RETOGAR: Retorno al hogar. Sistema de mejora de la autonomía de personas con daño cerebral adquirido y dependientes en su integración en la sociedad

Este proyecto ha sido financiado por el Ministerio de Economía y Competitividad del Gobierno de España dentro del Programa Estatal de I+D+i Orientada a los Retos de la Sociedad y confinanciado con fondos Feder europeos. La referencia del proyecto es TIN2016-76515-R y el título completo: RETOGAR: RETORNO AL HOGAR: SISTEMA DE MEJORA DE LA AUTONOMÍA DE PERSONAS CON DAÑO CEREBRAL ADQUIRIDO Y DEPENDIENTES EN SU INTEGRACIÓN EN LA SOCIEDAD

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La atención de personas dependientes, ya sea por enfermedad, accidente, discapacidad, o envejecimiento, es una de las líneas prioritarias de investigación en los países desarrollados en la actualidad. Esta atención, además de servir de ayuda y compañía, se está planteando que sea incluso terapeútica. Por otra parte, se pretende que dicha atención sea en el hogar de la persona, con el objetivo de minimizar el coste de las terapias. La rehabilitación de los pacientes será completa cuando se consiga su integración en la sociedad, bien en el entorno familiar o en un entorno de trabajo y socialización.

Para dar solución a este desafío, el principal objetivo científico que persigue este proyecto es fomentar la salud y el bienestar de la sociedad a partir del diseño, desarrollo y evaluación de un asistente para personas con daño cerebral adquirido o dependientes que les ayude ante los retos que plantea su enfermedad en su integración social completa. Este asistente tiene una vertiente en el domicilio del paciente basada en el diseño y uso de un ambiente inteligente de monitorización y aprendizaje activo, y de un robot social autónomo de asistencia y estimulación interactiva en el hogar. Por otro lado, se contempla asistir a los pacientes también en entornos exteriores, ante desorientaciones o situaciones complejas. Esto implica la integración de tecnologías ya existentes, así como aportar nuevas soluciones a una diversidad de retos tecnológicos que este tipo de sistemas lleva emparejados. Además, se plantea una evaluación experimental llevada a cabo por profesionales clínicos que valorarán la eficacia del sistema en la mejora de la calidad de vida de las personas dependientes. Se evaluará tanto la autonomía como el estado cognitivo–afectivo positivo del paciente.
Para conseguir el objetivo general propuesto es necesario abordar ciertos retos científicos-tecnológicos que se desglosan en los siguientes objetivos específicos: i) desarrollar un sistema inteligente de monitorización del entorno robusto, que permita realizar la localización y seguimiento, de manera precisa, de los individuos presentes en un escenario; ii) Desarrollar un sistema robusto de localización y navegación, y de reconocimiento y manipulación de objetos 3D de tamaño reducido a bordo del robot. iii) Diseñar un asistente personalizado para ayudar al paciente ante situaciones de fallos de memoria, falta de orientación, dificultades motoras, visibilidad reducida por hemiplejias y otras situaciones. Dicho sistema será entrenado con conductas y escenarios habituales en interiores y exteriores. iv) Dotar al asistente de capacidades de interacción natural usando novedosas técnicas de procesamiento de lenguaje natural combinados con atención visual y aprendizaje profundo. v) realizar un diseño del escenario de atención y rehabilitación, e identificar métricas, pilotaje y evaluación final del sistema desarrollado con escenarios y pacientes reales; y por último vi) difundir y divulgar los resultados obtenidos a la comunidad científica y a empresas y asociaciones relacionadas con el sector.

Los resultados esperados son de diversa índole. A nivel científico-técnico se espera conseguir avances significativos en las distintas tecnologías a desarrollar.En cuanto al impacto social se pretende mejorar la calidad de vida de los pacientes. En cuanto al impacto económico,se espera poder obtener un sistema funcional,y su posible comercialización aumentando la transferencia de tecnología hacia la sociedad

Objetivos

Objetivo 1. Diseñar un sistema de ambiente inteligente de monitorización del entorno, basado en sensores visuales 3D de bajo coste, que permita realizar la localización y seguimiento de personas de manera robusta y precisa en su hogar.

Objetivo 2. Desarrollar un sistema robusto de localización y navegación, y de reconocimiento y manipulación de objetos 3D de tamaño reducido a bordo del robot mediante técnicas de aprendizaje profundo.

Objetivo 3: Diseñar un asistente personalizado en el hogar basado en técnicas de aprendizaje profundo especializadas en secuencias temporales para ayudar al paciente ante situaciones de fallos cognitivos.

