliz las como embasamento para algum tipo de desenvolvimento ou ent o utiliz las por meio de abstra o de suas possibilidades num enfoque de utiliza o procurando por recursos mais convenientes Posteriormente nos cap tulos 4 e 5 com a apresenta o do sistema rob tico ser o tecidos coment rios esclarecendo como foram utilizados esses conceitos teorias e tecnologias visando obter os resultados almejados 2 1 ONTOLOGIA 2 1 1 DEFINI O E ORIGEM A palavra Ontologia origina se de dois termos gregos onta que significa entes e logos que pode significar teoria discurso ou palavra Assim Ontologia pode ser entendida como estudo teoria ou conhecimento dos entes ou das coisas que existem Por m o termo utilizado de forma um pouco diferente conforme a rea de conhecimento que o utiliza CASTRO 2008 Segundo Chen 2009 para a Ci ncia da Informa o uma Ontologia uma forma de representar o conhecimento Ontologia uma especifica o da conceitualiza o GRUBER 1993 Seus principais componentes s o e Conceitos por exemplo humano animal comida mesa filme etc e Inst ncias por exemplo Angelina Jolie uma inst ncia do conceito pessoa e Propriedades por exemplo um humano possui as pr
224. mape vel internamente nos construtores de planejamento e controle Com foco no que seria mais natural para usu rios humanos considerando que a maioria dos sistemas rob ticos experimentais envolvendo linguagem natural n o s o sistematicamente testados com usu rios humanos n o familiarizados com o sistema Moratz e Tenbrik 2002 apresentam um cen rio simples onde humanos se referem a objetos por meio de sua localiza o ao inv s da descri o de suas caracter sticas O rob ent o utiliza um modelo de refer ncias espaciais para interpretar as instru es lingu sticas Os relatos dos experimentos com usu rios leigos mostram a adequa o do modelo para alcan ar a refer ncia de localiza o Tamb m mostra como a abordagem pode ser expandida para tarefas espacialmente mais complexas do ponto de vista da intera o entre humanos e rob s Song et al 2004 abordam o contraste existente entre a linguagem natural muito abstrata e a necessidade dos comandos para rob s m veis serem muito espec ficos e precisos Ou seja o processamento da linguagem natural e os sistemas de navega o apresentam um vazio a ser preenchido qual a proposta da pesquisa dos autores O artigo mostra a inser o de um Middleware software intermedi rio padr o para melhorar a portabilidade e a efici ncia do sistema Nos experimentos utilizam comandos como Por favor poderia ir at a porta ao passo que o rob responde com Estou indo para a port
225. mar para ser descrita a seguir A transforma o do caminho descrito por uma sequ ncia de pontos em ordem em uma sequ ncia de comandos Mover e Rotacionar feita comparando as coordenadas de dois pontos consequentes 130 Se a diferen a entre suas coordenadas X e a diferen a entre suas coordenadas Y n o significar mudan a do ngulo de orienta o do rob em rela o planta ent o o movimento em linha reta e a dist ncia entre os pontos ser somada dist ncia total a ser percorrida Se a diferen a entre suas coordenadas X e a diferen a entre suas coordenadas Y significar mudan a do ngulo de orienta o do rob em rela o planta ent o ser preciso enviar comando de Rotacionar ao rob no ngulo equivalente a diferen a necess ria para atingir a orienta o desejada Antes por m ser preciso enviar um comando Mover para percorrer uma dist ncia em linha reta Isto decorre do fato de que uma rota o define o fim de uma reta anterior e o in cio de uma reta seguinte Tabela 5 3 20 Se o Transformar caminho em comando do algoritmo Rumar Para Passo Descri o 01 Para cada ponto da Lista do Caminho executar 02 Se for o primeiro ponto executar 03 Atribuir Posi o Atual do rob vari vel ltima Posi o 04 Atribuir Orienta o Atual do rob vari vel de ltimo ngulo 05 Sen o 05 Atribuir coordenada do ponto vari vel Posi o Nova 06 D
226. mativa da dist ncia at o destino ser feita pelo m todo Manhattan Para prosseguir com a execu o do algoritmo A o passo 2 indica simplesmente para escolher o ponto com menor valor de f n Neste caso ser escolhido o ponto D4 2 8 2 CALCULANDO OS VALORES PELA PRIMEIRA VEZ Ao escolher o novo ponto e aplicar o operador de sucess o o ponto anterior no caso o ponto de origem removido da lista aberta para a lista fechada e o ponto D4 passa ser a refer ncia para a execu o do passo 3 do algoritmo Avaliando os pontos adjacentes poss vel observar que nenhuma das novas estimativas para f n se alteram pois as anteriores j resultaram nos valores mais baixos E o algoritmo recomenda simplesmente escolher ent o o ponto com menor valor de f n Os pontos constantes da lista fechada n o s o interessantes Os pontos que fazem parte dos obst culos n o fazem parte da nenhuma rota poss vel pois s o intranspon veis Os pontos restantes j se encontram na lista aberta e h duas op es com o menor valor para f n N o faz diferen a significativa qual das duas escolher neste caso Do ponto de vista da execu o pelo computador mais simples usar o primeiro 39 valor da lista aberta e economizar alguns ciclos de rel gio Neste caso sup e se que seja o ponto superior ou seja D3 2 8 3 PROSSEGUINDO COM A BUSCA Agora avaliando os pontos adjacentes o ponto bem a direit
227. mente denotam que uma mesma palavra pode apresentar mais de um significado ou conceito assim como um significado ou conceito pode ser expresso por mais de uma palavra PUSTEJOVSKY 1995 SCAPINI 1995 SACCONI 1999 Por outro lado os significados ou conceitos usados para representar as coisas do mundo s o nicos por si mesmos e n o s o amb guos CLARK et al 2000 Assim a forma l gica de representar o conhecimento focar nos conceitos Ontologias adequadas necessitam ser constru das para superar as quest es do uso amb guo das palavras como ocorre na Linguagem Natural Trata se de um vocabul rio conceitual sendo que os tesauros thesauri s o usados nessa tarefa SPARK JONES 1986 LOUKACHEVITCH SALLI DOBROV 1999 CLARK et al 2000 22 2 2 2 CONHECIMENTO E ONTOLOGIA Essencialmente elaborar uma ontologia significa em estruturar seus elementos ou seja conceitos e palavras A forma de organiza o dessa estrutura pode ser mais facilmente representada por uma rvore que se denomina taxonomia Ela apresenta regras para estabelecer como s o os relacionamentos v lidos Geralmente se adota a no o de hierarquia objetos com crit rios para determinar como os descendentes herdam as caracter sticas dos ancestrais JURAFSKY MARTIN 2000 Para representar e referenciar os conceitos de uma ontologia s o usadas palavras dispon veis no l xico da l ngua em que elaborada ou l nguas BOUILLON 1998 Como os l xico
228. mentos formais realizados com usu rios reais ou seja usu rios em potencial do sistema leigos a respeito de rob tica e intelig ncia artificial Objetivam levantar informa es a respeito das impress es desses usu rios sobre as funcionalidades e o desempenho do sistema Na segunda parte s o apresentados os testes realizados no sistema rob tico S o testes realizados objetivando n o s avaliar o desempenho e a funcionalidade do trabalho desenvolvido at o momento em que os testes foram realizados como tamb m documentar de forma mais clara o funcionamento as possibilidades as limita es e as melhorias que podem ser sugeridas e agregadas no futuro O m todo utilizado nesta segunda parte intuitivo ou seja as instru es que o usu rio apresentar ser o escritas em Portugu s em linguagem natural e o resultado da interpreta o do texto ser exibido na Interface em Linguagem Natural Ficar escolha do usu rio executar no rob a sequ ncia de comandos obtida ou reescrever a instru o dependendo dos objetivos pretendidos 6 1 TESTES DO SISTEMA ROBOTICO PROPOSTO COM USU RIOS LEIGOS Os testes e resultados a seguir foram obtidos na ltima revis o do sistema rob tico proposto ou seja a vers o mais desenvolvida No Sistema Rob tico Proposto foi acrescentado recurso que permite registrar automaticamente os dados contidos em um conjunto de vari veis de forma a permitir avaliar seu desempenho na interpreta o
229. mo capaz de ser treinado e que exiba seus resultados na mesma propor o em que s o encontrados nos dados de treinamento ao contr rio de se criar um mecanismo que simplesmente gere os resultados encontrados nos dados de treinamento No caso exemplos de resultados seriam as classes gramaticais das palavras a separa o entre uma palavra e outra a identifica o de nomes de n meros de datas etc ENGELS 2011 Ent o o que delimita as circunst ncias mencionadas antes s o esses aspectos desejados sobre a senten a e a entropia m xima retratar o modelo mais gen rico poss vel para esse conjunto conhecido de aspectos delimitadores O treinamento realizado com rela o a esses aspectos e n o em rela o s palavras em si devido ao seu maior valor maior interesse Tamb m quando os dados de treinamento s o esparsos dif cil obter modelos bem treinados Por outro lado um conjunto reduzido de resultados esperados pode ser mais facilmente obtido a partir de dados esparsos ou mesmo a partir de uma grande por o de dados de treinamento ENGELS 2011 Conforme esclarece Zadrozny 2008 os Modelos de Entropia M xima tamb m denominados como MaxEnt na literatura se prop em a minimizar os erros atrav s da m xima entropia ou exposi o a todas as combina es poss veis de resultados encontrados na realidade modelando tudo o que conhecido e n o presumindo nada a respeito do desconhecido Segundo a autora o tipo de a
230. mplo exceto pelas frases de teste 04 e 05 da tabela 6 2 9 reescrevendo as demais com as express es para frente ou em frente colocadas depois de 40 cm 40 cm para frente ou 40 cm em frente o sistema reportava aviso de que a unidade de medida da dist ncia n o havia sido informada assumindo um valor padronizado Analisando o problema encontrou se a incorreta marca o de cm como Verbo no infinitivo O mesmo aconteceu ao tentar usar m metro por m n o ao usar mm Substituindo as abrevia es cm e m pelas respectivas palavras cent metros e metros as marca es sint ticas voltaram a ser corretas Conv m observar que as frases 03 e 07 tamb m resultaram em marca es corretas mesmo com cm sendo usado no meio das demais palavras ou tokens Tamb m ao tentar colocar o ponto de abreviatura observou se a separa o incorreta da senten a impossibilitando a interpreta o Com isto conclui se que essas abreviaturas n o se encontram presentes com a devida frequ ncia tanto no Corpus de treinamento para marca o sint tica quanto no de treinamento para separa o de senten as 171 Como sugest o para desenvolvimento futuro a solu o a elabora o de um Corpus de treinamento e um Corpus de teste suficiente para treinamento dos Modelos de Entropia M xima do SharpNLP Isto requer pelo menos a verifica o manual de quantidade enorme de
231. mputacional 2010 Dispon vel em lt http ccsl ime usp br files Jo C3 A30Jos C3 A9INeto_TecnologiaAdaptativa pdf gt Acessado em 21 de abril de 2012 NORTHEDGE R Statistical Parsing of English Sentences 2006 Disponivel em lt http www codeproject com Articles 12109 Statistical parsing of English sentences gt e lt http sharpnlp codeplex com gt Acessado em 26 de agosto de 2012 NOY N F MCGUINESS D L Ontology Development 101 A Guide to Creating Your First Ontology Stanford Knowledge Systems Laboratory Technical Report KSL 01 05 e Stanford Medical Informatics Technical Report SMI 2001 0880 EUA Stanford University 2001 NUNES M das G V SILVA B C D da RINO L H M OLIVEIRA O N de MARTINS R T MONTILHA G Introdu o ao Processamento das L nguas Naturais Notas Did ticas do ICMC Instituto de Ci ncias Matem ticas e de Computa o S o Carlos 1999 OGATA K Engenharia do Controle Moderno 42 ed S o Paulo Prentice Hall 2003 OTHERO G A Lingu stica Computacional princ pios e aplica es I Workshop de Computa o da Regi o Sul CD ROM Florian polis Unisul 2004 PEREIRA S do L Processamento da Linguagem Natural 2006 Dispon vel em lt http www ime usp br slago IA pln pdf gt Acessado em 26 de mar o de 2011 PEREIRA S do L Processamento da Linguagem Natural 2011 Dispon vel em lt http www ime usp br slago pl 12 pdf gt Acessado em 26 de mar o de 2011
232. n superior o elemento raiz da gram tica Usando como exemplo tanto a ltima frase quando a gram tica anteriores e fazendo uma an lise Bottom Up o resultado ser como mostra a tabela 3 3 7 Tabela 3 3 7 An lise Bottom Up da frase O gato ca ou o rato 1 passo o gato ca ou o rato 2 passo Artigo gato ca ou o rato 3 passo Artigo Substantivo ca ou o rato 4 passo Sujeito ca ou o rato 5 passo Sujeito Verbo o rato 6 passo Sujeito Verbo Artigo rato 7 passo Sujeito Verbo Artigo Substantivo 8 passo Sujeito Predicado 9 passo Frase 3 4 PROCESSAMENTO SEMANTICO O processamento sem ntico tem por objetivo extrair o significado da frase que teve sua estrutura revelada pelo processamento sint tico LEVINE DRANG EDELSON 1988 Aborda o significado sem considerar quem originou ou como a frase usada VIEIRA LIMA 2001 O principal resultado do processamento sem ntico ter o significado da frase representado ou transformado de alguma forma til pelo computador Outro resultado z importante estabelecer restri es sobre essa representa o de significado em 59 decorr ncia das rela es existentes entre a estrutura sint tica e a estrutura sem ntica da frase KNIGHT RICH 1993 A an lise sem ntica trata de quest es mais dif ceis que a sintaxe Seus m todos e resultados s o menos exatos sendo uma rea de estudo que aborda
233. n Were evaluated functionalities made available potentiality of being created new ones this architecture s capability of conforming to the new features of a robot that come to be used and diverse human machine interfaces that could be used to drive services available Results were positive in more than three fourths of tested cases including the variations allowed in natural language Complex commands with chaining of external referencing straight instructions and automatic navigation had been evaluated with different writing styles and verbal times Keywords Robotic Interface Mobile Robot Natural Language Processing Remote drive LISTA DE ILUSTRA ES 2 1 1 Exemplo de Conceitos e Relacionamentos sobre animais 11 2 1 2 Exemplo de classifica o rvore de Porf rio sssrin 12 2 2 1 Exemplo de relacionamento entre classes e subclasses do tipo uma 20 2 2 2 Mapa Conceitual sobre Mapas Conceituais eee 21 2 3 1 Dado Informa o Conhecimento e Intelig ncia 24 2 8 1 Dist ncia Euclidiana entre dois pontos eee 34 2 8 2 Dist ncia Manhattan entre dois pontos nn eeeeenaeeeaaenaesmaarananas 34 2 8 3 Exemplo de mapa com pontos de origem e destino obst culo e uma rota 36 2 8 4 Arredores da origem avaliados antes de fazer o primeiro passo 37 2 8 5 Arredores do ponto D3 avaliados antes de fazer o pr ximo passo
234. n lise de regressa utilizado pelo MaxEnt se ajusta melhor natureza dos dados encontrados no processamento da linguagem natural que n o se apresentam com uma distribui o normal 27 2 4 2 CONSTRU O DE UM MODELO DE ENTROPIA M XIMA Dispondo de dados para realizar o treinamento em volume suficientemente grande e diversificado de resultados corretos dados previamente classificados e do conjunto de classes inicia se o modelo com os par metros iniciais ajustadas para valores arbitr rios Os par metros do modelo s o reestimados usando a frequ ncia de ocorr ncia das palavras e classes como observados nos dados de treinamento Uma compara o ent o feita no resultado das probabilidades obtidas a partir do modelo comparando com o observado nos dados de treinamento Havendo diferen a nos valores os par metros s o reestimados novamente O processo de computa o repetido ciclicamente at que um limite aceit vel de erro ou um n mero m ximo de itera es seja atingido ENGELS 2011 2 5 AUTOMATO DE ESTADOS FINITOS 2 5 1 CONCEITUA O Segundo Black 2008 a teoria dos aut matos um ramo te rico da ci ncia da computa o e surgiu no in cio do s culo 20 quando matem ticos iniciaram o desenvolvimento te rico e real de m quinas capazes de imitar certas habilidades humanas executando c lculos mais r pida e eficientemente Semelhante palavra automa o denota processos autom ticos conduzindo a
235. na Linguagem Natural Apresenta quadro n veis de representa o lingu stica a sem ntico b sint tico c morfol gico e d ortogr fico ou fon tico 2 2 MAPAS CONCEITUAIS E REDES SEM NTICAS Uma maneira de estruturar a informa o representando o conhecimento na forma de Mapas Conceituais organizando os conceitos de forma relacional e modular em classes e subclasses Os mapas conceituais baseiam se em Redes Semanticas que s o uma representa o visual do conhecimento na forma de grafos onde os conceitos situam se nos n s e as rela es entre os conceitos situam se nos arcos ou liga es links entre eles AMORETTI TAROUCO 2000 Os termos ontologia mapa conceitual e taxonomia apresentam considerando as diferen a naturais de significado das palavras uma semelhan a evidente entre si Tanto que Termin logos e Ont logos se esfor am em pesquisas no campo da conceitua o para elabora o de listas de palavras rigorosamente organizadas em classes Delas poss vel extrair conceitos como heran a sem ntica os atributos as propriedades as restri es as inst ncias ou membros de classes KASAMA ZAVAGLIA ALMEIDA 2010 H muito tempo as Redes Semi ticas Conceituais ou Sem nticas Semantic Networks em ingl s como tamb m s o denominadas s o usadas para representar diversos tipos de conhecimentos na Intelig ncia Artificial AMORETTI TAROUCO 2000 A defini o de mapas co
236. na o Comando com seu Par metro 04 Se houver adicionar na segunda coluna a Mensagem de Aviso ou Erro 05 Fim do Para 5 3 9 PROCEDIMENTO EXECUTAR COMANDO Dispondo da lista correta com os comandos que foram interpretados do texto em linguagem natural o usu rio poder escolher entre algumas formas de executar a 132 sequ ncia S o recursos da Interface em Linguagem Natural ser o mostrados nos itens seguintes Eles se utilizam procedimentos e fun es de software recursivamente para poderem apresentar os resultados esperados Todos fazem parte do bloco de Interface com o Rob IFR e desempenham a L gica e Controle do Rob O procedimento Executar Comando respons vel por separar um determinado comando da lista e encaminh lo para o rob atrav s do procedimento apropriado que cuidar disso procedimento Enviar Comando ao lado que apresentar algumas informa es de acompanhamento ao usu rio na janela Sua entrada uma vari vel do tipo n mero inteiro que indica qual o comando da sequ ncia que dever ser executado Sua sa da n o propriamente estruturada na forma de vari vel mas sim as a es que ser o executadas o comando do rob em sim e a exibi o de uma mensagem de acompanhamento ao usu rio O tempo de espera de 300 milissegundos adicionado mera conveni ncia para proporcionar maior conforto visual ao usu rio no caso de execu o simulada sem que o rob esteja re
