Framework de Interação Humano-Robô Baseado em Modelos de Linguagem de Grande Escala para Reabilitação Robótica
Nome: MARCIO LOUREIRO BEZERRA
Data de publicação: 03/06/2025
Orientador:
Nome |
Papel |
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| ANSELMO FRIZERA NETO | Orientador |
Resumo: A interação humano-robô é fundamental para o desenvolvimento de sistemas robóticos de reabilitação, especialmente para crianças com paralisia cerebral que apresentam limitações na marcha. Embora existam avanços significativos em robótica de reabilitação, os sistemas atuais carecem de interfaces naturais e adaptativas que possam efetivamente engajar pacientes pediátricos durante a terapia. Esta pesquisa propõe desenvolver um framework de interação humano-robô baseado em Modelos de Linguagem de Grande Escala ou Large Language Models (LLMs) para o dispositivo Discover2Walk, visando criar uma interface mais intuitiva e personalizada para reabilitação infantil. A metodologia envolve a integração de LLM com a plataforma robótica para processamento de linguagem natural, compreensão contextual e geração de respostas adaptativas. Serão desenvolvidos módulos para interpretação de comandos multimodais, geração de feedback personalizado e adaptação dinâmica dos parâmetros de assistência com base no progresso do paciente. O sistema será validado através de experimentos com crianças em ambiente clínico controlado.