Objetivo 4: Desarrollar un sistema asistente de ayuda al paciente en exteriores basado en sensores de visión vestibles e información de localización. El paciente debe ser capaz de poder desplazarse en exteriores con una cierta ayuda. Las secuelas derivadas de esta enfermedad producen desorientación y pérdida temporal de memoria. Pretendemos añadir un sistema que en exteriores también aumente la autonomía del paciente.

Objetivo 5: Realizar la integración de los diferentes sistemas y un diseño de escenarios de atención e identificar métricas, pilotaje y evaluación final del sistema desarrollado con escenarios interiores y exteriores, y pacientes reales Todo el sistema debe ser probado con pacientes reales. En este objetivo se realizarán tareas para llevar a cabo estas pruebas. Esta tarea la realizarán los especialistas de la fundación Casaverde. Estos especialistas nos irán dando realimentación en todo momento para poder desarrollar un sistema que se ajuste mejor a sus necesidades.

Objetivo 6: Realizar una coordinación de los objetivos planteados y la difusión los resultados del proyecto

Evolución del cumplimiento de los objetivos

Para cada objetivo indicamos los resultados obtenidos y su grado de consecución.

Actividad 1. Diseñar un sistema de ambiente inteligente de monitorización del entorno, basado en sensores visuales 3D de bajo coste, que permita realizar la localización y seguimiento de manera precisa en su hogar. Este objetivo se ha cumplido al 60%, tanto en los hitos a conseguir como en los entregables a realizar. Todavía queda, tal como refleja la planificación, terminar el seguimiento 3D de personas. También queda por realizar el O1T3, el cual analizaría el comportamiento de la persona. Por último, quedarían las pruebas finales de despliegue del sistema.
En esta actividad hemos desarrollado e implantado el sistema en nuestro laboratorio. El sistema estará protegido por patente, por lo que no se han realizado publicaciones. En la actualidad, estamos mejorando los métodos de aprendizaje profundo usados para obtener mejores resultados.

Actividad 2. Desarrollar un sistema robusto de localización y navegación, y de reconocimiento y manipulación de objetos 3D de tamaño reducido a bordo del robot mediante técnicas de aprendizaje profundo. También se ha cumplido un 60% de la consecución del objetivo. Estamos finalizando el sistema de reconocimiento de objetos 3D, así como la manipulación de objetos. Se ha realizado un análisis de la seguridad en sistemas robóticos distribuidos [1]. También hemos avanzado en localización semántica en interiores, para ayudar al robot a saber en qué tipo de sala se encuentra[1][1][1][1]. Se ha realizado un método de compresión y registro de datos 3D[1], varios para reconocimiento de objetos en 3D[1][1] [1] y un estudio del efecto del ruido con oclusión para reconocimiento de objetos 3D[1]. En[1]  se realiza un mapeado 3D para navegación a largo plazo. Por último, se ha empezado a trabajar en manipulación de objetos

Actividad 3. Diseñar un asistente personalizado en el hogar basado en técnicas de aprendizaje profundo especializadas en secuencias temporales para ayudar al paciente ante situaciones de fallos cognitivos. Se ha cumplido el 60% del objetivo. Ya hemos realizado el reconocimiento de actividades cotidianas del paciente, aunque necesitamos más tiempo para terminarlo. De la misma manera, estamos desarrollando una agenda de actividades para el paciente.  Junto con un grupo especializado en recomendadores, hemos realizado un sistema asistente para ejercicios con personas de la tercera edad[2][j1].[2][c12] está relacionado con el anterior, donde se exploran los aspectos prácticos del despliegue de este tipo de sistemas. Por otro lado, hemos avanzado en el procesamiento de imágenes con Deep learning, revisando el estado del arte en segmentación para imagen y vídeo[2] [j2]. Hemos realizado un asistente mediante realidad aumentada para guiado en un entorno conocido [2] [j6] y un reconocedor de gestos[2][j12][2][c4] y actividades [2] [j13] para personas con discapacidad. También hemos revisado el estado del arte en aprendizaje automático para la interacción humano-robot[2][j14]. En[2][c11] hemos empezado a desarrollar un sistema de reconocimiento de la posición de la mano, el cual servirá para reconocer gestos más complejos. En[2][c13] se desarrolla un método de identificación de personas a partir de un láser y las piernas.

Actividad 4. Desarrollar un sistema de ayuda al paciente en exteriores basado en sensores de visión vestibles e información de localización. Lo tenemos terminado al 75%. Quedan por desarrollar las interfaces para la comunicación con el paciente, así como de la aplicación para desplegarla en el dispositivo de ayuda. Se ha realizado un método para la detección del movimiento de un peatón[2][j8][2][c5]. También se ha realizado un dataset con objetos presentes en escenarios de tráfico[2][c2]. Se han comprado cámaras vestibles para su uso en esta actividad.