237. nat rio para recebimento da resposta de volta ao emissor ou atraso nas duas vias o caso das explora es espaciais em que as dist ncias s o enormes e os sinais podem demorar facilmente alguns minutos para se propagar entre os pontos comunicantes Assim ao considerar que um rob m vel movendo se por um ambiente estranho em outro planeta tal n o poder simplesmente ser dirigido a partir da Terra da mesma maneira como se dirige um carro Se estiver rumando para buraco ou cratera 146 o sinal de uma c mera fixada no rob precisaria de alguns minutos para viajar pelo espa o e ser exibida ao usu rio do rob e o comando de corre o de rota para evitar o acidente precisaria de igual quantidade de minutos para viajar de volta at o rob no planeta em explora o Essa condi o multiplica a probabilidade de riscos e pode facilmente ser catastr fica no caso de um erro de transmiss o Assim uma solu o poss vel seria dotar o rob ou o sistema local de intelig ncia suficiente para resolver o problema dos principais riscos de navega o Neste caso o comando da explora o espacial poderia simplesmente dizer para onde o rob dever ir e ele possivelmente com aux lio do sistema de suporte no local seria capaz de tra ar a rota de um ponto at outro e contornar os principais problemas e riscos de navega o Um trabalho planejado de explora o em conjunto com o controle da miss o minimizariam ainda mais os risco
238. nceituais uma fase anterior e til para a prepara o de ontologias na vis o da Ci ncia da Computa o H similaridade entre mapas conceituais e ontologias Ambos permitem a avalia o do conhecimento e o refinamento pode ser feito ampliando ou reduzindo o conte do KASAMA ZAVAGLIA ALMEIDA 2010 A principal e mais comum forma de rela o observada em ontologias a do tipo um uma em ingl s is a que representa de maneira formal e objetiva a heran a conceitual existente entre uma subclasse e sua classe Por exemplo o conceito microscopia de varredura por sonda possui semelhan as conceituais que herda de microscopia eletr nica de varredura que igualmente recebeu sua defini o a partir do conceito de microscopia eletr nica Em contraste o conceito de microscopia eletr nica de transmiss o tem heran a do conceito de microscopia eletr nica mas guarda diferen as significativas em rela o ao conceito de microscopia eletr nica de varredura KASAMA ZAVAGLIA ALMEIDA 2010 Isso pode ser representado na figura 2 2 1 20 Microscopia Eletr nica Microscopia Eletr nica de Transmiss o Microscopia Eletr nica de Varredura Microscopia de Varredura por Sonda Figura 2 2 1 Exemplo de relacionamento entre classes e subclasses do tipo uma Fonte KASAMA ZAVAGLIA ALMEIDA 2010 Mapas Conceituais s o representa es gr ficas de conceito
239. nela do exemplo a seguir n o poder ser interpretadas corretamente e O rob deve ir at a janela virar direita e andar 1 metro Depois deve retornar ao mesmo lugar dar meia volta e Uma sugest o de desenvolvimento futuro dotar o sistema de recurso para resolver correfer ncias 6 4 7 BUSCA DE CAMINHO PARTIR DE PONTO FUTURO Para correto funcionamento do recurso de Busca de Caminho importante observar que seja a primeira tarefa da instru o e que tamb m seja colocada somente uma nica por texto do usu rio O algoritmo de Busca de Caminho foi implementado tomando como in cio o local atual do rob Al m disso o sistema n o possui mem ria ou processamento de contexto mais elaborados Assim uma busca de caminho a partir de um ponto futuro exigiria recursos de planejamento mais elaborados que podem ser agregados ao sistema sendo outra sugest o de desenvolvimento futuro 6 4 8 USO DE INSTRU ES NEGATIVAS A interpreta o de afirmativas pode ser executada com maior sucesso e tamb m a interpreta o de algumas interrogativas Por m interessantes quest es surgem quando se analisa a interpreta o de negativas Em grande parte dos casos as negativas ocasionam v rias ambiguidades incorrendo na necessidade de outras informa es complementares para permitir a correta interpreta o e posterior execu o Por exemplo a negativa abaixo e N o v para frente O que realmente signifi
240. nominada Euclidiana do ponto de vista computacional apresenta um inconveniente Ela requer c lculos de ponto flutuante com raiz quadrada e exponencia o quadrado que pesam no desempenho geral e o que se busca pode n o justificar tanto sacrif cio em nome da precis o uma vez se tratando de determinar uma estimativa Uma representa o da dist ncia Euclidiana encontra se na figura 2 8 1 Assim um melhor desempenho computacional pode ser obtido usando aritm tica de n meros inteiros Na estimativa denominada Manhattan o custo restante para o caminho feita de forma semelhante ao caminhar a p pelas ruas atrav s de quarteir es e esquinas Como n o poss vel caminhar atrav s das quadras mas somente pelas cal adas e ruas as dist ncias s o descritas por dois eixos perpendiculares entre si sendo que a dist ncia total ser a soma num rica simples da dist ncia percorrida em cada eixo Uma representa o da dist ncia Manhattan encontra se na figura 2 8 2 34 Figura 2 8 1 Dist ncia Euclidiana entre dois pontos Figura 2 8 2 Dist ncia Manhattan entre dois pontos Tentando minimizar o erro da dist ncia adicional decorrente dessa estimativa simplista foi proposta por Seder Petrovi e Macek 2008 outra forma de estimar a dist ncia e que ser utilizada no sistema proposto por este trabalho poss vel calcular essa estimativa com as equa es 2 8 2 35 a maximo xT xn yT yn
241. nos de Processamento da Linguagem Natural KASAMA ZAVAGLIA ALMEIDA 2010 Segundo os mesmos autores o uso do conceito de ontologias representa uma forma de estruturar o conhecimento e que possibilita a conceitos estruturados com base em classes subclasses e heran a de conceitos b concord ncia com um conceito cada vez mais utilizado para descri o de dominios de conhecimento c estrutura o formal o suficiente para permitir que recursos dispon veis na forma lingu stica possam ser tratados computacionalmente inclusive com possibilidade de realiza o de infer ncias autom ticas a partir de regras l gicas pr determinadas 2 1 3 TAXONOMIA VOCABUL RIO THESAURUS GLOSS RIO E DICION RIO Algumas palavras apresentam defini es semelhantes por m ligeiramente diferente do que foi visto sobre ontologia pouco antes Portanto parece ser prudente passar a avaliar um pouco melhor o significado de cada uma delas Iniciando por procurar o significado no dicion rio ser poss vel encontrar AULETE DIGITAL 2011 exceto quando citado diferentemente L xico repert rio de palavras de uma l ngua de um texto usadas por um autor ou por uma escola ou movimento liter rio sendo portanto um sin nimo de vocabul rio ou mesmo de dicion rio Vocabul rio conjunto dos termos caracter sticos de uma atividade ou campo do conhecimento por exemplo vocabul rio do futebol vocabul rio psicanal tico conjunto
242. ns e avisos espec ficos ser o exibidos no recurso visual denominado r tulo ou seja um elemento que se presta bem exibi o de textos curtos apenas para leitura do usu rio 86 O grupo de elementos de controle do modo de teste indicado pelo n mero 5 na figura 4 2 4 E interface em Linguagem Natural Retame 40 on deva a e vre pua a Gr s 300 lt Semert lt 400 RIFA 200 lt Semerz lt c00 Nome do muto Modo de Teste msm 300 lt Semos lt 400 tente Rica Serama 500 lt Sensor 4 600 N o h eros de interpreta o Continuar F Habilitar Lotura BE E Sie coo A irtenreta gio do seu texto est cometa Marque 08 neoretos fist ncia em mi imetros Figura 4 2 4 Elementos de controle do sistema rob tico em Modo de Teste 4 2 2 VIS O GERAL DA FORMA DE UTILIZA O DA IFLN O m todo de utiliza o da Interface em Linguagem Natural intuitivo e simples podendo ser descrito pela sequ ncia de passos a seguir 1 Teclar as instru es em Portugu s 2 Verificar se a sequ ncia de comandos interpretados corresponde ao resultado esperado sendo poss vel corrigir as instru es em Portugu s caso seja necess rios e 3 Executar a sequencia de comandos ou por inteiro ou passo a passo ou parcialmente a partir de um ponto escolhido 87 4 2 3 DETALHAMENTO DA FORMA DE UTILIZA O No primeiro passo para teclar em Portugu s as instru es desejadas para que o r
243. nte ocasionalmente no Futuro Considerando que no mbito de aplica o desta disserta o as instru es que seriam apresentadas ao sistema rob tico estariam muito frequentemente no Imperativo os primeiros testes revelaram que os verbos resultavam marcados sintaticamente incorretos como substantivos Isto decorre do fato de que os verbos flexionados no Imperativo ocasionavam tanto palavras como contextos de uso inexistentes ou pouco comuns no Corpus de treinamento A solu o correta para este problema seria dotar o Corpus de treinamento com frases no Imperativo Tal trabalho seria virtualmente imposs vel de ser realizado dentro do contexto desta disserta o j que requer milhares de horas de trabalho para processar sintaticamente frases manualmente atribuindo classifica es sint ticas palavra por palavra conforme seus usos em cada ora o O custo deste trabalho tamb m estaria muito fora do escopo proposto O estudo da documenta o t cnica dispon vel para o SharpNLP revelou o recurso de um dicion rio para palavras raras que seriam inseridas no modelo treinado resultante com a marca o sint tica correta Nele poderiam ser inseridas as palavras oriundas da flex o verbal no Imperativo conforme um planejamento pr vio de situa es de uso Mesmo assim optou se por criar algumas dezenas de frases que foram acrescidas ao Corpus inicial de treinamento com todas as palavras devidamente marcadas sintaticamente conforme as regras
244. nteriores Formalmente definido por uma quintupla Q J Z Y W onde Q conjunto finito de estados I conjunto finito de entradas Z conjunto finito de sa das Y fun o de transi o de estado I x Q gt Q W fun o de sa da I x Q gt Z Exemplo para Aut mato de Estados Finitos seria um elevador mecanismo que n o registra os andares servidos anteriormente mant m registro do andar atual se o movimento para cima ou para baixo e as chamadas ainda a serem atendidas 2 5 2 RELA O COM A PROPOSTA DESTE TRABALHO A teoria dos aut matos utilizada geralmente como forma de executar o processamento da linguagem natural para implementa o das regras gramaticais por exemplo permitindo que certa sequ ncia correta de palavras de uma frase seja aceita como v lida e assim sinalizar o reconhecimento de um padr o poss vel Avaliando o conjunto de sinaliza es dessa cadeia poss vel extrair alguma conclus o realizar uma transforma o ou extra o de significado por exemplo 2 6 CADEIA OCULTA DE MARKOV Aplicadas com sucesso em diferentes formas de processamento de texto os modelos de Cadeia Oculta de Markov em ingl s Hidden Markov Model ou HMM s o ferramentas poderosas o suficiente para modelar sequ ncias de dados Em aplica es como rotulagem de classes gramaticais segmenta o de texto e extra o de informa o 29 a observa o normalmente modelada frequentemente como d
245. o Encontrar Dist ncia do comando Mover Passo Descri o 01 Para cada palavra ou token da ora o executar 02 Se for N mero executar 03 Considerar valor num rico para dist ncia a percorrer 04 Sair do Para 05 Fim do Se 05 Fim do Para 06 Se dist ncia a percorrer for igual zero executar 07 Assumir valor padr o para dist ncia a percorrer 08 Incluir mensagem de erro de dist ncia ausente coluna de mensagens 09 Ir para Velocidade 10 Fim do Se 11 Para cada palavra ou token da ora o executar 12 Se n o for Substantivo Preposi o ou Interjei o pular para a pr xima 13 Se estiver no L xico e o significado implicar conte do de Dist ncia executar 14 Considerar o conte do de Dist ncia como unidade de medida 15 Incrementar a contagem de palavras encontradas 16 Fim do Se 17 Fim do Se 18 Se contagem de palavras encontradas for maior que zero executar 19 Multiplicar a dist ncia a percorrer pelo conte do da unidade de medida 20 Atribuir o resultado dist ncia a percorrer 21 Sen o 22 Caso a dist ncia a percorrer menor que 10 executar 23 Considerar a unidade de medida como sendo a dist ncia padr o 24 Calcular por multiplica o e atribuir dist ncia a percorrer 25 Caso a dist ncia a percorrer esteja entre 10 e 100 executar 26 Considerar a unidade de medida como sendo cm 27 Calcular por multiplica o e atribuir dist ncia a percorrer 28 Caso a dist ncia a per
246. o Rotacionar da se o A 1 8 Programa o fun es dispon veis c Fun o do rob Ler Sensores Refere se capacidade do rob girar verificar a dist ncia aproximada at o obst culo atrav s de seus sensores infravermelhos e transmitir o resultado ao computador hospedeiro acionada atrav s do recurso de programa o Status dos sensores da se o A 1 8 Programa o fun es dispon veis d Fun o do sistema Rotear 97 Refere se a uma abstra o natural das duas principais fun es disponibilizadas pelo rob listadas acima Mover e Rotacionar Ou seja com uma associa o inteligente dos comandos Mover e Rotacionar poss vel fazer o rob percorrer uma trajeto ou caminho previamente estabelecido ou calculado Neste caso dotou se o sistema de um recurso elementar de mapear o local aonde se localiza o rob e de formas de buscar o caminho entre pontos de origem onde est o rob e destino aonde ele deve chegar Uma vez dispondo do caminho ele decomposto de forma que possa ser descrito pelas fun es Mover e Rotacionar Os procedimentos computacionais e rotinas de processamento foram concebidos e elaborados para o sistema rob tico proposto e Fun o do sistema Andar para o lado Refere se a outra abstra o natural das duas principais fun es disponibilizadas pelo rob Mover e Rotacionar pois bastante pr tico e til indicar comandos do tipo fique 30 cm mais par
247. o se algum dado que deveria estar presumivelmente presente n o possa ser encontrado se n o foi escrito se foi escrito de alguma forma n o prevista ou se foi um erro de grafia gerada mensagem de alerta informando a aus ncia do dado Mas um valor padr o assumido em seu lugar caso seja poss vel fazer isso dentro do contexto do significado A mensagem de alerta ent o completada para informar a ado o de valor padronizado Ent o a sa da resultante ser um ou mais comandos para a lista a ser exibida ao usu rio com seus respectivos par metros de execu o sejam eles informados pelo pr prio usu rio ou presumidos por padroniza o Sendo continua o do algoritmo concebido e desenvolvido para o Sistema Rob tico consiste nas fun es ComandoMove ComandoRotate e ComandoRotear do software em CH Suas entradas e sa das s o semelhantes A entrada s o duas matrizes de strings cadeia de caracteres uma contendo a sequ ncia de tokens da ora o conforme escritos pelo usu rio e previamente processados pelo sistema rob tico descrito anteriormente nos itens a b e c e outra contendo as respectivas marca es gramaticais ou sint ticas Sua sa da uma matriz bidimensional de strings cadeia de caracteres para os comandos e mensagens de aviso erro com a mesma estrutura da sa da do item f desta se o 4 3 2 FUN ES DA L GICA DE CONTROLE DO ROB Estas s o as fun es q
248. o A 5 3 detalha sobre os modelos em l ngua portuguesa A seguir ser dado prosseguimento nos testes para avaliar a possibilidade de controle do rob utilizando as fun es do SharpNLP e o CH Testes com comandos do rob Curumim Para a segunda parte dos testes uma vez que se trata de um rob m vel foram escolhidos dois comandos do Curumim relacionados sua capacidade de atua o comando Move mover e comando Rotate rotacionar Por m o rob n o ser efetivamente acionado por enquanto Na documenta o fornecida pelo fabricante essas fun es dispon veis na linguagem de programa o C necessitam dos seguintes par metros e Move Dist ncia X Dist ncia Y Velocidade e e Rotate ngulo Velocidade Nota posteriormente durante o desenvolvimento observou se que para o acionamento real do rob Curumim na linguagem de programa o CH as fun es dispon veis s o diferentes e tamb m requerem um conjunto ligeiramente diferente de par metros As fun es e par metros dispon veis no CH s o andarReto Dist ncia Velocidade e rotacionar ngulo Velocidade Para localizar as fun es dispon veis nesta linguagem de programa o e quais os par metros que requerem foi feita an lise diretamente na parte do c digo fonte atenciosamente fornecido pela sua equipe t cnica sem o qual seria virtualmente imposs vel acionar o Curumim pelo software em CH Dependendo da forma como o usu rio est habituado a
249. o ambiente f sico presentes no rob que os comandos e servi os reconhecidos pela linguagem natural podem ser planejados O 75 sistema proposto disp e de um rob em hardware o Curumim Uma indica o de posi o e orienta o do rob na planta do ambiente oferece a funcionalidade de virtualiza o desenvolvida e integrada na Interface em Linguagem Natural Por m outras varia es desta interface podem n o dispor desta funcionalidade como seria o caso de uma para e mail ou telefone celular por exemplo A possibilidade de virtualiza o agregou certa conveni ncia ao sistema ao permitir estudo e simula o pr via de experimentos 4 1 1 VIS O DETALHADA DO SISTEMA PROPOSTO Tendo visto de maneira geral organiza o do sistema proposto poss vel detalhar os outros n veis de agrupamento das fun es que desempenham seu funcionamento e controle A figura 4 1 2 representa com mais detalhes o conjunto de sub blocos do Sistema Rob tico e como est o organizados em rela o aos demais Intelig ncia e Controle Processamento da L gica de Linguagem Natural Controle e Comunica o Interface em Linguagem Natural L gica e Controle do Rob Comunica o entre Interface o Sistema e o Rob com Rob Figura 4 1 2 Sistema Rob tico esquematizado em detalhes E poss vel observar que a Interface em Linguagem Natural possui duas vias de comunica o com o sistema ambas com o bloco de Intelig
250. o analisadas relativamente s demais que comp em a ora o LEVINE DRANG EDELSON 1988 O processamento sint tico avalia os resultados da an lise morfol gica para criar uma estrutura capaz de organizar a frase Ou seja ela transformada de uma lista de palavras para uma unidade organizada com maior coer ncia gramaticalmente KNIGHT RICH 1993 Encontrar essa estrutura sint tica da frase ou seja o resultado de uma an lise sint tica considerada etapa fundamental da interpreta o da linguagem natural partir dessa estrutura que o processamento sem ntico poder ser feito BARROS ROBIN 1996 Com isso a an lise sem ntica ter menor quantidade de componentes para tratar e a carga computacional ser menor A an lise sem ntica executada com maior carga computacional que a an lise sint tica j que precisar extrair conclus es sobre os componentes da frase KNIGHT RICH 1993 A ordem dos componentes de uma frase determinada por regras sint ticas que indicam a localiza o das palavras em fun o de sua categoria sint tica Esses componentes podem ser organizados de forma hier rquica entre si BARROS ROBIN 1996 Assim para estudo da estrutura das frases adotada uma nomenclatura formal para suas fun es e categorias E por raz es pr ticas s o adotadas tamb m abreviaturas para esses nomes que s o usadas nas an lises pr ticas Alguns elementos de constitui o de frases com suas abreviatura
251. o de duas ou mais ora es process lo para identificar os comandos que tr s e fazer a 243 comunica o com o rob Curumim para que ele execute os comandos descritos nas ora es No experimento anterior foi determinada a maneira como identificar as classes gramaticais das palavras de uma ora o e uma forma de identificar os comandos e par metros para movimenta o do rob Neste experimento o texto dever ser separado em mais de uma ora o e em cada ora o identificar os comandos e par metros que ser o enviados para o rob Os dois comandos abaixo ser o usados como base para identifica o dentro de um texto com duas ou mais ora es que ser o colocados em fila para execu o e Move Dist ncia X Dist ncia Y Velocidade e e Rotate ngulo Velocidade Como refer ncias do tipo de texto em linguagem natural que podem ser utilizados podem ser considerados e Move Walk 100 meters forward Walk forward 100 meters Move 100 m fast Go fast 100 cm Go back 100 mm Go 200 meters quickly forward etc e e Rotate Return Turn back Turn Turn left Turn right etc Estes instru es livres podem usadas para compor um texto com v rias ora es para o rob executar Em seguida s o listados alguns textos com duas ou mais ora es que podem surgir durante a utiliza o e Return Go 200 meters quickly forward e Walk 100 meters forward Turn back Move 100 m fast Turn Right e Turn Right Go back
