Robôs Ajudando na Evacuação Durante Emergências

Pesquisas têm analisado como Robôs podem ajudar a guiar as pessoas para segurança em emergências. Quando rola um incêndio ou outra situação perigosa, a galera muitas vezes precisa de ajuda pra sair. Um desafio é entender como as pessoas decidem seguir um robô nessas horas. Estudando como os evacuados se comportam, conseguimos melhorar o design dos robôs pra ajudar a escapar de forma mais eficaz. Esse artigo fala sobre um método pra aprender como as pessoas agem em emergências com a ajuda de robôs, usando dados de experimentos.

#Robôs em Emergências

Quando o alarme toca em um prédio, os robôs podem reagir procurando evacuees e mostrando o caminho. Estudos mostram que as pessoas tendem a seguir um robô durante uma emergência. Mas, pra guiar os evacuados de forma eficaz, os robôs precisam entender como as pessoas se comportam. Criar um modelo de Comportamento dos evacuados é importante pra saber se alguém tá seguindo e como se comunicar com eles. Infelizmente, atualmente não temos Modelos que mostrem como os evacuados se comportam quando um robô está presente. Esse artigo pretende preencher essa lacuna desenvolvendo um modelo de como os evacuados seguem a orientação do robô em emergências.

#Comportamento Humano Durante Emergências

Pesquisas indicam que a maioria das pessoas se move calmamente em direção às saídas durante emergências, em vez de entrar em pânico. Estudos mostram que normalmente as pessoas seguem direções dadas nessas situações. Com base nisso, acreditamos que é possível criar um modelo preciso de como os evacuados se comportam quando guiados por um robô. Esse modelo deve funcionar com um número pequeno de participantes e ainda prever como outros vão evacuar. Queremos construir um modelo que possa ser aplicado a várias situações de interação humano-robô além das evacuações de emergência.

#Pesquisas Anteriores

Já foi feito muito trabalho sobre como grupos grandes de pessoas evacuam, mas é mais difícil criar modelos para o comportamento individual. Os modelos existentes costumam fazer suposições simplificadas, como todo mundo seguindo um plano predefinido ou se movendo em linha reta a uma velocidade constante. Por outro lado, modelos psicológicos podem ser muito vagos pra uso prático. Modelos de Força Social, que descrevem como as pessoas se movem em direção a um objetivo enquanto evitam outras e obstáculos, não incluem os fatores psicológicos que influenciam o comportamento durante crises. Atualmente não existe um modelo que leve em conta como as pessoas se comportam quando um robô está guiando elas pra segurança. Desenvolver tal modelo poderia melhorar simulações de evacuações guiadas por robôs e ajudar a projetar robôs de Evacuação melhores.

#Coleta de Dados para Evacuações

Pra coletar dados pro nosso estudo, recrutamos participantes por vários canais, garantindo que atendessem a requisitos específicos, como ter pelo menos 18 anos e saber subir escadas. Excluímos pessoas que já tinham participado de estudos anteriores ou estavam próximas dos experimentadores. No total, 14 sujeitos (masculinos, femininos e não-binários) participaram do nosso experimento. Os participantes foram compensados pelo tempo, mas não foram informados que uma simulação de emergência ia acontecer durante o estudo.

O experimento foi realizado em um ambiente de escritório/laboratório controlado, onde câmeras foram instaladas pra gravar os movimentos dos participantes. Alarmes de fumaça foram acionados manualmente pelos experimentadores pra simular uma emergência. O ambiente foi preparado com placas de saída claras, e os participantes foram direcionados para uma sala de tarefas antes de iniciar a emergência simulada. Durante esse processo, o robô guiou os participantes, e documentamos suas interações.

#Configuração Experimental

Durante o experimento, os sujeitos foram apresentados ao robô e informados de que ele iria guiá-los. Após uma tarefa rápida, os alarmes de fumaça dispararam, e o robô começou a orientar os participantes em direção à saída usando gestos de braço. O experimento terminou uma vez que os participantes chegaram à saída, após o que eles completaram uma pesquisa sobre a experiência.

Focamos em como o robô guiou os sujeitos individuais até a saída. Pesquisas anteriores mostraram que usar um robô pra guiar as pessoas melhora a conformidade, mas surgiram desafios técnicos por causa da necessidade do robô navegar até a saída. Pra resolver isso, usamos um robô teleoperado, que foi controlado remotamente.

#Criando Modelos de Evacuados

Pra criar um modelo de comportamento dos evacuados, primeiro coletamos filmagens dos participantes se movendo pelo ambiente. Usamos técnicas de visão computacional pra estimar as posições tanto dos Humanos quanto do robô. Para as poses humanas, utilizamos um modelo de deep learning que detecta pontos-chave no corpo da pessoa, permitindo rastrear seus movimentos com precisão.

Depois de rastrear as posições, precisávamos converter essas localizações em pixels pra coordenadas do mundo real, assim as movimentações do robô e dos participantes poderiam ser comparadas. Passos de calibração foram realizados pra garantir medições precisas, e os dados foram filtrados pra remover ruídos e erros de rastreamento.

#Modelagem Preditiva

Os dados de movimento, uma vez limpos e preparados, forneceram uma base pra prever os movimentos futuros dos evacuados. Tratamos essa tarefa como um problema de série temporal, onde informações passadas das posições do robô e do sujeito ajudariam a prever a próxima localização do sujeito. Usamos um método de aprendizado supervisionado com vários algoritmos de regressão, especificamente o algoritmo XGBoost, pra treinar nosso modelo com os dados coletados.

#Avaliando o Modelo

Realizamos testes usando dados dos 14 sujeitos. Desses, tivemos que excluir dados de dois sujeitos que não seguiram corretamente o robô. Avaliamos a precisão do nosso modelo através de uma técnica chamada validação cruzada k-fold, onde dividimos os dados em conjuntos de treinamento e validação. O modelo se saiu bem em termos de prever as posições dos sujeitos, com um erro médio de cerca de 9,9 centímetros.

Além disso, pra entender se nosso modelo funcionava fora das condições experimentais iniciais, testamos em dados coletados de uma simulação de emergência em um ambiente diferente. Embora a precisão da previsão tenha caído ligeiramente, os resultados ainda foram convincentes, indicando que os modelos poderiam fazer previsões úteis mesmo em circunstâncias variadas.

#Resultados dos Dados de Simulação

Nas simulações, determinamos a precisão dos nossos modelos sob diferentes condições, como várias unidades de medida e diferentes velocidades de robô. Embora houvesse algumas discrepâncias nos dados, nossos modelos ainda geraram previsões razoáveis, provando sua versatilidade em diferentes contextos.

#Conclusão

Essa pesquisa mostra um método promissor pra capturar e analisar o comportamento humano durante emergências guiadas por robôs. Usando dados em vídeo e técnicas de modelagem avançadas, conseguimos criar modelos eficazes do comportamento dos evacuados, que mostraram um erro posicional médio de menos de 10 centímetros nas previsões. Os métodos e descobertas dessa pesquisa também podem ser aplicados a outros cenários de interação humano-robô, abrindo caminho pra avanços futuros em como robôs assistem indivíduos durante emergências.

Embora existam limitações, como a variabilidade em diferentes ambientes, a base estabelecida aqui é significativa. Ao desenvolver modelos precisos do comportamento dos evacuados, estamos mais perto de nosso objetivo de criar robôs que possam guiar efetivamente as pessoas para segurança em emergências.