Actividad 5. Realizar la integración de los diferentes sistemas y un diseño de escenarios de atención e identificar métricas, pilotaje y evaluación final del sistema desarrollado con escenarios interiores y exteriores, y pacientes reales. Este objetivo todavía no se ha empezado a desarrollar, puesto que su comienzo se prevé para el mes 24.

Actividad 6. Realizar una coordinación de los objetivos planteados y la difusión de los resultados del proyecto. Nos encontramos al 50%. Este objetivo se realiza durante todo el proyecto (coordinación, publicaciones, difusión, etc.). Se han realizado todas las actividades de coordinación (reuniones periódicas, ya sea presenciales o por videoconferencia). La página web del proyecto está visible en http://www.rovit.ua.es/retogar-retorno-al-hogar-sistema-de-mejora-de-la-autonomia-de-personas-con-dano-cerebral-adquirido-y-dependientes-en-su-integracion-en-la-sociedad
Disponemos de un carpeta en GDrive para la gestión interna del proyecto, donde disponemos de las actas de las reuniones realizadas así como los vídeos y la documentación asociada a las hitos. El proyecto se ha difundido en prensa nacional, tal como se puede ver en la web del proyecto, apartado de noticias en prensa

Personal

  • Miguel  Cazorla (Investigador principal)
  • José García Rodríguez  (Investigador principal)
  • Diego Viejo
  • Javier Montoyo
  • Sergio Orts Escolano
  • José María Cañas (Universidad Rey Juan Carlos)
  • Francisco Martín (Universidad Rey Juan Carlos)
  • Eugenio Aguirre (Universidad de Granada)
  • Miguel García Silvente (Universidad de Granada)

Resultados del proyecto

Tesis defendidas

  • José Carlos Rangel Ortiz: Scene understanding for mobile robots exploiting deep learning techniques. Supervisors: Miguel Cazorla and Jesús Martínez-Gómez. Date: september 2016. European mention

Congresos y revistas

[1] Unknown bibtex entry with key [
[Bibtex]
[2] A. F. J. G. {Jorge Azorin-Lopez Marcelo Saval-Calvo, “A novel prediction method for early recognition of global human behaviour in image sequences,” Neural processing letters, vol. 43, iss. 2, pp. 363-387, 2015.
[Bibtex]
@article{Azorin2016b,
abstract = {Human behaviour recognition has been, and still remains, a challenging problem that involves different areas of computational intelligence. The automated understanding of people activities from video sequences is an open research topic in which the computer vision and pattern recognition areas have made big efforts. In this paper, the problem is studied from a prediction point of view. We propose a novel method able to early detect behaviour using a small portion of the input, in addition to the capabilities of it to predict behaviour from new inputs. Specifically, we propose a predictive method based on a simple representation of trajectories of a person in the scene which allows a high level understanding of the global human behaviour. The representation of the trajectory is used as a descriptor of the activity of the individual. The descriptors are used as a cue of a classification stage for pattern recognition purposes. Classifiers are trained using the trajectory representation of the complete sequence. However, partial sequences are processed to evaluate the early prediction capabilities having a specific observation time of the scene. The experiments have been carried out using the three different dataset of the CAVIAR database taken into account the behaviour of an individual. Additionally, different classic classifiers have been used for experimentation in order to evaluate the robustness of the proposal. Results confirm the high accuracy of the proposal on the early recognition of people behaviours.},
author = {{Jorge Azorin-Lopez, Marcelo Saval-Calvo, Andres Fuster-Guillo}, Jose Garcia-Rodriguez},
journal = {Neural Processing Letters},
number = {2},
pages = {363--387},
title = {{A novel prediction method for early recognition of global human behaviour in image sequences}},
volume = {43},
year = {2015}
}