252. o do software do Sistema Rob tico e o Curumim feita por r dio eles est o fisicamente separados e mais propriamente o sistema est margeando a ubiquidade ao romper os limites da presen a f sica constrita a um nico ponto Se fosse utilizado mais de um rob haveria o problema de ambiguidade de refer ncia e a resposta seria diferente dependendo da estrat gia implementada internamente para resolver esta ambiguidade A capacidade de responder estes tipos de perguntas se deve estrat gia de executar a interpreta o do texto o mais proativo poss vel utilizando um m nimo de recursos lingu sticos Ou seja partindo de algumas palavras comuns entre o l xico do sistema e as escolhidas pelo usu rio para reda o do texto feita uma avalia o do Esquema de Caso mais prov vel associado a um comando ou servi o de que disp e Em seguida simulada a execu o deste comando ou servi o e o resultado submetido avalia o do usu rio A interpreta o da pergunta como tal pelo sistema n o acontece de 179 fato ou seja n o h nada no sistema que o fa a compreender o significado das palavras Onde fica ou Como chegar da forma como significam para humanos lus fonos O comportamento do sistema tem significado como resposta gra as abstra o que ocorre do ponto de vista do usu rio com esta condi o de uso Esta abstra o poderia ser mais estudada e melhor aproveitada para criar outros servi os intel
253. o em cada elemento a classe gramatical ou sint tica de maior probabilidade conforme o Modelo de Entropia M xima associada ao respectivo token em quest o Para esta fun o um aspecto digno de destaque que os tokens s o inseridos um por vez fazendo se para cada um uma chamada diferente na fun o Para que o resultado seja mostrado correto os tokens devem ser inseridos na mesma ordem em que se encontram no per odo conforme escrito pelo usu rio E para iniciar a an lise de novo per odo necess rio reiniciar zerar seus registradores internos da fun o D Avalia o de contexto das ora es Uma vez dispondo da uma correta separa o de palavras tokens e sinais de pontua o onde os problemas de ambiguidade sint tica apresentam muito baixa probabilidade de se apresentarem torna se poss vel avaliar o contexto b sico das ora es que comp em os per odos redigidos pelo usu rio Saber o contexto b sico significa determinar qual dos contextos mapeados pelo Sistema Rob tico o mais provavelmente associado ora o Isto importante para que seja feito um processamento mais detalhado das palavras e tokens Neste ponto o trabalho feito por m todo determin stico por interm dio de um l xico ou dicion rio de palavras chaves conhecidas e a probabilidade associada a cada um dos contextos mapeados A estrat gia a de saco de palavras bag of words ou seja considerada a presen a d
254. o identificados pelos verbos de a o colocados na instru o pelo usu rio Cada Esquema de Caso necessita de seus pap is sem nticos para estarem completos que ser o interpretados nos par metros do comando associado Esses pap is sem nticos s o apresentados com o uso de outras palavras presentes nas ora es A tabela 5 2 1 exibe esses Casos e seus Pap is sendo que o conjunto de s mbolos 999 representa uma quantidade num rica Tabela 5 2 1 Vis o geral dos Esquemas de Casos e seus Papeis Caso Papel Mover Sentido frente tr s esquerda direita Dist ncia 999 Unidade m cm mm quadrados Velocidade lento normal r pido Rotacionar Sentido direita esquerda tr s Rotear Destino nome da refer ncia Velocidade lento normal r pido 5 2 1 ABSTRA ES AGREGAM UTILIDADE oportuno observar que o rob Curumim n o disp e de recursos apropriados para deslocamento para os lados mas t o somente para frente e para tr s Assim o comando Mover intuitivamente previsto por um usu rio humano como sendo 109 poss vel tamb m para os lados requer uma associa o dos comandos Rotacionar antes do Mover Isto pode ser determinado de forma l gica avaliando a combina o de palavras usadas pelo usu rio na instru o em linguagem natural Por exemplo observando as frases abaixo poss vel notar que os verbos de a o s o ficar e ir encontrados conjugados s o
255. o sa da para o algoritmo 13 Encerrar algoritmo 14 R tulo Comando Desconhecido executar 15 Atribuir express o SEM COMANDO coluna de comando 16 Atribuir mensagem de erro de comando ausente coluna de mensagens 17 Retornar resultados como sa da para o algoritmo 18 Encerrar algoritmo 19 R tulo Comando Ambiguo executar 20 Atribuir vazio coluna de comando 21 Atribuir mensagem de erro de comando n o identificado coluna de mensagens 22 Retornar resultados como sa da para o algoritmo 23 Encerrar algoritmo 24 R tulo Fim executar 25 Retornar resultados colunas como sa da para o algoritmo 26 Encerrar algoritmo Tabela 5 3 5 Se o Capturar Erros de Comando Ausente do algoritmo Passo Descri o 01 Se o tamanho da matriz de tokens ou de Tags for igual zero executar 02 Atribuir vazio coluna de comando 03 Atribuir mensagem de erro coluna de mensagens 04 Ir para Fim 05 Fim do Se 05 Se o tamanho da matriz de tokens for diferente da matriz de Tags executar 06 Atribuir vazio coluna de comando 07 Atribuir mensagem de erro coluna de mensagens 08 Ir para Fim 09 Fim do Se 10 Se n o houver nenhum verbo na ora o executar 11 Ir para Comando Desconhecido 12 Fim do Se 13 Se ora o possui interjei o e tiver menos que tr s palavras executar 14 Ir para Comando Desconhecido 15 Fim do Se 117 Por se
256. o sistema cometesse um erro de separa o de palavras tokens que se preferiu tabular e analisar Poderia n o ter sido computado como erro do sistema uma vez que se trata de limita o mas de erro do usu rio A separa o do par metro 180 graus com v rgula n o interpretada como correta pelo sistema que executa uma separa o nesta pontua o e considera o segundo trecho como outra senten a Como solicitou ajuda ao pesquisador foi esclarecida que deveria colocar cada comando completamente entre sinais de pontua o e por fim conseguiu prosseguir com xito Depois ela desabafou dizendo ter pensado em fazer o rob dan ar Notou se a tend ncia dos usu rios preferirem comandos nicos simples com menos palavras e avaliarem logo em seguida o resultado por parte do rob poss vel que medida que se sintam mais confiantes sobre a utiliza o do sistema e os resultados poss veis com o rob optem por instru es elaboradas com mais comandos O usu rio familiarizado com inform tica comportou se diferente dos demais neste aspecto Da mesma forma o pesquisador que desenvolveu o sistema bastante familiarizado com o 162 sistema e escreve instru es mais elaboradas como ser mostrado a seguir na se o 6 2 Testes das funcionalidades do sistema rob tico proposto Conclui se que o desempenho geral do sistema foi bom e conforme desejado 6 2 TESTES DAS FUNCIONALIDADES DO SISTEMA ROB TICO PROPOSTO Os testes
257. o tradicional de imita o empregado com mais frequ ncia Com recursos inteligentes um usu rio poder informar o que deseja executar e o sistema ser capaz de resolver o problema de como executar A se o 5 5 3 Planta do local e algoritmo de busca de rota cont m mais esclarecimentos Para tanto deve se notar que inexiste restri o quanto localiza o f sica do rob controlado por este sistema em rela o ao lugar do seu usu rio ou em poss vel condi o futura localiza o dos rob s O desenvolvimento de um sistema capaz de obter resultados pr ticos utilizando rob brasileiro contribui para as tecnologias nacionais tanto quanto contribui para evidenciar o n vel de maturidade e desenvolvimento atingido pelo esfor o de cientistas profissionais e ind stria do pa s As solu es propostas as teorias e as tecnologias aqui abordadas permitem o desenvolvimento de formas mais naturais de usu rios humanos operarem e controlarem rob s 7 4 TRABALHOS FUTUROS 7 4 1 ESCLARECIMENTO Para realiza o deste trabalho e solu o dos problemas envolvidos v rias ideias e novas oportunidades de desenvolvimento ou melhoria surgiram S o agrupadas a seguir aquelas que foram naturalmente identificadas durante o desenvolvimento do trabalho como sugest o de desenvolvimento no futuro 7 4 2 MULTIUSU RIO E MULTIRROB O Sistema Rob tico com o n vel de desenvolvimento atingido ao longo deste trabalho
258. ob execute importante observar as regras gramaticais de pontua o usualmente aplic vel no contexto da ora o assim como a ortografia Pontua o incorreta abrevia es e palavras escritas incorretamente ter o efeitos negativos sobre a an lise do texto Neste momento importante observar que frases bem elaboradas com a quantidade correta e suficiente de palavras capazes de expressar claramente o que se prop e sem simplifica es produzem os melhores resultados recomend vel evitar as reda es que apresentam somente o n cleo da instru o pois nas ora es nestes casos n o apresentam os recursos lingu sticos que poder o auxiliar na interpreta o do texto Por exemplo a ora o Eu quero que o rob ande para frente agora prefer vel em rela o ora o Ande para frente pois simples e direta demais Isto se deve principalmente pelo uso de Sujeito Oculto um recurso caracter stico da L ngua Portuguesa Seu uso associado natural conjuga o verbal que por si s ocasiona a gera o de v rias palavras diferentes para um mesmo verbo decorre em situa es dif ceis de serem contornadas com o processamento estat stico estoc stico da linguagem natural Ou seja assumindo se que uma frase possui como constituintes um Sujeito um Verbo e um Predicado n o poss vel reconstituir corretamente a presen a de um elemento oculto na frase o Sujeito por meios puramente estat sticos que de
259. obst culos Ent o ser preciso encontrar a melhor rota entre esses pontos A figura a 2 8 3 um exemplo de uma situa o como essa Figura 2 8 3 Exemplo de mapa com pontos de origem e destino obst culo e uma rota O algoritmo A encontra a solu o do problema examinando os pontos adjacentes objetivando determinar qual o melhor ponto para realizar o pr ximo passo 37 z do movimento Isso repetido em ondas sucessivas at que o ponto final seja encontrado caso exista uma rota poss vel Em cada onda de execu o o controle feito colocando os pontos encontrados ou na lista aberta e ou lista fechada z Quando um ponto acrescentado em uma dessas listas feita uma vincula o de qual foi o seu ponto antecessor ou seja em qual sentido e dire o foi o passo dado ou ainda qual o vetor do deslocamento Outras informa es vinculadas aos pontos quando forem acrescentados em uma das listas s o relativas ao custo de deslocamento tanto para se chegar at o ponto quanto para prosseguir a partir dele at o destino Sabendo que o custo pode ser avaliado pela equa o 2 6 1 cada ponto presente em cada lista ser representado pelos seguintes par metros f n g n h n e vetor de deslocamento a partir do antecessor Partindo do ponto inicial avaliando os pontos adjacentes em todas as dire es poss veis calculando os par metros e indicando o vetor de deslocamento o resultado pode ser re
260. ode ser abordada de melhor forma dividindo se o grau de elabora o do texto natural em n veis de recursos poss veis de serem interpretados A solu o pr tica deste trabalho identificou e foi capaz de interpretar as formas naturais de express o mais comumente utilizadas nas intera es que requerem comunica o de instru es Considerando que este trabalho trata de uma aplica o pr tica envolvendo programa o de computadores utilizando C e a teoria dos Esquemas de Casos em l ngua Portuguesa direcionados ao processamento da linguagem natural para extra o de significado sua principal contribui o n o est na proposi o em si de um sistema para controle de rob s atrav s de linguagem natural mas sim na forma como executar o processamento da linguagem natural que neste caso apresenta alguns caminhos para obten o de resultados realmente teis com uma l ngua falada por tantos no mundo A solu o pr tica utilizando CH que n o linguagem de programa o tradicionalmente utilizada na rea de intelig ncia artificial tamb m agrega novas experi ncias e conquistas teis aos pesquisadores e desenvolvedores interessados inclusive em aplica es profissionais O Sistema Rob tico proposto apresenta se como contribui o tamb m nos recentes campos de aplica o da teleopera o e a telerrob tica ao permitir forma 185 adicional de operar e controlar rob s de maneira mais conveniente e til al m do conceit
261. ole para e Indicar o fim da entrada das instru es em linguagem natural e disparar o processamento para interpreta o do texto e Controlar a execu o da sequ ncia lista de comandos interpretados e e Habilitar desabilitar e testar a conex o de comunica o com o rob Outra funcionalidade prevista para o sistema como forma de agregar mais utilidade e op es de servi o a capacidade de manter um mapa ou planta do local aonde o rob se movimentar Portanto uma rea espec fica foi reservada para apresenta o e altera o do conte do de mem ria respons vel pelo mapeamento bem como se fizeram necess rios bot es para ser poss vel guardar e recuperar plantas bem 138 como refrescar a exibi o dos dados da mem ria na respectiva rea reservada dentro da janela formul rio Como forma de exibir ao usu rio a localiza o e a orienta o mais precisas do rob e tamb m permitir que este pudesse interagir com o conte do da mem ria do sistema respons vel pelo controle destes par metros acrescentou se campos num ricos capazes de exibi o como edi o Como decorr ncia e tamb m por conveni ncia do usu rio foi acrescentado um bot o para fazer esses par metros retornarem ao estado inicial ou zerado Um ltimo recurso previs vel que poderia tornar as condi es de experimenta o mais flex veis seria acrescentar campos num ricos para exibir e editar o conte do da mem ria respons vel pelo
262. omandos e Par metros que executa uma Avalia o de Contexto das Ora es e posteriormente uma Avalia o de Significado e Extra o de Informa es utilizando um l xico armazenado em 182 arquivo Isto torna a adapta o do vocabul rio e ajuste do reconhecimento de comandos a partir da interpreta o do texto em linguagem natural mais conveniente n o sendo necess rio alterar o c digo fonte do programa Contudo modifica es nas funcionalidades ou inclus o de outras novas no sistema poder o ser executadas somente por usu rio tecnicamente habilitado capaz de compreender a linguagem de programa o o funcionamento do rob e o funcionamento do sistema em si O uso da linguagem natural por usu rios humanos n o s para transmitir instru es diretas do que se deseja ver executado mas frequentemente transmite problemas a serem resolvidos para determinar o que realmente precisa ser executado depois N o basta somente maior vocabul rio com melhoria do l xico para tornar o sistema mais abrangente A capacidade de interpreta o do significado do texto e a capacidade de execu o de novas a es e servi os ou a de solucionar problemas depende bastante do que est dispon vel em termos de software como formas de abordagem para ambiguidades uso de conven es e falta de detalhamento no texto bem como tamb m depende de recursos heur sticos como mapas tabelas valores de refer ncia e valores padronizados
263. onda de execu o pode ser visualizado na figura 2 8 6 At que o ponto de destino seja atingido e inclu do na lista fechada o algoritmo dever ser repetido conforme sua descri o O resultado da execu o eventualmente ser algo como mostrado na figura 2 8 7 Figura 2 8 7 Ponto de destino foi atingido e inclu do na lista fechada Como diz o algoritmo o caminho encontrado partindo do ponto de destino seguindo os vetores de deslocamento sentido contr rio ao das setas nas figuras pulando para o ponto antecessor conforme indicado na lista fechada Esse caminho de pontos diferente da sequ ncia de explora o e bem mais eficiente A figura 2 8 8 mostra destacado o caminho encontrado 42 D E F G 94 a a 88 Pe 34 6013 fe ae 30 54 as Figura 2 8 8 Caminho indicado pelos vetores de deslocamento partindo do destino 2 9 TELEOPERACAO TELERROB TICA E TELEPRESEN A Com vistas a rob s controlados dist ncia de acordo com lvares e Romariz 2002 a telerrob tica um novo campo de pesquisa que une a rob tica com a tecnologia de opera o remota cujos meios de transmiss o podem ser sat lite r dio cabo e ou Internet Conforme relatam Rodrigues Sim es e Salazar 2006 a telerrob tica abrange v rios setores da sociedade moderna como linha de montagem de f bricas a pol cia o ex rcito os centros de pesquisa espaciais e usinas nucleares controle de manipuladore
264. onibilizados pelo rob tais como e Fun es de atua o Pin ar e Fazer Curva e e Fun es de sensoreamento c mera de v deo Uma restri o imposta em decorr ncia de r pidos testes emp ricos a dist ncia m xima poss vel de ser percorrida pelo rob durante a experimenta o transcrita do raio de alcance que permitisse comunica o sem fio confi vel entre a Esta o Radiobase e o Rob Isto por que o ambiente de experimenta o bastante ruidoso com v rias fontes de comunica o sem fio como terminais Wifi rede local sem fio terminais Bluetooth rede pessoal sem fio telefones sem fio e dispositivos de alarme nos andares subjacentes Outros ambientes testados mais silenciosos por m 108 n o convenientes ao desenvolvimento apresentaram em melhor alcance O raio de alcance foi limitado em 5 metros em torno da Esta o Radiobase 5 2 PLANEJAMENTO E ESQUEMA DE CASOS As fun es de atua o dispon veis no rob Curumim dentro do contexto deste trabalho s o o Deslocamento e a Rota o Com elas foram propostos tr s Esquema de Casos Case Frames para serem implementados no software e assim permitir o reconhecimento de comandos apresentados por usu rios atrav s de instru es em Linguagem Natural em Portugu s Os seguintes Esquemas de Casos foram planejados para o sistema a Caso do Comando Mover b Caso do Comando Rotacionar e c Caso do Comando Rotear Os Esquemas de Casos s
265. onto C3 ser a refer ncia para a execu o do passo 3 do algoritmo Apesar de este ser um passo sem muita utilidade o funcionamento normal do algoritmo explora as possibilidades de movimento em busca da melhor solu o Mesmo assim o resultado no final ser a melhor rota entre a origem e o destino Tamb m a varredura dos pontos para determinar esse caminho ser minimizada significativamente Diferentes formas de estimar h n resultar o em sequ ncias diferentes de explora o dependendo do formato e da disposi o das barreiras Com rela o ao ponto C3 h oito pontos a serem explorados Tr s deles est o na lista fechada e ser o desconsiderados D4 D3 e a origem Prosseguindo pelos pontos que constam da lista aberta e avaliando g n para eles verifica se que n o h nenhum ganho e seus valores continuam sem altera o H um ponto que ainda n o foi vista antes B2 que inclu do na lista aberta o ponto atual C3 registrado como seu antecessor e os valores de g n h n e f n s o calculados interessante observar que para um dos pontos constantes da lista aberta h um ganho em recalcular g n o custo a partir da origem C2 ii Figura 2 8 6 Arredores do ponto C3 avaliados antes de fazer o pr ximo passo 41 Terminando de verificar os arredores e antes de seguir para o pr ximo passo que seria escolher o ponto com menor valor para f n o resultado dessa ltima
266. opriedades g nero altura peso pai m e etc e Rela es por exemplo o IFSP SPO est localizado na cidade de S o Paulo e Pap is por exemplo se algu m casado ent o se presume que possua um esposo ou uma esposa possui CD Cappy F eei n e Frajol E ale A come 2 1 O Lasanh P Figura 2 1 1 Exemplo de Conceitos e Relacionamentos sobre animais Fonte SWIGGER 2010 Na filosofia Arist teles procurou estudar a maneira como entendemos e diferenciamos ou n o a exist ncia de algo Ele utilizava a express o categoria para classificar as coisas e adotou tamb m a palavra differentia diferen a para se referir as varia es peculiares observadas em uma mesma categoria ALMEIDA et al 2003 A express o Ontologia foi cunhada por R Goclenius para sua obra intitulada Lexicon Philisophicum em 1613 CASTRO 2008 por m numa abordagem diferente G nero Supremo Subst ncia a i A Diferen a material imaterial ka es en Genero Subordinado Corpo Esp rito Diferen a animado inanimado laica OR Ea O G nero Subordinado Vivo Mineral a Diferenca sensivel insensivel G nero Pr ximo Animal Planta ieee Diferen a racional irracional Ta Esp cie Humano Besta a r is Individuos S crates Plat o Arist teles Etc Figura 2 1 2 Exemplo de classifica o rvore de Porf rio Fonte http www jfsowa com talks ontology html Bors
267. orma de intelig ncia o uso de servi o de taxi Uma instru o ao taxista como Siga ao aeroporto simples de ser comunicada O taxista de sua parte possui conhecimento suficiente para saber o que aeroporto onde fica quais as op es de caminho at l em fun o do ponto em que pegou o passageiro e saber inclusive o que fazer caso surjam imprevistos no caminho como acidentes por exemplo Grande parte do valor deste servi o est no conhecimento do taxista e sua capacidade de buscar as solu es de trajeto e percurso A virtude desta forma de intelig ncia est na capacidade de simplificar a comunica o porque basta dizer o que se deseja enquanto que a outra parte ser capaz de expandir a ideia traduzindo a em como realizar o que se deseja No exemplo n o h necessidade de comunicar detalhadamente como executar o percurso tarefa trabalhosa e geralmente entediante para seres humanos No exemplo do taxista ap s comunicar o que deseja o emissor da mensagem encontra se livre para dedicar seu tempo em outras tarefas j que o destinat rio o taxista assumir a miss o de encontrar a solu o para o problema H uma divis o de tarefas E certamente o servi o que tem seu valor precisar ser devidamente remunerado Uma condi o onde a divis o de tarefas se tornar uma solu o necess ria quando o tempo para transmiss o da mensagem grande havendo atraso consider vel para seu recebimento no desti
268. os aberta para a direita ou para a esquerda e para frente ou para tr s conforme os par metros que forem informados Nesta fun o devem ser informadas a dist ncia que deve percorrer o motor da direita a dist ncia que deve percorrer o motor da esquerda a velocidade que deve girar o motor da direita e a velocidade em que deve girar o motor da esquerda Apresenta se como a fun o TURN Ativar Motor utilizada para acionar os motores da unidade m vel individualmente um por vez ou em conjunto para executar movimentos mais complexos Nesta fun o devem ser informadas 217 a dist ncia que deve percorrer o motor da direita a dist ncia que deve percorrer o motor da esquerda a dist ncia que deve percorrer o motor traseiro a velocidade que deve girar o motor da direita a velocidade em que deve girar o motor da esquerda e a velocidade em que deve girar o motor traseiro Apresenta se como a fun o TURN a mesma anterior por m com diferente n mero de par metros As fun es relacionadas com a atua o e os sensores s o Mover a pin a Status dos sensores provoca o deslocamento da pin a que deve ser informado e pode ser para cima ou para baixo Apresenta se na fun o TWIZZERS solicita uma compara o da dist ncia lida pelo sensor com um valor informado Nesta fun o devem ser informados o sensor desejado e a dist ncia de refer ncia Apresenta se na fun o SENSORS Outras fun es diversas s
269. os consideraram bem f cil disparar a execu o dos comandos interpretados Q14 e esta quest o resultou em avalia o m dia superior a seis 6 8 A tarefa proposta para a segunda parte do experimento tamb m foi considerada bem f cil de ser executada atrav s do sistema Q15 Recebeu avalia o m dia superior a cinco 5 2 Houve satisfa o geral com a experi ncia de utiliza o do Sistema Rob tico em vista da avalia o m dia superior a cinco 5 8 e da baixa dispers o entre a opini o dos usu rios pesquisados desvio padr o 0 4 As principais considera es dos usu rios concentram se em torno da dificuldade do sistema interpretar as instru es fornecidas o que implica em possibilidade de mais desenvolvimento para o processamento da linguagem natural Registros autom ticos do sistema Com rela o aos dados registrados automaticamente pelo sistema a partir do processamento destes registros oriundos das vari veis do sistema foi poss vel propor alguns par metros de compara o Uma vez que cada usu rio comportou se de forma a produzir quantidades diferentes de instru es os valores foram normalizados em rela o a este dado Os par metros s o os seguintes e Tempo Total quantidade de tempo utilizada pelo usu rio durante a parte do experimento na nota o horas minutos segundos e Tempo entre Instru es intervalo m dio utilizado pelo usu rio para inserir digital suas instru es na Int
270. os para encadeamento temporal dos comandos na instru o s o limitados sequ ncia em que foram escritos Ou seja express es que indicam mudan a de anteced ncia entre eventos como antes de e depois de n o s o interpretadas nem tampouco afetam a ordem de execu o Por exemplo nas instru es abaixo a execu o correta seria primeiro virar a direita e depois seguir em frente por m o Sistema Rob tico executar o contr rio 172 e Antes deir em frente vire direita e Siga em frente depois de virar direita Como sugest o de desenvolvimento futuro seria desenvolver o trecho de software capaz de executar o encadeamento temporal correto ou seja a ordem dos comandos de acordo com a reda o 6 4 3 SOBRE AS QUANTIDADES NUM RICAS Para garantir que os algoritmos estoc sticos do SharpNLP classifiquem gramaticalmente as quantidades num ricas de forma correta elas precisam ser escritas por meio de n meros propriamente ditos e n o por meio de palavras como sessenta por exemplo Uma sugest o de desenvolvimento futuro seria treinar os Modelos de Entropia M xima com Corpus preparado para melhores resultados na classifica o de n meros e tamb m dotar o Sistema Rob tico e o l xico de recursos para interpretar o significado das palavras quantidades num ricas 6 4 4 NOVOS LOCAIS DE REFER NCIAS E MEM RIA DE CONTEXTO O sistema possui como informa es somente as instru
271. ota mais conhecido a Busca A A Star em ingl s ou A Estrela Trata se de uma busca heur stica que compara o custo total estimado da solu o e retorna aquela com o menor custo RUSSEL RUSSEL 2004 Para efeito pr tico a quantidade gen rica custo de uma rota pode ser associada a uma grandeza mensur vel como dist ncia ou tempo por exemplo e que fa a sentido para determinar a melhor rota dentro do contexto do problema em quest o 33 O custo total de uma rota valor do custo para ir da origem at um ponto qualquer da rota somado ao custo para seguir adiante a partir deste mesmo ponto at o destino Matematicamente a representa o pode ser dada por f n g n h n eq 2 8 1 Ao considerar que g n fornece o custo real da rota desde a origem at o ponto n e h n fornece o custo estimado desde o ponto n at o destino passando pelo caminho mais econ mico poss vel dizer que f n menor custo estimado para a solu o que passa pelo ponto n A forma mais direta de fazer uma estimativa do restante do caminho h n uma linha reta em se tratando de espa o euclidiano Trata se de uma solu o otimista pois o custo real da solu o ser provavelmente maior que a estimativa em linha reta Mesmo assim com essa estimativa otimista Hart Nilsson e Raphael 1968 demonstram que a Busca A capaz de encontrar uma solu o que ao mesmo tempo completa e tima Por m a estimativa de
272. peech acts Oxford Readings in Philosophy p 39 53 Oxford University Press Londres 1971 SEDER M PETROVI I MACEK K Motion Control of Mobile Robots in Indoor Dynamic Environment Scientific Literature Digital Library and Search Engine DOI 10 1 1 133 9044 Cro cia Faculdade de Engenharia El trica e Computa o Universidade de Zagreb 2008 201 SELFRIDGE M VANNOY W A Natural Language Interface to a Robot Assembly System IEEE Journal of Robotics and Automation v RA 2 n 3 Setembro 1986 SONG I GUEDEA F KATRAY F DAI Y KHALIL I E Natural Language Interface for Mobile Robot Navigation Control Proceedings of the 2004 IEEE International Symposium on Intelligent Control p 210 215 Taiwan September 2004 SPARCK JONES K Synonymy and Semantic Classification Edinburgh Edinburgh University Press 1986 SPECIA L RINO L H M Representa o Sem ntica Alguns Modelos Ilustrativos Relat rio NILC TR 02 12 S rie de Relat rios do N cleo Interinstitucional de Lingu stica Computacional NILC ICMC USP S o Carlos SP Brasil Julho 2002 SPILIOTOPOULOS D ANDROUTSOPOULOS I SPUROPOULOS C D Human Robot Interaction Based on Spoken Natural Language Dialogue European Workshop on Service and Humanoid Robots Servicerob 2001 Gr cia 2001 STENTZ A Optimal and Efficient Path Planning for Partially Known Environments Proceedings of the International Conference on Robotics and Automa
273. pende da contagem de ocorr ncias em conjunto de elementos nos textos de treinamento A devida solu o para este que se constitui por si s em um problema lingu stico depende de software e abordagem apropriada NETO 2010 Continuando para indicar a conclus o das instru es em Portugu s e submeter o texto para interpreta o pelo sistema basta teclar Enter entra ou ent o clicar no bot o Processar como intuitivamente se pode imaginar Outra forma de se indicar a conclus o das instru es utilizar a tecla Tab tabula o uma forma bem comum de navega o em formul rios de Sistemas Operacionais baseados em janelas Portanto s o tr s formas de indicar a conclus o das instru es uma vez que o Ponto Final indica apenas o final de uma ora o e uma instru o pode conter mais de uma ora o para estar completa Assim que a instru o em linguagem natural interpretada apresentada a sequencia de comandos identificados a partir dela para que o usu rio tenha 88 oportunidade de verificar se est conforme o desejado inicialmente e empreender as adapta es ou corre es necess rias no texto em Portugu s Por exemplo a frase Eu quero que o rob ande para frente agora ser interpretada como o comando Move mover Por m a frase O can rio da gaiola amarelo n o resultar em nenhum comando reconhecido Isto se deve ao fato de que o sistema no seu contexto de utili
274. peri ncia de uso Como finaliza o foi feita consulta informal aos usu rios para coletar coment rios ou observa es ltimos que poderiam trazer melhores conhecimentos sobre a intera o 6 1 3 APRESENTA O E AVALIA O DOS RESULTADOS Question rios preenchidos pelos usu rios Para iniciar a apresenta o e a avalia o dos resultados foram tabulados as respostas dos question rios e os dados registrados automaticamente pelo sistema considerando as duas partes da experi ncia De forma a facilitar a identifica o das quest es elas foram numeradas de Q1 a Q25 A figura 6 1 1 indica esta numera o O prop sito do Question rio Demogr fico registrar algumas informa es sobre o usu rio e seus conhecimentos para permitir uma compara o com os resultados durante a an lise o do Question rio sobre a experi ncia de uso registrar aspectos sobre a intera o entre o usu rio e o sistema rob tico proposto por meio da interface em linguagem natural Iniciais G rero IM P Grins da invitru o rea de forma o Cuecsses Por fever quertifiges anu pos de comnbuncismnta ermesiremento os uno erm escala de le 7 QOL qu comanade f QO2 computadores QOZ Cassi ans rivet de conhecimento sabes utdira o de sade COS Geet ses moves de comecinho satre programa o de rbt QOS ut seu ee do cachet actos iriutigivaro Arte 0 mu wtptpires te Vesera o QOG
275. pin a que possui dois estados abaixada e levantada Um detalhe da pin a mostrado pela figura 4 1 9 ee o Figura A 1 9 Detalhe da pin a incorporada no Curumim Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP Ilustra es da utiliza o da pin a s o apresentadas pela figura A 1 10 211 Figura A 1 10 Utiliza o da pin a Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP 4 1 5 ELETR NICA EMBARCADA Para centralizar todo o controle da unidade m vel existe uma placa eletr nica embarcada Segundo diz o fabricante ela baseada no microprocessador da Texas Instruments MSP430F149 alimentada por uma tens o de 3 3V em corrente cont nua e pesa cerca de 26g A figura A 1 11 mostra seu aspecto geral Figura A 1 11 Placa de controle ou placa m e do Curumim Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP 212 z A fun o da placa de controle ou placa m e reunir e organizar as informa es provenientes dos sensores tomar decis es baseadas nelas e permutar informa es com o transceptor de r dio sem fio com a placa de acionamento dos motores e ler os encoders das rodas apresentada na figura A 1 12 um diagrama de blocos da unidade m vel rob tica Figura A 1 12 Diagrama de blocos da Unidade M vel rob tica Fonte XBot Extreme Robot S o Carlos SP 213 4 1 6 RADIOBASE E COMUNICA O SEM FIO A comunica o com o PC e o comando do Curumim feita sem fio v
276. plos de Tags do SharpNLP e Hhashhashsa n substantivo e Metros n substantivo e Frente n substantivo Problemas Encontrados Um dos problemas encontrados foi inconsist ncia na classifica o gramatical caso seja inserida uma mesma palavra em mai scula e min scula Outro problema foi com a acentua o caso ela n o seja feita corretamente quando os modelos em Portugu s parecem n o identificar a palavra classificando a genericamente como substantivo 7 Corpus conjunto grande de textos em linguagem natural previamente preparado normalmente por m os humanas para treinamento dos modelos estoc sticos de processamento 249 Exemplos e Rotacione prop nome pr prio incorreto e rotacione n substantivo incorreto e r pido adv adv rbio correto e rapido n substantivo incorreto e R pido n substantivo incorreto e Rapido in interjei o incorreto Observar que nos quatro ltimos exemplos a palavra r pido foi escrita de quatro modos diferentes Abaixo as tags para as frases olhe para cima e olhe para baixo Deve se notar que as palavras cima e baixo escritas de forma diferente resultaram em classifica es gramaticais diferentes no mesmo contexto de uso e Olhe v fin para prp cima n e Olhe v fin para prp Cima prop e Olhe v fin para prp Baixo prop e Olhe v fin para prp baixo adv Onde as tags s o indicadas ap s cada palavra e sep
277. posi o de solu o ao problema da an lise sem ntica foram empenhadas cerca de 100 horas de trabalho de pesquisa e um tempo equivalente de estudo implementa o testes e ajustes um total de cerca de 350 horas Estes esfor os ocorreram entre abril e outubro de 2011 5 5 3 PLANTA DO LOCAL E ALGORITMO DE BUSCA DE ROTA Um ser humano ao passar instru es para outro naturalmente prefere fazer refer ncia a pontos conhecidos ou que se chamam a aten o de alguma forma para ent o agregar informa es Ou seja em outras palavras para um ser humano mais comum e natural expressar instru es atrav s de uma frase como e V para perto da porta e fique esquerda E seria bem pouco natural expressar instru es atrav s de uma frase como e Levante do sof vire 90 graus para a direita caminhe em frente cerca de 2 metros vire 90 graus para a esquerda avance 30 cent metros e pare 145 mais simples e f cil comunicar uma instru o quando o interlocutor destinat rio da mensagem disp e de intelig ncia para resolver alguns problemas tais como reconhecer as refer ncias e ser capaz de resolver o problema da navega o at elas buscar um caminho at l Assim a capacidade de abstrair fun es simples como movimentar e girar para us las de forma inteligente como buscar um caminho e percorr lo agregam bastante valor e utilidade a um sistema m vel Outro exemplo pr tico para ilustrar a import ncia desta f
278. presentado pela figura 2 8 4 74 Custo Total f n gin h n Custoa partir Custoat o da Origem Destino Figura 2 8 4 Arredores da origem avaliados antes de fazer o primeiro passo Para facilitar ser considerado o centro do quadrado como ponto de refer ncia tanto para indicar o vetor de deslocamento quanto para c lculo de dist ncia custo 38 Uma generaliza o foi feita assumindo que o custo de deslocamento linearmente proporcional dist ncia qualquer que seja a dire o Mas pode ser usado custo diferente se isso for til na resolu o do problema Exemplos disso s o a presen a de aclives uma mudan a de tipo de piso ou outro fator que seja til sinalizar como penaliza o de custo para o movimento O deslocamento pode acontecer em oito dire es ou seja na horizontal na vertical e nas diagonais Por m n o imposs vel que aconte am casos em que se queira restringir o movimento somente nas perpendiculares Considerar que o deslocamento nas perpendiculares possui custo 10 Para o deslocamento nas diagonais ser um pouco maior j que a dist ncia entre os centros dos quadrados tamb m o Aplicando o Teorema de Pit goras obt m se que o valor da raiz quadrada de 2 aproximadamente 1 41 V2 1 41 Portanto utilizando n meros inteiros poss vel aproximar para 14 o custo do movimento diagonal Em benef cio da simplicidade neste exemplo a esti
279. presentar sua estrutura em rvore como na figura 3 4 1 MOSTRAR Show me voo RR ea Mas the flights that DESTINO PE id T stop in CIDADE Boston Figura 3 4 1 Um exemplo de estrutura em rvore aplicada ao ATIS Fonte MILLER et al 1994 z No exemplo a primeira regra da gram tica a que associa o elemento terminal Boston ao elemento n o terminal CIDADE que neste caso um significado til no contexto da utiliza o CIDADE gt Boston Outra regra a que associa o trecho stop in x param em x ao elemento n o terminal DESTINO estabelecendo o significado ou conceito de destina o DESTINO gt stop in CIDADE Vale observar que essas regras s o aplicadas de baixo para cima ou seja bottom up iniciando pelas substitui es simples como a constante CIDADE gt Boston para depois aplicar as regras mais elaboradas como DESTINO gt stop in CIDADE at o topo da estrutura em rvore 62 Com o uso desta gram tica sem ntica a frase pode ser traduzida para os conceitos usados no dom nio da aplica o a que se destina No exemplo o sistema dever fazer uma busca por voos com destino at a cidade informada 3 4 2 DEPEND NCIA CONCEITUAL Para representar o conhecimento sobre eventos expressos por frases de forma independente da linguagem natural na qual foi expresso para permitir a realiza o de infer ncias Roger Schank SCHANK 1975 prop s a teoria da Depend
280. pressa de in meras maneiras Uma dificuldade encontrada foi o acesso a pessoas lus fonas com conte do culturalmente diferente para ser capaz captar uma variedade maior e estilos de express o Isto permitiria um planejamento pr vio mais abrangente do l xico Mais abrangentes tamb m poderiam ser as avalia es do sistema dessa forma 170 Os modelos em l ngua portuguesa e os Corpus dispon veis gratuitamente usados no SharpNLP tanto quanto os do OpenNLP ainda s o insuficientes para obten o de resultados satisfat rios A consequ ncia que a divis o de senten as a divis o de palavras tokens e a marca o sint tica resultam incorretas em maior propor o nos casos testados em taxa bem inferior ao limite te rico Isto leva o Sistema Rob tico a interpreta es incorretas ou impossibilidade de interpreta o do texto Por exemplo a frase 01 da tabela 6 3 1 n o p de ser interpretada porque o Sistema Rob tico n o encontrou um local de destino j que a palavra entrada foi marcada incorretamente como verbo conjugado no partic pio a marca o correta seria substantivo e a frase 02 foi interpretada corretamente j que sua reda o n o provocou o aparecimento do problema Tabela 6 3 1 Frases processadas diferentemente pelos modelos em Portugu s Frase Texto 01 O chefe queria que voc ficasse perto da entrada 02 O chefe queria que voc ficasse perto da sa da Outro exe