Noticias en prensa

La UA, pionera en el uso del Eye-tracking para medir las áreas de interés de periódicos digitales en teléfonos móviles

http://m.eldiario.es/sociedad/retorno-hogar-personas-discapacidad-robot_0_638686247.html

http://ecodiario.eleconomista.es/sociedad/noticias/8327573/04/17/El-retorno-al-hogar-de-las-personas-con-discapacidad-con-la-ayuda-de-un-robot.html

http://eldia.es/sociedad/2017-05-01/9-robot-ayuda-personas-discapacidad-desenvolverse.htm

http://www.efe.com/efe/comunitat-valenciana/reportajes/el-retorno-al-hogar-de-las-personas-con-discapacidad-la-ayuda-un-robot/50000901-3252852

http://www.elconfidencial.com/ultima-hora-en-vivo/2017-04-30/el-retorno-al-hogar-de-las-personas-con-discapacidad-con-la-ayuda-de-un-robot_1204772/

http://www.iberoamerica.net/espana/prensa-economica/eleconomista.es/20170430/noticia.html?id=j2ei0xO

http://www.diarioinformacion.com/universidad/2017/05/01/robot-asiste-vuelta-hogar/1889037.html

http://www.lavozdegalicia.es/noticia/salud/2017/05/01/crean-robot-ayudar-casa-personas-sufrido-dano-cerebral/0003_201705G1P24993.htm

http://www.diarioinformacion.com/alicante/2017/11/18/inteligencia-artificial/1958993.html

Noticia sobre Pharos

https://www.diarioinformacion.com/alicante/2018/10/15/robot-vigila-salud-mayores/2074058.html

https://www.lavanguardia.com/local/valencia/20181014/452344630789/pharos-el-robot-hispanoluso-que-ayudara-a-los-mayores-a-hacer-ejercicio.html

https://www.agenciasinc.es/Noticias/Pharos-un-robot-para-ayudar-a-los-mayores-a-hacer-ejercicio

http://uruguay.shafaqna.com/ES/AL/46682

http://laopiniondelagente-es.blogspot.com/2018/10/el-robot-que-ayuda-los-mayores.html

http://cadenaser.com/emisora/2018/10/14/radio_valencia/1539504818_963476.html

https://www.levante-emv.com/comunitat-valenciana/2018/10/15/robot-ayuda-mayores/1780873.html

https://www.nobbot.com/futuro/entrenador-personal-pharos-pepper/

https://www.elidealgallego.com/articulo/espazo-educativo/crean-robot-ayudar-mayores-hacer-ejercicio/20181014223953387081.html

TVE informativo regional: https://twitter.com/RTVEValencia/status/1052639080780050436

A Punt: https://apuntmedia.es/va/noticies/societat/un-robot-interactiu-ajuda-les-persones-majors-a-fer-exercici

https://ominho.pt/projeto-da-uminho-cria-robot-personal-trainer-para-idosos/

https://sicnoticias.sapo.pt/pais/2018-10-19-Investigadores-portugueses-e-espanhois-criam-robot-personal-trainer-para-idosos

https://semanariov.pt/2018/10/14/universidade-do-minho-desenvolve-robot-personal-trainer-de-idosos/

https://www.tveuropa.pt/noticias/robo-personal-trainer-de-idosos-esta-a-nascer-no-minho/

https://correiodominho.pt/noticias/robot-pharos-promove-envelhecimento-activo-e-combate-solidao/113505

https://www.dn.pt/vida-e-futuro/interior/investigadores-portugueses-e-espanhois-criam-robot-personal-trainer-para-idosos-10033534.html

https://expresso.sapo.pt/sociedade/2018-10-19-Investigadores-portugueses-e-espanhois-criam-robot-personal-trainer-para-idosos#gs.8I0lIBM

https://www.tsf.pt/lusa/interior/investigadores-portugueses-e-espanhois-criam-robot-personal-trainer-para-idosos-10033535.html

http://www.cmjornal.pt/tecnologia/detalhe/investigadores-portugueses-e-espanhois-criam-robot-personal-trainer-para-idosos

https://tvi24.iol.pt/tecnologia/19-10-2018/criado-robot-personal-trainer-para-idosos

https://www.sabado.pt/ciencia—saude/tecnologia/detalhe/portugueses-criam-robot-personal-trainer-para-idosos

http://bomdia.eu/robot-personal-trainer-criado-por-portugueses-e-espanhois/

http://ruvid.org/wordpress/?p=42988

https://www.agenciasinc.es/Noticias/Pharos-un-robot-para-ayudar-a-los-mayores-a-hacer-ejercicio

https://medicalxpress.com/news/2018-10-robot-elderly-underlying-health-problems.html

https://vaaju.com/aus/new-robot-helps-older-exercise-and-detects-underlying-health-problems/

https://aus.remonews.com/new-robot-helps-the-elderly-exercise-and-detects-underlying-health-problems/

https://www.news-medical.net/news/20181016/Interactive-robot-helps-older-people-exercise-and-detects-underlying-health-problems.aspx

https://tech2.org/aus/new-robot-helps-older-people-exercise-and-detects-underlying-health-problems/

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