281. previs vel Essa inven o revolucionou o conceito do que um artefato seria capaz de realizar RUSSEL RUSSEL 2004 Ent o principalmente com a j mencionada Revolu o Industrial surge a importante figura das m quinas Mas elas j n o eram nenhuma novidade nesta poca pois foram concebidas e constru das v rias delas muito tempo antes Um importante avan o do per odo respons vel por tornar as m quinas t o importantes hoje foi o ressurgimento do controle Com o Fly Ball de James Watt OGATA 2003 era poss vel controlar a for a mec nica das m quinas a vapor com pouca ou nenhuma interven o humana ou seja n o era necess rio designar algu m para ajustar uma v lvula toda vez que a rota o mudasse o ajuste era realizado automaticamente por um dispositivo apropriado da pr pria m quina E os trabalhadores poderiam dedicar se mais aos trabalhos de maior elabora o Com o passar dos anos a tecnologia se desenvolveu e o conhecimento sobre o assunto se aprofundou As ideias e os conceitos se solidificaram novas tecnologias surgiram e tornou se poss vel a abstra o das aplica es e das fun es at o n vel do software num estado de plena abstra o ou aus ncia de presen a f sica O software abriu as portas para a representa o das ideias de forma mais pura e imediata O mundo virtual criado pelo software est mais pr ximo do mundo das ideias Ele pode ser moldado por elas com pouco esfor o e mais facili
282. priados do sistema que necessitar o de coordena o espec fica A que foi implementada no sistema proposto na vers o atual foi direcionada para os recursos do Windows Forms ou seja janela tipo formul rio do sistema operacional A tabela 5 3 2 apresenta o procedimento que processa a linguagem natural 113 Tabela 5 3 2 Procedimento Processa Linguagem Natural Passo Descri o 01 Limpar a Lista de Comandos 02 Converter o texto do usu rio em min sculas e separar em v rias senten as 03 Para cada senten a do texto executar 04 Separar as palavras e tokens 05 Marcar a fun o sint tica de cada palavra ou token 05 Se houver pontua o v rgula ponto e v rgula ou e na senten a executar 06 Separar em v rias ora es pela pontua o 07 Identificar os Comandos e Par metros nas ora es 08 Para cada Comando e Par metro identificado executar 09 Adicionar Comando seus Par metros e Avisos Erros na Lista de Comandos 10 Fim do Para 11 Fim do Se 12 Identificar os Comandos e Par metros nas senten as 13 Para cada Comando e Par metro identificado executar 14 Adicionar Comando seus Par metros e Avisos Erros na Lista de Comandos 15 Fim do Para 16 Fim do Para 5 3 2 ALGORITMO SEPARA O DE SENTEN AS A separa o de senten as executada pela fun o SentenceDetect dispon vel na biblioteca do SharpNLP que utiliza m todo estoc stico baseada em um modelo d
283. produ o de processos espec ficos Na computa o parte do que se denomina programa o din mica que prop e a solu o de problemas complexos atrav s da sua divis o em partes menores Aut matos s o abstra es de m quinas que processam uma entrada mediante uma s rie de transi es de estados ou configura es Auxiliam cientistas a compreender como uma m quina pode computar uma fun o e resolver problemas facilitando meios de desenvolver m todos capazes de descrever e analisar o comportamento de sistemas discretos Portanto as caracter sticas b sicas de m quinas assim incluem e Entradas sequ ncia de s mbolos de um conjunto finito de elementos e Sa das sequ ncia de s mbolos de um conjunto finito de elementos e Estados conjunto finito de estados caracter sticos do aut mato 28 O primeiro aut mato finito foi descrito por dois neurofisiologistas Warren McCulloch e Walter Pitts em 1943 no artigo A Logical Calculus Immanent in Nervous Activity Mais tarde dois outros cientistas da computa o Mealy e Moore generalizaram a teoria em m quinas mais poderosas Uma M quina de Estados Finitos ou Aut mato de Estados Finitos aquela cujo conjunto de estados possui quantidade finita de elementos Seu funcionamento parte de um estado iniciar e uma entrada em seguida apresenta uma nova configura o na sa da e o estado seguinte Apresentam pequena mem ria e n o mant m registro dos estados a
284. pronomes e Garotos o desin ncia de g nero masculino s desin ncia de n mero plural Desin ncia verbal indicam flex o do modo do tempo do n mero e da pessoa nos verbos e Estud va mos va desin ncia de modo temporal pret rito imperfeito do indicativo mos desin ncia n mero pessoal 12 pessoa do plural colocada ap s o radical para formar o tema dos nomes e verbos Para os verbos a vogal caracteriza a conjuga o a que ele pertence ou ADM an seja a e ei I9 e Amar 1 conjuga o vender 22 conjuga o partir 3 conjuga o e O verbo p r da 2 conjuga o 51 Para os nomes a vogal tona e acrescentada ao final de substantivos e ND as a adjetivos ou seja a e e o e Casa pente livros Vogal e consoante de liga o colocados entre o radical e o sufixo para facilitar a pron ncia e Cafezal caf z al z consoante de liga o e Cron metro cron o metro o vogal de liga o O resultado do Processamento L xico s o as palavras classificadas em suas categorias sint ticas KNIGHT RICH 1993 A express o da Maria pode ser analisada da seguinte maneira e da composta pela preposi o de e pelo artigo a e Maria um substantivo pr prio Maria 3 2 1 AMBIGUIDADES L XICAS As ambiguidades l xicas das palavras podem ser sint ticas ou sem nticas
285. provocam erros diferentes na rota o em decorr ncia da in rcia tanto no in cio da a o quando ao final A tabela 5 3 13 descreve a parte Avalia o do Significado e Extra o de Informa o do algoritmo para o Caso Rotacionar Tabela 5 3 13 Algoritmo para o Caso do comando Rotacionar Passo Descri o 01 Executar se o Capturar Erros de Comando Ausente 02 Executar se o Encontrar Sentido 03 R tulo Fim executar 04 Retornar resultados colunas como sa da para o algoritmo 05 Encerrar algoritmo A se o Encontrar Sentido do comando Rotacionar ser descrita a seguir Na situa o de aus ncia da indica o do sentido do movimento o sistema emitir mensagem de erro juntamente com aviso da solu o paliativa que ser assumir rota o padr o para a direita ou 90 Tabela 5 3 14 Se o Encontrar Sentido do comando Rotacionar Passo Descri o 01 Para cada palavra ou token da ora o executar 02 Se n o for Substantivo Adjetivo Adv rbio ou Preposi o pular para a pr xima 03 Se estiver no L xico e significado implicar conte do de Sentido executar 04 Considerar o conte do de Sentido ngulo 05 Fim do Se 05 Fim do Para 06 Se foi encontrado conte do de Sentido executar 07 Compor o comando Rotacionar com o conte do encontrado 08 Inserir mensagens de erro e aviso da solu o paliativa 09 Sen o 10 Compor o
286. que as l nguas humanas s o restritas e que as rela es entre os constituintes de uma ora o se enquadram em pequeno n mero de tipos Eles caracterizam os chamados casos conceituais que podem ser identificados pelo julgamento que seres humanos fazem acerca dos acontecimentos ao seu redor Fillmore 69 prop e seis casos conceituais ou pap is sem nticos SPECIA RINO 2002 WALTER 1990 1 AGENTIVO A instigador da a o indicada pelo verbo normalmente ser animado Exemplo Jo o em Jo o abriu a porta 2 INSTRUMENTAL I for a ou objeto inanimado envolvidos na a o ou estado indicados pelo verbo Exemplo A chave o Instrumental em Jo o abriu a porta com a chave e A chave abriu a porta 3 DATIVO D ser animado afetado pela a o ou estado indicados pelo verbo Exemplo Jo o o Dativo em N s convencemos Jo o de que ele venceria 4 FACTIVO F objeto resultante da a o ou estado indicados pelo verbo ou compreendido como parte do significado do verbo Exemplo O Factivo em N s fizemos para Jo o uma Jaqueta a Jaqueta O Sonho o Factivo em Jo o teve um sonho sobre Maria 5 LOCATIVO L localiza o ou orienta o espacial da a o ou estado indicados pelo verbo Exemplo Manaus o Locativo em mido em Manaus 6 OBJETIVO 0 qualquer coisa representada por um substantivo cujo papel na a o ou estado indicados pelo verbo determinado pe
287. r meets 122 5 3 12 Se o Encontrar Velocidade do comando Mover 123 5 3 13 Algoritmo para o Caso do comando Rotacionar ma 124 5 3 14 Se o Encontrar Sentido do comando ROtACIONAL c sssssssesssesseeseesseessesseesseesseeseees 124 5 3 15 Algoritmo para o Caso do comando Rotear eee 125 5 3 16 Se o Encontrar Velocidade e Local do comando ROtEAL we 126 5 3 17 Se o Colocar Alvo na Planta do comando Rotear emma 127 5 35 18 Algoritmo R mar Para ada da alia 128 5 3 19 Se o Avaliar condi es e preparar do algoritmo Rumar Para sss 129 5 3 20 Se o Transformar caminho em comando do algoritmo Rumar Para 130 5 3 21 Algoritmo Adi o Lista de Comandos eee 131 5 3 22 Procedimento Executar Comando meme areas 132 5 3 23 Procedimento Enviar Comando scsiccsssceccsicccssecsssceccsutscseeetssercaste nseentaieecouecnsseeteiaeecisnzecasnreds 134 5 3 24 Procedimento Executar Tudo sis nosqocinicisdesostarasspeceniaeisantassiatibameistaneossntndsrntetmmeestasesas siso 135 5 3 25 Procedimento Executar Parcial auanananamanarananaiaanina as aaniiaai mestres 136 9 35 26 Procedimento Executar Passo sanear te aiiin 136 6 1 1 Tabula o das respostas s quest es da figura 6 1 1 152 6 1 1 continua o Tabula o das respostas s quest es da figura
288. r a primeira pergunta da tabela 6 5 1 para o Sistema Rob tico por meio da Interface em Linguagem Natural ap s o processamento antes da execu o a resposta foi conforme mostra a figura 6 5 1 A segunda pergunta apresenta o resultado como exibido na figura 6 5 2 Tabela 6 5 1 Perguntas submetidas ao Sistema Rob tico em teste Pergunta Texto 01 Onde fica a entrada 02 Como chegar at a sa da 177 Informe as instru es em Portugu s fica a entrada PIEN dice id Lapa Sequincn Emcugar Paso Enmcram Pai Eciam Tudo Sequ ncia de comandos para percorrer o caminho adaptados ao rob Curumim 2222822282 38 20 seme tet 200 200 lt Semee2 lt 300 Ler Seraores lt Semor3 lt 300 Feiricior Sermeres 500 lt Semese 500 F tobitmletsa 100 lt SermorS lt 200 kiniro er ed iretros Informe as instru es em Podugu s chegar at a saida Sequ ncia de comados inte retados e reconhecidos E Sequ ncia de comandos para percorrer o caminho adaptados ao rob Curumim 20 cme 0 200 lt Semerz lt 300 herSensores 200 lt Senaor3 lt 300 Peirictar Sermores 500 lt Semes lt 600 tsbimrtenss 100 lt Sensor5c 200 tist ncis en miinetros RRRRRRRRRRRR RN Figura 6 5 2 Teste de resposta para perguntas do tipo Como chegar at 178 Do ponto de vista da intera o entre as partes envolvidas ou seja o usu rio e o sistema a resposta ra
289. r este o ponto de entrada do algoritmo inicialmente feita uma verifica o para capturar erros simples e previs veis de aus ncia de comando informado ou poss veis falhas de funcionamento do sistema Assim n o ser utilizado nenhum recurso complexo do sistema com base em informa es insuficientes ou incorretas melhorando a qualidade de seu funcionamento A tabela 5 3 5 descreve o trecho Captura Erros de Comando Ausente Tabela 5 3 6 Se o Avaliar Contexto da Ora o do algoritmo Passo Descri o 01 Para cada palavra ou token da ora o executar 02 Se a palavra ou token constar do L xico executar 03 Extrair do L xico a contagem associada ao Caso Mover 04 Somar o valor extra do ao de compara o da ora o para o Caso Mover 05 Extrair do L xico a contagem associada ao Caso Rotacionar 05 Somar o valor extra do ao de compara o da ora o para o Caso Rotacionar 06 Extrair do L xico a contagem associada ao Caso Rotear 07 Somar o valor extra do ao de compara o da ora o para o Caso Rotear 08 Incrementar a contagem de palavras contextualizadas em um 09 Fim do Se 10 Fim do Para 11 Se a contagem de palavras for maior que zero calcular 12 Probabilidade no Caso Mover contagem no caso contagem de palavras 13 Probabilidade no Caso Rotacionar contagem no caso contagem de palavras 14 Probabilidade no Caso Rotear contagem no caso contagem de palavras 15
290. r extra do ou representado por meio de diferentes m todos A seguir ser visto o que denominado de Gram tica Sem ntica 3 4 1 GRAM TICA SEM NTICA Uma gram tica sem ntica uma gram tica livre de contexto onde os elementos n o terminais correspondem aos conceitos envolvidos no dom nio de uma dada aplica o ao inv s das categorias sint ticas WONG MOONEY 2005 Uma gram tica sem ntica similar gram tica sint tica Tamb m utiliza a substitui o sequencial de elementos n o terminais e que pode ser representada por uma estrutura em rvore A principal diferen a que na gram tica sem ntica as ramifica es n o correspondem fun o sint tica das palavras Referem se forma da linguagem e s o usadas para de codificar as regras sem nticas espec ficas do uso que se faz daquela l ngua GRANBERG GEORGSSON 2010 Cada regra da gram tica sem ntica ou seja cada substitui o corresponde a uma parte do significado GE MOONEY 2006 Um exemplo de aplica o de gram tica sem ntica espec fica para um contexto pode ser visto em WONG MOONEY 2005 Trata se do ATIS Air Travel 61 Information Service em tradu o livre seria algo como Servi o de Informa o sobre Viagem A rea onde um usu rio faz consultas sobre voos utilizando linguagem natural Considerando a consulta abaixo e Show me the flights that stop in Boston Mostre me os voos que param em Boston E poss vel re
291. rado Universidade de Umea Su cia 2010 GRISHMAN R Computational linguistics an introduction Studies in natural language processing Cambridge University Press Cambridge UK 1986 GUIZZARDI G FALBO R A GUIZZARDI R S S A importancia de Ontologias de Fundamenta o para a Engenharia de Ontologias de Dominio o caso do dominio de Processos de Software IEEE Latin America Transactions v 6 n 3 p 244 251 2008 GUTHRIE L PUSTEJOVKY J WILKS Y SLATOR B M The Role of Lexicons in Natural Language Processing Communications of the ACM v 39 n 1 p 63 72 1996 HART P E NILSSON N J RAPHAEL B A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics SSC v 4 n 2 p 100 107 1968 HEYLIGHEN F JOSLYN C MEYERS R A ed Encyclopedia of Physical Science amp Technology 32 ed Academic Press New York 2001 196 HUNTER A Semantic networks and WordNet in Knowledge Management 2000 Dispon vel em lt http www cs ucl ac uk staff a hunter tradepress wordnet html gt Acessado em 21 de junho de 2011 HUSSE C Fast A Star 2D Implementation for CH 2010 Dispon vel em lt http www codeproject com Articles 118015 Fast A Star 2D Implementation for C gt Acessado em 26 de agosto de 2012 JONG H K YONG D K KANG H L The Third Generation of Robotics Ubiquitous Robot 2nd International Conference on Au
292. registro da leitura dos sensores de obst culo do rob Tamb m por decorr ncia e conveni ncia foram acrescentados bot es para disparo manual da leitura dos sensores retorno geral dos valores para a condi o inicial e habilitar ou n o o uso dos sensores durante a execu o da sequ ncia de comandos Por fim restou a quest o da organiza o desses diversos elementos O ponto de partida inicial foi o sentido natural de leitura de textos e formul rios em l ngua portuguesa ou seja de cima para baixo e da esquerda para a direita Neste caso a entrada das instru es em linguagem natural deveria ocorrer na parte superior do formul rio e a resposta do sistema resultado da interpreta o seria apresentada abaixo Os respectivos bot es de controle foram colocados ou esquerda desses elementos ou abaixo Como o tamanho da tela da maioria dos computadores menor na altura e maior na largura surgiu um problema de limita o de espa o para a diagrama o dos demais elementos previstos O conceito proposto para a interface de que a janela de comunica o deveria ser nica simples e direta neste caso isto significa que a disposi o conveniente de todas as informa es deveria ser com tudo vis vel na tela do computador sem que houvesse a necessidade de uso da barra de rolagem Assim com um simples movimento dos olhos o usu rio poderia visualizar o conte do desejado A solu o foi agrupar o maior n mero poss vel de campos d
293. repetir sempre ou seja h obst culos a serem desviados e o ponto de 31 origem ou de destino ou ambos podem ser diferentes entre dois momentos em que o problema surge Por raz es de desempenho um aspecto desej vel do planejamento de rota que o algoritmo n o deve vasculhar todo o ambiente em busca da solu o mas a menor rea poss vel para chegar at a resposta de forma objetiva Entre os algoritmos de busca que foram pesquisados os seguintes se apresentaram como mais promissores para aplica o no sistema rob tico proposto e Dijkstra MORRIS 1998 e A ou 4 Star em ingl s ou A Estrela HART NILSSON RAPHAEL 1968 e D ou D Star em ingl s ou D Estrela STENTZ 1994 e e D Lite KOENIG LIKHACHEV 2002 Estes algoritmos tamb m s o encontrados em varia es e vers es modificadas otimizados para alguma aplica o especial Foram avaliadas somente as vers es originais O algoritmo Dijkstra indicado como o primeiro deles sendo portanto o mais antigo Foi concebido em 1956 e publicado em 1959 um algoritmo de for a bruta ou seja avalia todas as possibilidades e escolhe a que consiste no menor percurso Para problemas com n mero pequeno de pontos a serem considerados e de poss veis solu es como por exemplo encontrar a melhor rota entre duas cidades ele pode ser aceit vel Por m para situa es reais e mais complexas como encontrar o melhor trajeto numa planta com v rias divis es
294. respons veis por funcionalidades complexas A solu o resultante pode ser elaborada com a divis o do problema em partes menores A Cadeia Oculta de Markov ferramenta til e flex vel elaborada a partir de aplica o dos Aut matos de Estados Finitos capaz de produzir resultados elaborados como a classifica o ou identifica o de padr es em uma sequ ncia de dados de entrada Seus par metros internos de funcionamento podem ser ajustados indiretamente para obter os resultados desejados Pode ser associada aos Modelos de Entropia M xima em variante denominada Modelo de Markov de Entropia M xima ou MEMM que permite a especifica o de correla es teis entre os dados T cnica de Intelig ncia Artificial os algoritmos de Busca Heur stica de Solu o s o formas computacionalmente poss veis de encontrar solu o para dado problema Poder o ser aplicados para resolver o problema espec fico de determinar um caminho ou rota de um ponto para outro em uma planta Por fim poss vel expandir a utilidade das m quinas inteligentes dotadas da capacidade de comunica o para sistemas mais abrangentes do ponto de vista da ubiquidade resultando numa multiplica o de pontos de localiza o circunscritos por suas reas de influ ncia A Teleopera o a Telerrob tica e a Telepresen a s o reas 45 novas de explora o cient fica que descortinam um potencial para grandes desenvolvimentos futuros O racioc nio cibern
295. rkshop on Robot and Human Interactive Communication p 223 228 UK 2002 LEVINE R I DRANG D G EDELSON B Intelig ncia artificial e sistemas especialistas 1 Ed S 1 s n 1988 LEWIS M P Ethnologue Languages of the World d cima sexta edi o Dallas Texas EUA SIL International ed 2009 LOPES L S TEIXEIRA A J S RODRIGUES M GOMES D GIR O J SENICA N FERREIRA L SOARES P A Robot with Natural Interaction Capabilities Proceedings on IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation ETFA 2003 v 1 p 605 612 Portugal 2003 LOUKACHEVITCH N V SALLI A D DOBROV B V Automatic Indexing Thesaurus Intended for Recognition of Lexical Cohesion in Texts NLDB 99 4th International Conference on Applications of Natural Language to Information Systems OCG Schriftenreihe Lecture Notes v 129 p 203 208 Klagenfurt Austria 1999 MACKAY D Path Planning with D Lite Implementation and Adaptation of the D Lite Algorithm Technical Memorandum DRDC Suffield TM 2005 242 Defence Research and Development Canada DOI 10 1 1 67 6521 2005 198 MANNING C KLEIN D 2003 The Stanford Natural Language Processing Group Stanford Classifier Disponivel em lt http nlp stanford edu software classifier shtml gt Acessado em 15 de novembro de 2011 MCCALLUM A FREITAG D PEREIRA F Maximum Entropy Markov Models for Information Extraction and Segmen
296. rma o Por m isso inclui defini es do conceito b sico e os relacionamentos entre elas que sejam interpret veis por m quinas E algumas das raz es que levam ao desenvolvimento de uma ontologia Sao Compartilhar entendimento comum da estrutura da informa o entre pessoas e agentes de software e Permitir reutiliza o do dom nio de conhecimento e Explicitar as hip teses ou suposi es e Separa o dom nio de conhecimento do conhecimento operacional e Analisar o dom nio de conhecimento Importantes fil sofos como Arist teles e Wittgenstein abordaram as quest es da exist ncia das coisas e uma forma l gica de categoriz las para organizar o pensamento sobre o mundo Nas diversas correntes e escolas filos ficas as vis es sobre o assunto s o diferentes O termo ontologia nasceu dentro da filosofia da metaf sica como o estudo da natureza do ser e da sua exist ncia se expandiu e hoje permeia outras reas do conhecimento como a Lingu stica e as ci ncias da Computa o e da Informa o KASAMA ZAVAGLIA ALMEIDA 2010 O uso de ontologias se mostrou uma forma eficiente de representar conceitos de forma semanticamente relacionada As ontologias s o capazes de representar e descrever um conhecimento de maneira formal o suficiente para permitir a elabora o de infer ncias sobre a informa o estruturada atrav s da aplica o de l gicas Sua utilidade se mostrou tanto nos sistemas de bancos de dados como
297. ropriamente perguntas e formas de respond las Uma primeira utilidade 189 para o usu rio seria consultar as informa es internas do sistema com perguntas como Quais os locais de refer ncia que voc conhece e Quais os comandos que voc pode executar entre outras 7 4 13 Novo CORPUS DE TREINAMENTO Grande parte dos problemas que limitaram o reconhecimento dos diversos estilos poss veis de reda o em l ngua natural decorrente de insufici ncia no Corpus de treinamento dos Modelos de Entropia M xima nos quais se baseia o SharpNLP A elabora o de novo Corpus ou a melhoria dos atualmente dispon veis consistir em apreci vel contribui o n o s ao Sistema Rob tico proposto como principalmente aos futuros trabalhos e pesquisas que dependam do processamento estoc stico da linguagem natural em Portugu s Foram identificados os seguintes recursos do Corpus de treinamento em Portugu s que podem ser melhorados no futuro e Marca o sint tica de verbos conjugados no imperativo e Marca o sint tica de verbos conjugados em diversificados tempos e pessoas atualmente apresenta bastante terceira pessoa e os tempos passado e presente e Marca o sint tica de verbos quando se usa sujeito oculto dependendo do aprofundamento de estudos sobre a quest o e Marca o sint tica de n meros escritos na forma literal e Marca o sint tica de abreviaturas e e Separa o correta de senten as qu
298. round plan was wild R had been the of 8 speculative builder faintly tinged with art who called its archtecture sometimes Ehzabethan sometimes Queen Anne apparently under the impression that the two sovereigns were identical t was wth some justice as an artistic colony though t never in any definable way produced any art NP The DT suburb NN PP of IN NP Saffron NNP Park NNP VP lay VBD PP on IN NP the NP amp PRP VP was VBD bul VBN PP of JIN NP a DT baght U brick NN PP throughout IN 7 NP R PRP VP had VBD been VBN NP the DT outburst NN PP of IN NP 3 DT speculative JJ NP 8 PRP VP was VBO described VBN PP with IN NP some DT justice NN PP as IN NP a s Figura A 5 5 Resultado da fun o Chunker pela miniaplica o do SharpNLP Ao clicar se no bot o Parse a fun o Parser executada e o resultado obtido a an lise sint tica completa em ingl s das senten as conforme a figura 4 5 6 E OpenNLP Tools Example suburb of Saffron Park lay on the sunset side of London as red and ragged as a cloud of sunset t was of a bright brick throughout ts skyline was fantastic and even s ground plan was wild t had been the of a speculative builder faintly tinged with art who called its archtecture sometimes Gizabethan sometimes Queen Anne apparently under the impression that the two sovereigns were identical t was wth some justice as an artistic colony though
299. s e poderiam maximizar os resultados das oportunidades imprevistas Portanto dotar um sistema rob tico m vel com a capacidade de buscar por si s as rotas de navega o entre dois pontos pode ter v rias utilidades e consistir em interessante recurso para experimentos estudos e desenvolvimentos Para dotar o sistema rob tico proposto dos recursos necess rios para permitir lhe a capacidade de buscar caminhos foram feitas inicialmente pesquisas de referenciais te ricos dispon veis Neste ponto do desenvolvimento o tempo dispon vel j se apresentava escasso Ent o era preciso uma solu o simples pr tica e r pida que se constitu sse em conte do tecnicamente interessante e compat vel com o trabalho em andamento Felizmente os algoritmos para este tipo de recurso foram desenvolvidos e s o utilizados em jogos eletr nicos do tipo videogame h algumas d cadas A pesquisa de referencial te rico na literatura especializada em intelig ncia artificial e na internet mostrou que se trata do uso de Algoritmos de Busca Heur stica de Solu o A se o 2 8 Algoritmo de busca do melhor caminho comenta sobre estes algoritmos por m por raz o de simplicidade e economia de tempo optou se por verificar somente as vers es originais e n o as variantes Como sugest o de desenvolvimentos futuros cabe o estudo da aplica o dessas variantes Para desenvolvimento deste recurso de software em C para o sistema rob tico proposto
300. s s o 53 Tabela 3 3 1 Algumas categorias gramaticais constituintes de frases Fonte BARROS ROBIN 1996 LEVINE DRANG EDELSON 1988 WINSTON 1987 Nome do Componente Abreviatura Ora o O Frase F Sintagma Nominal SN Sintagma Verbal SV Sintagma Preposicional SP Sintagmas Preposicionais SPS Substantivo SUBS ou SUB Adjetivo ADJ Adv rbio ADV Verbo V ou VERBO Determinante DET Preposi o PREP Para se identificar a categoria sint tica das palavras durante o processamento sint tico poss vel utilizar um gloss rio Al m dele as regras sint ticas estabelecidas por uma gram tica precisam ser avaliadas para se chegar compreens o da linguagem natural Assim para estabelecer como as palavras de uma frase est o relacionadas entre si poss vel utilizar uma Gram tica Livre de Contexto 3 3 1 GRAM TICA LIVRE DE CONTEXTO Genericamente um conjunto de regras que definem a forma o de palavras e a estrutura o de senten as de uma l ngua o que se denomina de gram tica BOUILLON 1998 Segundo ALLEN 1995 uma gram tica deve ser a gen rica o suficiente para estabelecer o maior n mero poss vel de senten as v lidas b seletiva o suficiente para identificar os casos problem ticos c intelig vel o suficiente para favorecer o melhor entendimento de suas regras atrav s da maior simplicidade poss vel Segundo Nunes 1999 uma gram tica pode
301. s e de pesquisa O Ap ndice A 1 o apresenta com mais detalhes Foram escolhidas partes e n o a totalidade dos recursos disponibilizados por ele para concep o do Sistema Rob tico A se o 5 1 Planejamento e restri o de contexto esclarece mais sobre este assunto 4 6 FUNCIONAMENTO DO SISTEMA ROB TICO PROPOSTO Uma vez conhecidos os blocos funcionais e as fun es propriamente ditas que comp em o Software de Intelig ncia e Controle ser poss vel aprofundar mais no funcionamento do Sistema Rob tico proposto A seguir ser feita an lise de como essas fun es s o utilizadas Os recursos deste bloco est o intrinsecamente relacionados com a proposta deste trabalho Seus componentes s o A Fun es estoc sticas de separa o de senten as B Fun es estoc sticas de separa o de palavras ou tokens C Fun es estoc sticas de marca o das classes gramaticais ou sint ticas D Fun es determin sticas de avalia o de contexto das ora es E Fun es determin sticas de avalia o do significado e extra o de informa es do texto TI Procedimentos de l gica e controle do rob G Procedimentos de controle da comunica o entre o sistema e o rob Durante a opera o o sistema realiza o processamento das instru es em linguagem natural para obten o da sequ ncia de comandos a serem executados A figura 4 6 1 ilustra a maneira geral como o Processamento da Linguagem N
302. s e suas rela es podem ser usados como linguagem para descrev los ou comunic los podem ser usados tanto para conceitos mais abrangentes quanto para os mais espec ficos e s o estruturados de forma progressiva atrav s do estabelecimento de relacionamento entre os conceitos pr existentes e os novos que se pretende inserir Representam a forma de organiza o do conhecimento atrav s das rela es as liga es ou links e os conceitos os n s O processo de organiza o do conhecimento permite ent o avaliar o produto resultante dessas intera es ou os produtos de forma din mica AMORETTI TAROUCO 2000 Essas ferramentas s o tamb m usadas pelas Ci ncias Cognitivas como apresentado por Amoretti 2001 A figura 2 2 2 apresenta um exemplo pr tico de Mapa Conceitual com conte do sobre os pr prios Mapas Conceituais 21 delimitam a Mapas Conceituais lt constru o a E f representam rela es s o entre Perguntas requisitos Ne Conceitos para Proposi es al ae se a e Rd de em geral s o representados s o por representadas Frases de por liga o explicitam as determinam rela es entre CONCEITO 1 exigem v FRASE DE LIGA O i v CONCEITO 2 Figura 2 2 2 Mapa Conceitual sobre Mapas Conceituais Fonte http lead cap ufrgs br 2 2 1 REPRESENTA O DO CONHECIMENTO Os fen menos lingu sticos da polissemia e da sinon mia respectiva
303. s fornecem defini o sobre o sentido das palavras tamb m apresentam conhecimentos n o somente sobre a l ngua sem sim mas tamb m sobre as coisas do mundo GUTHRIE et al 1996 Os tesauros thesauri s o uma maneira de organizar o l xico dessa l ngua 2 2 4 TESAUROS THESAURUS A bibliografia especializada apresenta diversificada defini o para Tesauro thesaurus A maioria refor a que a melhor pr tica est no foco nos conceitos e n o nas palavras para referenciar a base de relacionamento do l xico dispon vel GONZALEZ 2001 O objetivo do tesauro permitir que a partir de qualquer conceito identificado por um item lexical seja poss vel identificar os demais itens lexicais relacionados e o grafo usado na constru o deve ser dirigido para atender a esse objetivo A rela o mais comumente encontrada em Tesauros a de sin nimos mas poss vel elaborar tamb m rela es de ant nimos significados contr rios significados espec ficos abrangentes ou gen ricos partes integrantes ou constituintes deriva o de significados etc 2 2 5 RELA O COM A PROPOSTA DESTE TRABALHO Para que os resultados almejados sejam alcan ados tanto no planejamento quanto na execu o preciso estabelecer conceitua es claras sobre os recursos t cnicos oferecidos pelos dispositivos escolhidos para a implementa o de um sistema bem como os servi os que se pretende oferecer Para isso as ontologias s
304. s recursos tanto f sicos como de programa o importante para compreender melhor este trabalho A partir dele foram propostos experimentos para simula o de casos pr ticos de uso bem como foi poss vel elencar alguns recursos de linguagem natural para proposi o das funcionalidades de software que se tornam necess rias para a devida extra o de significado e dados 105 No pr ximo cap tulo para orientar o desenvolvimento e o detalhamento dos recursos internos ser o apresentadas considera es sobre restri es e sobre o planejamento Nele tamb m ser o detalhados os algoritmos relativos a este trabalho em seu funcionamento para concluir a descri o do Sistema Rob tico proposto 106 5 O DESENVOLVIMENTO DO SISTEMA ROB TICO Ser mostrado neste cap tulo o desenvolvimento do Sistema Rob tico proposto com mais detalhes quer seja a composi o do software quer seja o trabalho necess rio para sua realiza o quer sejam as dificuldades encontradas as solu es propostas e as decis es necess rias ao longo do caminho 5 1 PLANEJAMENTO E RESTRI O DE CONTEXTO Como premissas b sicas para o Sistema Rob tico proposto seriam utilizados um rob brasileiro o Curumim a linguagem de programa o CH j que moderna orientada a objetos disp e de uma vasta biblioteca de fun es e recursos denominada dotNet e possui suporte tanto da sua empresa criadora a Microsoft quanto da comunidade de so
305. s rob ticos dist ncia e tamb m na medicina ou Telemedicina mais especificamente na rea de Telecirurgia poss vel hoje com a evolu o dessa t cnica acessar locais os mais remotos e realizar cirurgias de alta precis o A Telerrob tica uma forma avan ada de teleopera o o procedimento pelo qual um operador supervisiona rob s atrav s da intermedia o de um computador isto o operador localizado fora do ambiente operacional do rob e com a intermedia o de um computador tem a possibilidade de controle e monitoramento dos dispositivos deste sistema com o qual este operador pode interagir enviando tarefas a serem cumpridas Desta forma o rob controlado executa as tarefas baseado em informa es recebidas do operador humano e tem a possibilidade de enviar sinais 43 dados para informar ao sistema de controle os par metros necess rios para obter um controle eficiente A World Wide Web ou simplesmente WEB foi planejada como uma distribuidora de informa es de documentos t cnicos armazenados em grandes sistemas de informa es computacionais Com a evolu o da Internet novas tecnologias foram surgindo e sendo aplicadas nas mais variadas situa es Diante desta evolu o surge a utiliza o da Internet como meio de controle remoto de rob s As vantagens de se utilizar a rede de comunica o Internet como via de controle devem se sua versatilidade em permitir uma s rie de servi os
306. se expressar eles podem ser escritos de variadas maneiras em linguagem natural Alguns exemplos de frases curtas e elementares que podem ser escritas em ingl s para expressar as ideias representadas pelos comandos Move e Rotate s o e Move Walk 100 meters forward Walk forward 100 meters Move 100 m fast Go fast 100 cm Go back 100 mm Go 200 meters quickly forward etc e e Rotate Return Turn back Turn Turn left Turn right etc Para realizar os testes direcionados aos comandos do rob Curumim uma aplica o em linguagem CH foi elaborada Para identifica o dos comandos foram considerados estes exemplos de comandos em linguagem natural usando o comando IF THEN ELSE ou seja um m todo determin stico simples baseado somente em l gica e escrita manualmente no c digo do programa A solu o de identificar os comandos escrevendo as palavras em Portugu s diretamente no c digo do programa insuficiente para o sistema rob tico desejado mas atende ao prop sito de testar a vincula o de palavras do texto em linguagem natural aos comandos que controlam o rob A aplica o rec m desenvolvida possui uma nica interface Com ela os textos em linguagem curta e elementar podem ser inseridos no campo Texto leigo o processamento com as fun es escolhidas do SharpNLP executado internamente a l gica de decis o aplicada na sa da dessas fun es e o resultado final exibido em campos apropriados para avalia
307. se v na figura A 5 11 Inclusive h uma incorre o no software pois n o h indica o de erro de dist ncia n o informada mas t o somente a substitui o pelo valor padronizado lt lt q Pari SEM DIRECAO w NK Pa2 ho oo Par3 SEM VELOCIDADE Rotina do Curumim jmove 100 0 100 Figura A 5 11 Terceiro teste para o comando Move O texto Go back 100 cm slowly Ir para tr s 100 cm vagarosamente apresenta todos os par metros necess rios do comando Move e nenhum aviso gerado Contudo deve se notar a indica o de invers o sentido corretamente indicada pelo sinal negativo na composi o do comando na figura A 5 12 EEE Texto leigo o Parl BACK foo back 100 cm slowly fo Par 1900 Par3 feo Rotina do Curumim move 1000 0 80 Separa o ShapNLP go VB back RB 100 CD cm NN slowly RB Figura A 5 12 Quarto teste para o comando Move 239 Noutro teste Move 100 fast Mover 100 r pido apesar de ser estranho e incorreto do ponto de vista da linguagem natural suficiente para ser reconhecido pelo software como foi criado Cont m todos os par metros necess rios como mostra a figura A 5 13 TOO ms Texto leigo Parl FAST Fun o move 100fast MOVE Par2 foo Rotina do Curumim jmove 100 0 200 Separa o ShapNLP imove NN 100 CD fast RB Figura A 5 13 Quinto teste para o comando Move Num ltimo teste para o comando Move o texto Walk backward fa
308. ser mapeado a nenhum contexto reconhecido pelo sistema ser considerado como sem significado til e produzir uma mensagem de aviso ao usu rio indicando o fato O resultado deste procedimento de software a identifica o de cada comando constante na instru o do usu rio seus par metros e as mensagens de erro e aviso conforme o caso Este processo executado ciclicamente at que todo o conjunto de ora es seja analisado A sequ ncia em que as ora es forem dispostas indicar a sequ ncia de comandos resultante na caixa de comandos apresentada ao usu rio na interface em linguagem natural A figura 4 6 2 apresenta a organiza o do bloco de fun es respons veis pelo Processamento da Linguagem Natural do Sistema Rob tico proposto Separa o de Avalia o do Significado e Senten as Extra o de Informa es Separa o de Palavras ou Tokens Marca o das Avalia o do Classes Gramaticais Contexto das Ora es M todos Estoc sticos M todos Determin sticos Figura 4 6 2 Organiza o das fun es de Processamento da Linguagem Natural Uma vez dispondo da sequ ncia de comandos com seus respectivos par metros o usu rio poder solicitar a execu o pelo Sistema Rob tico e consequentemente pelo Rob A execu o pode ser controlada conforme indicado na se o 4 3 2 deste trabalho Neste caso s o acionados os F Procedimentos de l gica e 103 controle do Rob utilizando
309. sesseesesaeenesaesnesaesaesneseeseesnesaeeneaes 108 5 2 1 Abstra es agregam utilidades saias alastra adia a a 108 5 2 2 Planejamento do L XICO aiaicctiacsaticccctiniech Aran ddE dada ei candida das 110 5 3 Algoritmos e Procedimentos Implementados sisters 111 5 3 1 Procedimento Processa Linguagem Natural 112 5 3 2 Algoritmo Separa o de Senten as eee 113 5 3 3 Algoritmo Tokeniza o de Senten a eee 113 5 3 4 Algoritmo Marca o da Fun o Sint tica ee 114 5 3 5 Algoritmo Separa o de Ora es pela Pontua o 114 5 3 6 Algoritmo Identifica o de Comandos e Par metros 115 5 3 7 Algoritmo Rumar Para ss toa 127 5 3 8 Algoritmo Adi o Lista de Comandos 131 5 3 9 Procedimento Executar Comando eee 131 5 3 10 Procedimento Enviar Comando eee 133 5 3 11 Procedimento Executar Tudo assa eae ia ao tagad doado paga 135 5 3 12 Procedimento Executar Parcial siccccscicseccccscsntctetectn enantio 135 5 3 13 Procedimento Executar Passo apsusmadanoninafanaaRanandna aaa 136 5 4 A elabora o da interfaCe s s ssssssusususnsnueuunnnnnnununnnnnnununnnnnnnnunnnnnnnnunannnnnnnnnnnnnnnnnan nna 137 5 4 1 Observa es sobre o desenvolvimento imerso 139 5 5 A elabora o do sojiWar ess cs acts as waka OSHO SDS AU et an 139 5 5 1 O processamento SINtALICO sas dA a 140 5 5 2 O processamento sem ntico aeee ae
310. sou a palavra Cybern tique referindo se s ci ncias governamentais no seu sistema de classifica o do conhecimento humano CIBERNETICS WIKIPEDIA E no final dos anos de 1940 Norbert Wierner organizou confer ncias com Warren McCulloch Walter Pitts e John Von Neumann para explorar modelos matem ticos de cogni o Seu livro Cybernetics or the study of control and communication in the animal and the machine Cibern tica ou o estudo do controle e da comunica o no animal e na m quina 1948 influenciou pesquisadores e abriu portas para as m quinas dotadas de intelig ncia artificial HEYLIGHEN JOSLYN MEYERS 2001 1 Computa o Ub qua conceito onde o processamento acontece de forma presente no ambiente comum humano em qualquer objeto de forma a estar sempre presente e dispon vel convenientemente n o sendo poss vel precisar um nico local aonde ela acontece ou se manifeste 1 1 OBJETIVOS O principal objetivo deste trabalho o de idealizar e construir um sistema de supervis o opera o e controle de rob s atrav s da intera o entre humanos e m quina via linguagem natural em aplica es direcionadas ao uso da tecnologia com foco em servi os E envolve principalmente software dadas as suas vantagens em rela o aos sistemas f sicos Um dos pontos focais que orienta o desenvolvimento ter como resultado servi os teis Isso quer dizer que o sistema software hardware dever dispor de alguma
311. st Andar de r r pido n o informa a dist ncia e novamente o erro do software aparece ao simplesmente assumir um valor padr o sem mensagem de aviso Mesmo assim reconhecida a invers o de sentido o par metro velocidade foi informado e o resultado pode ser visto na figura A 5 14 oix Texto leigo Fun o Parl BACKWARD walk backward fast WALK Paz fio Par3 200 Rotina do Curumim move 100 0 200 Separa o ShapNLP walk VB backward RB fast RB Figura A 5 14 Sexto teste para o comando Move 240 Partindo agora para o comando Rotate ao ser inserido o primeiro texto de teste Turn left Virar esquerda o segundo teste Turn right Virar a direita e o terceiro teste Turn back Virar para tr s os resultados s o exibidos nas figuras A 5 15 A 5 16 e A 5 17 respectivamente Estes tr s testes apresentam o nico par metro necess rio deste comando j que se optou por fixar a velocidade de rota o para todos OS casos TT ox Texto leigo Pari 90 GRAUS Fun o ftum left TURN Par LEFT Rotina do Curumim frotate 90 0 Figura A 5 15 Primeiro teste para o comando Rotate x Texto leigo Fun o Part 90GRAUS fium right TURN Par RIGHT Rotina do Curumim frotate 90 0 Separa o SharpNLP Figura A 5 16 Segundo teste para o comando Rotate Bom II Texto leigo Fun o Part 180 GRAUS ftum back TURN Par2 BACK Par3 Rotina do Curumim frotate 180 0
312. struturais de uma frase tanto para componentes intermedi rios da an lise quando para componentes terminais sendo que o elemento a ser substitu do pelos elementos da direita colocado esquerda BARROS ROBIN 1996 WINSTON 1987 Por exemplo para um trecho qualquer em Portugu s poss vel generalizar regras de uma gram tica livre de contexto LEVINE DRANG EDELSON 1988 Tabela 3 3 2 Exemplo de gram tica livre de contexto Fonte LEVINE DRANG EDELSON 1988 1 EF gt SN SV 2 SN 5 DET SUB 3 SN 5 SUB 4 sv gt V SN 5 SUB gt menino banana 6 DET gt o 7 VM 5 comeu A regra 1 significa que a frase F se comp e de um sintagma nominal SN e um sintagma verbal SV F gt SN SV 55 As regras 2 e 3 significam que um sintagma nominal se comp e de duas formas ou seja de um determinante DET e um substantivo SUB ou ent o somente de um substantivo SN gt DET SUB SN gt SUB A regra 4 significa que um sintagma verbal SV se comp e de um verbo V e um sintagma nominal SN SV gt V SN Os elementos gerais que podem compor uma frase em Portugu s est o presentes nas quatro primeiras regras que utilizam elementos n o terminais As outras regras ou seja cinco seis e sete envolvem elementos terminais que s o as palavras propriamente ditas Ent o poss vel fazer a an lise sint tica por exemplo da frase O menino comeu banana usando a gram tica livre
313. t 1997 a definiu Uma ontologia uma especifica o formal e expl cita de uma conceitualiza o compartilhada Neste caso ele entende formal como sendo intelig vel por computadores a especifica o expl cita como sendo conceitos rela es propriedades fun es delimita es e regras a ideia de compartilhado como sendo oriundo de consenso e o termo conceitualiza o como sendo a representa o do que acontece ou seja modelos O modelo de organiza o dos conceitos em categorias proposto por Arist teles usufrui de certa propriedade natural de associa o que se origina da mem ria sem ntica na qual uma subcategoria considerada como parte de uma categoria quando possui propriedades ou predicados atributos que s o a ess ncia do conceito AMORETTI TAROUCO 2000 Recentemente a palavra Ontologia tomou maior vulto em estudos nas reas de Intelig ncia Artificial Lingu stica Computacional e Teoria de Dados sendo objeto de pesquisa tamb m para Representa o do Conhecimento Engenharia do Conhecimento e Arquitetura de Sistemas Baseados em Agentes e An lise Orientada a Objetos CASARE 2005 A defini o de Ontologia diversificada na literatura de intelig ncia artificial e muitas se contradizem Por m para um entendimento inicial para prop sitos did ticos z pode ser o proposto por Noy e McGuinness 2001 uma ontologia uma descri o formal de conceitos no dom nio
314. t J ajs Quert n Por fever margue uma din coleman Sim cu Nan Loe e exse o shaten das perparim Dara IOO Qualgver Getalhar sua resposta Went commute abdica m lota comandos binin rmevemunta o muta o rm des Void mta que o saone Guns MO mtr atea Bete ehe maata wot tectos guia thomas diemor do eceye p eeuna wat Ube fel sete E cepermento CE terre Em E varas coment pare compor mitraio mg memmalmento mee regen main Vinee mars Mitan aw Wad acha que pateris referer a tarute popoia em manen tenpo Por ged Came EDGE quenaria ds terms navarmermo gt Por qu voc seta tuto cu oigama ofurvu o Exraria s Eeperimerto Qual Fee tafe sigue recai De cagucatodo Go interes frame E ceperuverto Quad Me as age do qua fox p mane Gu antade para ifran do titterve roftwere a ra roddi Figura 6 1 1 Question rios aplicados e quest es numeradas de Q1 a Q25 A tabela 6 1 1 agrupa as respostas encontradas para ambos os question rios Tabela 6 1 1 Tabula o das respostas s quest es da figura 6 1 1 Quest o Usu rio 1 Usu rio 2 Usu rio 3 Usu rio 4 Usu rio 5 wn Q01 Q02 Q03 Q04 Q05 Q06 Q07 a B 2 N Q08 Qo9 Q10 Q11 Q12 Q13 Q14 Q15 Q16 OUNDBWHOWALFRRPRH HB NAN ADAADHPADAYD WP rPrRP RP WN DNnUN AU PUM Aje RPP RP RP PR NUN DBPRBUU BP RHP HPP Be OU DUKDBAAADFNNFBFPNN 153 Tabela 6 1 1 continua o Tabula o das respostas s quest
315. ta o executar com velocidade mais baixa 50 e assim evitar problemas de escorregamento no piso e de in rcia ao final da a o A 5 3 TESTE 3 OS MODELOS EM PORTUGU S PARA O SHARPNLP Em pesquisa posterior para resolver o problema do SharpNLP estar funcionando em Ingl s e n o em Portugu s foram encontrados modelos treinados 248 previamente em Portugu s dispon veis para o OpenNLP Por ser o SharpNLP uma portagem para CH do OpenNLP escrito em linguagem de programa o Java os modelos s o compat veis e podem ser convertidos utilizando ferramenta fornecida com o SharpNLP Feita a convers o foram realizados alguns testes com a aplica o de teste do SharpNLP para saber como e se esses modelos poderiam ser aproveitados como originalmente disponibilizados Execu o dos testes Diferentemente do Ingl s os modelos em Portugu s apresentam um conjunto de Tags marca es diferentes Ap s pesquisar a quest o encontrou se que isso decorre do Corpus utilizado para treinamento que neste caso o denominado Bosque As tags mais comumente utilizadas s o Dificuldades Comparativamente ao ingl s os modelos em portugu s apresentaram resultados mais inconsistentes do que se esperava As palavras aparecem demasiadamente classificadas como substantivo n o que dificultar o processamento da linguagem Aparentemente tudo o que n o identificado pelo modelo assumido como substantivo Exem
316. tate 180 0 Enviar e move 200000 0 200 covet Desconectar Figura A 5 21 Primeiro teste de comandos do rob Usando o texto meters forward Turn back Move 100 m fast Turn Right metros em frente Virar para tr s Mover 100 m r pido Virar Direita sendo que uma incorre o foi propositadamente inserida o resultado conforme a figura A 5 22 245 r ny Formi Linguagem Natural eters forward Tum back Move 100 m fast Tum Right Lista de comados para executar rotate 180 0 move 100000 0 200 rotate 90 0 Figura A 5 22 Segundo teste de comandos do rob O texto Turn Right Go back 100 mm Turn Virar Direita Voltar 100mm Virar reconhecido conforme mostra a figura A 5 23 all Formi Linguagem Natural Tum Right Go back 100 mm Tum Lista de comados para executar rotate 90 0 move 100 0 100 rotate 90 0 Figura A 5 23 Terceiro teste de comandos do rob A longa instru o Move 100 meters quickly Turn back Go 100 meters forward Turn right Move 100 meters forward Back Go fast 100 cm Turn left Mover 100 meters rapidamente Virar para tras Ir 100 metros em frente Virar a direita Mover 246 100 metros em frente Voltar Ir r pido 100 cm Virar para esquerda resulta na figura A 5 23 r al Formi Linguagem Natural ve 100 m
317. tation Seventeenth International Conference on Machine Learning ICML 2000 Stanford CA USA Stanford University ed Pat Langley Proceedings of the Seventeenth International Conference on Machine Learning 2000 MEL CUK I ZHOLKOVSKY A The Explanatory Combinatorial Dictionary In EVENS Martha W Editora Relational Model of the Lexicon Representing Knowledge in semantic networks New York Cambridge University Press 1992 MICHAELIS dicion rio pr tico da l ngua portuguesa S o Paulo Editora Melhoramentos 2001 MILLER S BOBROW R INGRIA R amp SCHWARTZ R Hidden understanding models of natural language In Proceedings of the 32nd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics ACL 94 p 25 32 1994 MORATZ R TENBRINK T Natural Language Instructions for Joint Spatial Reference between Naive Users and a Mobile Robot Proceedings on 11th IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication p 229 234 Alemanha 2002 MORRIS J Dijkstra s Algorithm Data Structure and Algorithms 1998 Dispon vel em lt http www cs auckland ac nz jmor159 PLDS210 dijkstra html gt Acessado em 21 de abril de 2012 NAIR S B PRASAD P B A Real Time Natural Language Command Interpreter for Robots IEEE International Conference on Computational Cybernetics and Simulation v 4 P 3972 3974 India Outubro 1997 199 NETO J J Tecnologia Adaptativa na Lingu stica Co
318. te trata se da ci ncia da classifica o Ontologia especifica o formal e expl cita de uma conceitualiza o compartilhada GRUBER 1993 em que TRIST O FACHIN ALARCON 2004 e Conceitualiza o significa um modelo abstrato relativo a um conceito relevante relacionado a um fen meno identificado e Expl cito significa que os conceitos usados e as restri es em rela o ao seu uso s o definidos explicitamente e Formal estabelece que a ontologia seja elaborada de tal forma que pode ser lida por uma m quina e Compartilhado estabelece que ontologia seja capaz de capturar conhecimentos resultantes de consenso ou seja aceitos normalmente pelas comunidades envolvidas A documenta o de recursos funcionalidades e servi os de forma consistente para evitar redund ncias e ambiguidades pode ser executada utilizando ontologias elaboradas com este fim Uma ontologia necessita de palavras bem escolhidas para poder descrever os conceitos atributos regras e pap is para o seu dom nio de conhecimento Ontologias se relacionam de forma estreita com os objetos pertencentes ao seu dom nio de interesse sejam eles f sicos ou l gicos bem como suas rela es entre eles S o geralmente compostas por Substantivos objetos e Verbos rela es em senten as que descrevem esse dom nio de conhecimento Enumera os termos importantes e apresenta uma rela o de palavras escolhidas que precisam ser explicadas ou que ser o usa
319. te utilizar refer ncias de lugares por nomes convencionais do tipo e Acho melhor seguir at a porta e virar para a esquerda e Ele quer que voc fique perto da cadeira e Corra para a sa da Nos exemplos de frases acima as palavras porta cadeira e sa da s o pontos de refer ncia reconhec veis na planta do local 110 Esta abstra o adiciona um recurso inteligente ao sistema permitido que execute um servi o til tanto no ponto de vista da atua o do rob quanto da interpreta o da comunica o do usu rio humano 5 2 2 PLANEJAMENTO DO L XICO Para identificar os Esquemas de Casos previstos verbos de a o precisam ser inclu dos no L xico que o Sistema Rob tico Proposto utiliza Uma decorr ncia natural da l ngua portuguesa a flex o de verbos de acordo com o tempo e a pessoa o que d origem a v rias palavras para um mesmo verbo que tamb m precisam ser inclu das no L xico S o mostrados na tabela 5 2 2 exemplos de verbos que precisar o ser considerados no mapeamento dos Esquemas de Casos previstos j que s o palavras que podem ser interpretadas em instru es de usu rios Tabela 5 2 2 Exemplo de verbos de a o teis para o l xico Verbo Variantes tamb m inclu dos no l xico Andar Andasse Ande Andando Andado Avan ar Avan asse Avance Avan ando Avan ado Correr Corresse Corra
320. tico pode ser empregado para conceber analisar projetar e desenvolver sistemas nesta nova rea de conhecimento O presente trabalho contribui ao abordar problemas analisar e propor algumas solu es de ordem pr tica que foram encontrados durante a implementa o de um sistema rob tico que pode se transformar em sistema telerrob tico sem grandes esfor os Por si o sistema pode ser considerado um minissistema telerrob tico uma vez que n o h nada que obrigue que seus blocos funcionais estejam localizados fisicamente no mesmo lugar poss vel que as barreiras vencidas para realizar este trabalho n o sejam diferentes das que existam para a realiza o de um sistema de Teleopera o Telepresen a ou Telerrob tica de maior escala 46 3 LINGU STICA COMPUTACIONAL Este cap tulo apresenta uma vis o geral dos conceitos lingu sticos assim como conceitos e abordagens da Lingu stica Computacional Com estes eles em mente ser poss vel avaliar melhor o grau de complexidade dos sistemas em fun o dos recursos que poder apresentar Por se tratar de tecnologias recentes e ainda em desenvolvimento futuros desenvolvimentos n o dispensar o novas pesquisas e revis es bibliogr ficas Tamb m deve se considerar que o volume de publica es pertinentes a esses assuntos grande al m de rico em termos das abordagens poss veis 3 1 O PROCESSAMENTO DA LINGUAGEM NATURAL 3 1 1 LINGUAGEM NATURAL Linguagem Natural ou L ngua N
321. tion p 3310 3317 1994 SWIGGER K M Symbolic Processing Semantic Network 2010 Dispon vel em lt http zeus csci unt edu swigger csci3210 semantic ppt gt Acessado em 19 de junho de 2011 TRIST O A M D FACHIN G R B ALARCON O E Sistema de classifica o facetada e tesauros instrumentos para organiza o do conhecimento Ci ncia da Informa o revista Bras lia Instituto Brasileiro de Informa o em Ci ncia e Tecnologia IBICT ed v 33 n 2 p 161 171 maio ago 2004 202 VACHASPATI P WU C 2012 Sentiment Classification using Machine Learning Techniques Massachussets Institute of Technology Dispon vel em lt http pranjalv com sentiment gt Acessado em 25 de maio de 2012 VIEIRA R Lingu stica computacional fazendo uso do conhecimento da l ngua Entrelinhas ano 2 n 4 S o Leopoldo UNISINOS 2002 VIEIRA R LIMA V L S Lingu stica computacional princ pios e aplica es IX Escola de Inform tica da SBC Sul Passo Fundo Maring S o Jos Luciana Nedel Ed SBC Sul 2001 WALTER S M Natural Language Processing A tutorial revised Relat rio Interno RADC TR 90 7 Rome Air Development Center Air Force Systems Command Griffiss Air Force Base NY Janeiro 1990 WERTHEIMER A M C O Dicion rio Remissivo Comparado aos Outros Dicion rios Existentes In Poersch J M Wertheimer A M C Ouro M E P Ludwig E M Scapini I K Becker B F Fund
322. tonomous Robots and Agents Palmerston North New Zealand 2004 JURAFSKY D MARTIN J Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing Computational Linguistics and Speech Recognition New Jersey USA Prentice Hall 2000 KASAMA D Y ZAVAGLIA C ALMEIDA G M B Do termo estrutura o sem ntica representa o ontol gica do dom nio da Nanoci ncia e Nanotecnologia utilizando a Estrutura Qualia Linguam tica Revista para o Processamento Autom tico das L nguas Ib ricas Portugal Universidade do Minho v 2 n 3 p 43 58 2010 KIM J LEE K KIM Y Ubiquitous Robot A New Paradigm for Integrated Services 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation Roma Italy p 2853 2858 2007 KNIGHT K RICH E Intelig ncia Artificial 2 ed Sl McGraw Hill 1993 ISBN 155860221 KOENIG S LIKHACHEV M D Lite Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence p 476 483 2002 197 KONOP K M Stochastic Semantic Analysis Technical Report N DCSE TR 2006 01 University of West Bohemia Pilsen Rep blica Checa 2006 KROVETZ R CROFT W B Lexical ambiguity and information retrieval ACM Transactions on Information Systems v 10 n 2 p 115 141 1992 LAURIA S BUGMANN G KYRIACOU T BOS J KLEIN E Converting natural language route instructions into robot executable procedures Proceedings of 11th IEEE International Wo
323. tribu dos ao sistema e relativo separa o das senten as em cada instru o e e Erros Instru o Totais propor o do total de erros por instru o atribu dos ao sistema ou seja a soma dos erros de separa o de senten as separa o de palavras processamento sint tico e processamento sem ntico Nota todos os par metros denominados Erros significam que foi imposs vel realizar a interpreta o correta da senten a parte da instru o Primeira parte da experi ncia A tabela 6 1 4 exibe extrato do conte do dispon vel nos registros autom ticos para a Primeira Parte da experi ncia com usu rios A tabela 6 1 5 apresenta o c lculo da M dia Mediana e Desvio Padr o para os resultados contidos na tabela 6 1 4 158 Tabela 6 1 4 Extrato dos dados da Primeira Parte da experi ncia Par metro Usu rio 1 Usu rio2 Usu rio3 Usu rio4 Usu rio 5 Erros Instru o Totais do sistema 26 7 22 7 17 6 46 2 12 5 Erros Instru o Sep Senten as 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Erros Instru o Sep Palavras 0 0 0 0 0 0 23 1 0 0 Erros Instru o Proc Sint tico 13 3 9 1 5 9 7 7 0 0 Erros Instru o Proc Sem ntico 13 3 13 6 11 8 15 4 12 5 Erros Instru o Usu rio ou Escopo 53 3 27 3 52 9 61 5 29 2 Tentativas Instru o 0 47 0 27 0 47 0 62 0 17 Senten as Instru o 1 00 1 00 1 12 1 08 1 04 Palavras Instru o 4 47 2 82 4 35 5
324. u o for N o Abortada executar 03 Executa procedimento Executar Comando para comando atual 04 Fim do Se 05 Fim do Para cada 06 Se Situa o da Execu o for N o Abortada executar 07 Exibir mensagem ao usu rio de execu o terminada 08 Sen o 09 Exibe mensagem de erro sobre execu o abortada antes do t rmino 10 Fim do Se 11 Refresca exibi o da figura do rob na janela 12 Sair do procedimento 5 3 12 PROCEDIMENTO EXECUTAR PARCIAL Este procedimento dispara a execu o os comandos da lista em sequ ncia um ap s o outro mas somente a partir do ponto atual e n o do come o da lista Ao lado disso verifica se a execu o deve ser abortada em decorr ncia de algum imprevisto e apresenta as mensagens de acompanhamento apropriadas ao usu rio N o h uma entrada estruturada para este procedimento Trata se de um evento disparado pelo usu rio atrav s do bot o Executar Parcial na Interface em Linguagem Natural Igualmente inexiste uma sa da estruturada sen o os eventos que resultar o 136 A tabela 5 3 25 descreve o procedimento Executar Parcial Tabela 5 3 25 Procedimento Executar Parcial Passo Descri o 01 Para cada Comando da lista de comandos a partir do atual executar 02 Se Situa o da Execu o for N o Abortada executar 03 Executa procedimento Executar Comando para comando atual 04 Fim do Se 05 Fim do Para cada 06 Se Situa
325. ue permitem a organiza o do controle do rob de acordo com as fun es que ele disp e os comandos reconhecidos e a sequ ncia de utiliza o tanto pelo usu rio quanto pelo sistema Por m antes de abordar a quest o da l gica de controle do rob ser preciso conhecer primeiro as fun es tanto do rob quanto do sistema para em seguida verificar como a l gica de controle funciona 96 As fun es do Rob e do Sistema Rob tico Respeitando os objetivos propostos e a simplicidade as seguintes fun es do rob foram mapeadas para reconhecimento e utiliza o a Mover move em ingl s b Girar ou rotacionar rotate em ingl s e c Ler sensores Al m das fun es que o rob disp e e que foram listadas acima outras fun es foram adicionadas ao sistema cujos comandos podem ser reconhecidos a partir do texto do usu rio d Rotear e e Andar para o lado a Fun o do rob Mover Refere se capacidade do rob se deslocar para frente ou para tr s a uma velocidade escolhida e por uma dist ncia tamb m escolhida acionada atrav s do recurso de programa o Andar Reto da se o A 1 8 Programa o fun es dispon veis b Fun o do rob Girar virar ou rotacionar Refere se capacidade do rob girar sobre sim mesmo para a direita ou para a esquerda a uma velocidade escolhida e por um ngulo tamb m escolhido acionada atrav s do recurso de programa
326. uso 2 o Escala Quest es x ayn 2 vat Marque com X oucirculeo E Por favor quantifique o grau em escala de 1 a 7 O i lt n mero correspondente C liari 5prio d ho d t omo voc avaliaria seu pr prio desempenho durante o 1 2 3 4 5 6 7 experimento Como voc avaliaria o grau facilidade de uso do software 1 2 3 4 5 6 7 C liari tilidade d d omo voc avaliaria o grau utilidade dos recursos do 1 gt 3 4 5 6 7 software Como voc avaliaria o grau de resposta do rob aos g P a eee ee comandos de facilidad d ist Qual o seu grau e facilidade para aprender a usar o sistema 1 2 3 4 5 6 7 software rob de facilidad iar instru ist Qual o grau e acilidade para enviar instru es ao sistema 1 gt 3 4 5 6 7 software rob Qual o seu grau de facilidade para executar os comandos 3 1 2 3 4 5 6 7 enviados e reconhecidos pelo sistema software rob Qual o grau de facilidade que a tarefa proposta apresentou 1 2 3 4 5 6 7 Qual o seu n vel geral de satisfa o no uso do sistema 1 2 3 4 5 6 7 Quest es Por favor marque uma das colunas Sim ou N o Use o espa o abaixo das perguntas Sim N o para adicionar qualquer detalhar sua resposta Voc tentou utilizar formas diferentes de escrever a mesma instru o durante o experimento Voc tentou combinar v rios comandos para compor instru es longas Voc conseguiu utili
327. utra forma E Avalia o do significado e extra o de informa es do texto Desde que se disponha das ora es j separadas em seus tokens e dos contextos mapeados mais prov veis a que perten am poss vel realizar uma an lise mais detalhada do seu significado e estrutura para extrair as informa es Esta an lise mais detalhada para avalia o do significado e extra o da informa o feita utilizando uma aplica o pr tica do conceito lingu stico de Esquema de Casos Case Frames proposto por Fillmore 1968a e 1968b Ou seja os contextos s o mapeados inicialmente atrav s dos seus n cleos verbais que apresentam ou necessitam de complementos verbais e nominais conforme o Esquema de Caso em uso Auxiliando esta an lise existe um dicion rio com as palavras apresentando seus significados vinculados dentro dos contextos e Esquemas de Casos mapeados previamente Isto permite ao software reconhecer e reagir s estruturas da ora o conforme apresentadas pelo usu rio em linguagem natural 95 Por meio de m todo determin stico ou seja atrav s de trechos de software planejados e escritos para tal inicialmente determinado o conjunto de Esquemas de Casos da ora o atrav s do seu verbo ou seja o n cleo do Esquema de Caso Ele ent o determinar as poss veis alternativas de estrutura o das informa es na frase possibilitando aplica o de procedimentos para extra o dos dados Neste moment
328. utros acontecimentos 163 relacionados anteriores e posteriores importantes aos Seres Humanos envolvidos H v rias camadas de significados em cada uma Contudo na estrutura profunda poss vel dizer que todas expressam basicamente uma mesma ideia um deslocamento de algo ou algu m de um lugar para outro ao se considerar a camada de significado relacionada a o de movimento Ser o apresentados nesta se o os testes realizados com instru es constru das por meio de afirmativas e os resultados apresentados pelo Sistema Rob tico proposto pela sequ ncia de comandos Como teste de instru es na forma imperativa com as a es explicitadas ou seja as movimenta es e rota es foram listadas em sequ ncia uma por vez O texto da tabela 6 2 1 foi submetido ao Sistema Rob tico Tabela 6 2 1 Instru es imperativas submetidas ao Sistema Rob tico Eu quero que d meia volta siga em frente por 1 2 metros vire para a direita avance devagar por 40 cm e depois fique 20 cm mais para a esquerda A tabela 6 2 2 apresenta a resposta do sistema ao texto da tabela 6 2 1 Todas as a es contidas na instru o imperativa foram corretamente interpretadas e foram completadas nos par metros faltantes conforme a mensagem de retorno O passo n 05 indica a resposta poss vel para o rob Curumim perante uma instru o de deslocamento para os lados Tabela 6 2 2 Comandos e mensagens resultantes do texto da
329. v m observar que cada Esquema de Caso previsto requer a constru o de trechos de c digo de programa adequado que ser o respons vel pela execu o organizada e controlada do que ele significa quer seja uma a o ou um servi o 119 Tais trechos de c digo de programa dever o constar das seguintes partes componentes do sistema e Avalia o do Contexto da Ora o e Avalia o de Significados e Extra o de Informa o e e L gica e Controle do Rob Os seguintes Esquemas de Casos foram planejados para o sistema a Caso do Comando Mover b Caso do Comando Rotacionar e c Caso do Comando Rotear A tabela 5 3 8 descreve trecho comum a todos os algoritmos relativos aos Esquemas de Casos dos itens a b e c acima que foi destacado por conveni ncia e otimiza o de espa o Tabela 5 3 8 Se o Capturar Erros de Comando Ausente do algoritmo Passo 01 02 03 04 05 05 06 07 08 09 Descri o Se o tamanho da matriz de tokens ou de Tags for igual zero executar Atribuir vazio coluna de comando Atribuir mensagem de erro coluna de mensagens Ir para Fim Fim do Se Se o tamanho da matriz de tokens for diferente da matriz de Tags executar Atribuir vazio coluna de comando Atribuir mensagem de erro coluna de mensagens Ir para Fim Fim do Se a Algoritmo para o Caso do Comando Mover O Esquema do Caso Mover foi planejado pre
330. vendo a exist ncia de tr s pap is que precisam ser obrigatoriamente preenchidos e Dist ncia e Sentido e e Velocidade 120 Portanto se n o for poss vel conhecer todas as poss veis palavras e constru es sint ticas capazes de expressar esses tr s pap is ser preciso buscar a maior parte das que sejam mais comumente usadas As palavras dever o ser adicionadas ao L xico aonde ser o vinculadas a par metros que permitir o o reconhecimento de seu significado e valor Estes par metros devem ser verificados comparativamente para cada Esquema de Caso previsto pelo sistema para torn lo capaz de resolver principalmente o frequente problema da ambiguidade de significado A tabela 5 3 9 descreve a parte Avalia o do Significado e Extra o de Informa o do algoritmo para o Caso Mover Tabela 5 3 9 Algoritmo para o Caso do comando Mover Passo Descri o 01 Executar se o Capturar Erros de Comando Ausente 02 Executar se o Encontrar Sentido 03 Executar se o Encontrar Dist ncia 04 Executar se o Encontrar Velocidade 05 R tulo Fim executar 06 Compor o comando Mover com seus tr s par metros 07 Compor as mensagens de aviso e erro conforme for 08 Verificar se h Rotacionar adicional antes do Mover a ser inclu do 09 Retornar resultados colunas como sa da para o algoritmo 10 Encerrar algoritmo A se o Encontrar Sentido do comando
331. ver com mai scula ou n o a primeira letra da palavra inicial no texto em linguagem natural e a classifica o gramatical resultante Como forma de obter resultados mais consistentes optou se por for ar todo o texto livre que for inserido pelo usu rio para letras min sculas fun o dispon vel na linguagem de programa o CH antes de submeter ao processamento pelas fun es do SharpNLP Algumas palavras em Ingl s tanto quanto em Portugu s apresentam significado e classifica o gramatical amb guos o que dificulta a identifica o de comandos em linguagem natural N o foi encontrado recurso no SharpNLP para trabalhar com sin nimos das palavras Apesar dos recursos teis do ponto de vista sint tico do texto em linguagem natural n o foram encontradas fun es para extra o de significado no SharpNLP A forma escolhida para identifica o de comandos buscando por palavras espec ficas dentro do texto livre do usu rio atrav s de regras l gicas inseridas no c digo fonte do programa mostrou se funcional por m pouco flex vel para os prop sitos desejados para o sistema rob tico Isto porque seria necess rio modificar o programa sempre que uma nova palavra precisar ser inclu da Ser preciso pesquisar forma mais flex vel e gen rica de processar o significado o texto em linguagem natural ASZ TESTE 2 PRIMEIRA TENTATIVA DE CONTROLE DO ROBO O objetivo avaliar a separa o do texto de linguagem natural compost
332. vereigns were identical t was with some justice as an artistic colony though t never in any definable way produced any art suburb of Saffron Park iay on the sunset side of London as red and ragged as a cloud of sunset R was but of a bight brick throughout ts skyline was fantastic and even ts ground plan was wild R had been the outburst of a speculative bulder faintly tinged with at who called s architecture sometin t was described with some justice as an artistic colony though t never in any definable way produced an s Figura A 5 2 Resultado da fun o SentenceDetect pela miniaplica o do SharpNLP 232 O bot o Tokenize executa a fun o hom nima e o resultado a separa o das palavras e tokens em cada senten a do texto inicial conforme mostra a figura A 5 3 OpenNLP Tools Example suburb of Saffron Park lay on the sunset side of London as red and ragged as a cloud of sunset t was of a bright brick throughout ts skyline was fantastic and even s ground plan was wild R had been the of 8 speculative builder faintly tinged with art who called its archtecture sometimes Ehzabethan sometimes Queen Anne apparently under the impression that the two sovereigns were identical t was wth some justice as an artistic colony though t never in any definable way produced any art suburb of Saffron Park lay on I the sunset side of London las ired i and irsgged lasia was buit of i
333. vimento para permitir que o rob execute um deslocamento para os lados direito e esquerdo quando assim for instru do pelo usu rio 4 3 3 FUN ES DE CONTROLE DA COMUNICA O ENTRE O SISTEMA E O ROBO Estas s o as fun es que permitem ao Sistema Rob tico proposto integrar ou n o o rob na execu o dos comandos conforme instru o do usu rio bem como processar o resultado da execu o A se o 5 3 Algoritmos implementados apresenta mais detalhes 4 4 A INTERFACE COM O ROBO A Interface com o Rob se constitui de duas partes intimamente interdependentes sendo uma software driver e outra hardware transceptor A fun o da parte software abstrair as especificidades de controle dos recursos de comunica o do hardware sendo disponibilizada pelo fabricante atrav s de uma biblioteca de fun es e um programa instalador Neste caso o instalador realiza a configura o que necess rio ao sistema operacional do computador enquanto que a biblioteca de fun es vinculada pelo software do pr prio Sistema Rob tico Sua implementa o no Sistema Rob tico decorre basicamente de leitura interpreta o e execu o do manual t cnico do fabricante N o ser detalhada nesta disserta o Mais alguns informa es poder o ser encontradas no Ap ndice A 1 99 4 5 O ROB O rob utilizado no desenvolvimento do Sistema Rob tico proposto o Curumim rob nacional para prop sitos educacionai
334. xata em que devem ser percorridos Essas informa es s o extra das da pr pria Planta diretamente a partir da mem ria do sistema rob tico A tabela 5 3 19 descreve a se o Avaliar condi es e preparar do algoritmo Rumar Para Tabela 5 3 19 Se o Avaliar condi es e preparar do algoritmo Rumar Para Passo Descri o 01 Para cada ponto da planta executar 02 Se identifica o do ponto for igual a Alvo executar 03 Se n mero de passos for maior que Qte De Linhas X Qte De Colunas executar 04 Executar Recalcular Planta 05 Se n mero de passos for maior que Qte De Linhas X Qte De Colunas executar 05 Sair do Para 06 Fim do Se 07 Fim do Se 08 Atribuir n mero de passos capacidade da Lista do Caminho 09 Iniciar os elementos da Lista do Caminho com zero 10 Colocar coordenadas do Alvo na ltima posi o da Lista de Caminho 11 Sair do Para 12 Fim do Se 13 Fim do Para 14 Se n mero de passos for maior que Qte De Linhas X Qte De Colunas executar 15 Atribuir aviso de caminho inexiste ao resultado 16 Retornar resultado como sa da para o algoritmo 17 Encerrar o algoritmo 18 Fim do Se 19 Para cada ponto da planta executar 20 Se identifica o do ponto for igual a Caminho executar 21 Colocar coordenadas dos pontos Lista do Caminho na mesma ordem dos passos 22 Fim do Se 23 Fim do Para A se o Transformar caminho em comando do algoritmo Ru
335. xto da tabela 6 2 5 Passo Comando Mensagens 01 Rotate 180 0 OK Faltou informar a velocidade Usando 200 como 02 Move 400 200 x padr o Faltou indicar o sentido frente ou tr s Usando 03 Move 800 300 K frente com padr o 04 Rotate 90 0 Rota o impl cita na instru o Faltou informar a velocidade Usando 200 como 05 Move 200 200 padr o Sabendo que a palavra in cio um local de refer ncia conhecido pelo Sistema Rob tico coincidente com o ponto inicial da instru o da tabela 6 2 5 outro teste com instru es na forma de afirma o o texto da tabela 6 2 7 Nesta instru o o sistema deve primeiro resolver o problema do caminho sendo que o usu rio expressa o que precisa simplesmente como faria para outro humano Tabela 6 2 7 Outra instru o afirmativa submetida ao Sistema Rob tico Era para o rob ficar no ponto de in cio A tabela 6 2 8 apresenta a resposta do sistema instru o da tabela 6 2 7 O sistema interpretou a instru o e resolveu o problema do caminho satisfatoriamente A figura 6 2 2 exibe a Interface em Linguagem Natural ap s o processamento antes da execu o onde poss vel observar a planta e a rota Tabela 6 2 8 Comandos e mensagens resultantes do texto da tabela 6 2 7 Passo Comando Mensagens 01 Rotate 180 0 OK 02 Move 200 200 OK 03 Rotate 90 0 OK 04 Move 1200 200 OK
336. za o que o de interpretar instru es de movimento e navega o de um rob m vel n o est preparado para reconhecer instru es como a indica o de cor de um can rio ou outro objeto ou ser Est fora do escopo deste trabalho por m o sistema pode ser preparado para tal caso esse tipo de instru o seja til Uma sugest o de desenvolvimento futuro seria a possibilidade de interpretar instru es de adi o de refer ncias da planta associando as a nomes como por exemplo A cadeira est no quadrado 4 7 ou O vaso o ponto 3 6 Junto dos comandos s o apresentados os par metros caracter sticos de cada um bem como mensagens de erro e de aviso pertinentes ao caso de cada comando Assim em decorr ncia de ambos os exemplos do par grafo anterior na primeira frase faltou informar quanto ou at onde se deseja que o rob ande para frente bem como n o foi informada a velocidade que seja o movimento por exemplo Portanto ser o apresentados dois avisos de que valores padronizados para dist ncia e velocidade foram utilizados para completar o comando Move mover Se n o for explicitado que o movimento desejado seja para frente ou para tr s ou para direita ou para a esquerda igualmente um aviso nos mesmos termos ser apresentado E para a segunda frase ser apresentado um erro de que n o foi identificado ou reconhecido nenhum comando a partir dela A raz o disto est indicada no par
337. zar os tr s comandos b sicos movimenta o rota o e navega o normalmente Caso negativo qual is teve mais dificuldade Voc acha que o sistema deixou de interpretar reconhecer alguma instru o importante Qual Voc acha que poderia refazer a tarefa proposta em menos tempo Por qu Como Voc gostaria de tentar novamente Por qu Voc sentiu falta de alguma informa o durante o experimento Qual Fez falta algum recurso ou capacidade do sistema durante o experimento Qual is Na sua opini o qual foi a maior dificuldade para utiliza o do sistema software e ou rob 226 A 4 TESTE DA COMUNICA O COM O ROB Observou se que a comunica o sem fio com o rob apresentava algumas falhas ocasionais de forma que o rob n o executava os comandos enviados pelo sistema ou mesmo parava de responder aos comandos enviados Neste ltimo caso a solu o consistia em desligar e religar o rob A seguir ser relatado um experimento utilizado para avaliar a comunica o sem fio entre o sistema e o rob 4 4 1 OBJETIVO DO EXPERIMENTO O objetivo identificar a frequ ncia de falhas na comunica o em fun o da dist ncia entre o rob e a radiobase Buscando avaliar poss veis interfer ncias de r dio o experimento foi executado duas vezes em hor rios diferentes A 4 2 DESCRI O DO EXPERIMENTO Para as dist ncias de um a cinco metros a partir da radio
338. zoavelmente natural e faz sentido ao usu rio humano desde que o ponto de refer ncia o lugar do pr prio rob e a indica o do caminho apresentada de duas formas diferentes sendo a gr fica a mais conveniente para humanos Comparativamente se esta pergunta fosse feita a outro humano e n o ao sistema rob tico a resposta inicial se conhecida provavelmente seria menos espec fica sobre caminho e seriam mencionados pontos de refer ncia pr ximos do destino do caminho ou de ambos simplificando o volume de informa es a transmitir Tamb m bastante comum no processo de comunica o humano a intera o entre os interlocutores principalmente quando o caminho a ser indicado complexo como o da figura 6 5 2 A experi ncia geralmente mostra s pessoas que eficiente transmitir respostas complexas em partes menores avaliar a compreens o de cada parte adaptar ou corrigir sempre que for identificado algo errado e constantemente avaliando o conhecimento das refer ncias que o destinat rio da mensagem possui Um humano nem sempre disp e de recursos para responder por meio de um mapa do caminho sobre a planta enquanto o Sistema Rob tico disp e da Interface em Linguagem Natural mas n o de recursos para elaborar respostas em linguagem natural O sistema rob tico neste caso comportou se como se fosse uma nica organiza o fisicamente contida no local do rob Curumim Por m como a comunica o entre o computador hospedeir

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