E4: Projeto do software com UML. Testes de módulos individuais de software

Para este entregável, será demonstrado o projeto e testes dos softwares que compõe o projeto Talker  V-EYE, no qual o projeto possui três softwares. Sendo estes o aplicativo que o usuário informa configurações para calibração, o software o qual irá detectar o objeto mais próximo com o retorno da câmera RGBD e o sensor óptico e o software que irá identificar o nome do objeto mais próximo e retornar por áudio.

Sendo assim, primeiramente será demonstrado os diagramas de caso de uso para cada software.

Figura 1 - Diagrama de casos de uso do projeto

Por seguinte, os diagramas de sequência foram elaborados de acordo com cada caso de uso proposto.

Figura 2 - Diagrama de sequências (Informação das configurações de conexão)

Figura 3 - Diagrama de sequências (Informação das configurações de calibração)

Figura 4 - Diagrama de sequências (Identificação do objeto mais próximo)

Figura 5 - Diagrama de sequências (Habilitar Sistema)

Figura 6 - Diagrama de sequências (Acessar tutorial)

Além disso, foram elaborados o diagrama de estados do projeto, tendo a imagem do mesmo abaixo: 

Figura 7 - Diagrama de estados

Por fim, os diagramas de Classe para cada software elaborado para o projeto.

Figura 8 - Diagrama de Classes do software que identifica objeto

Figura 9 - Diagrama de Classes do aplicativo

    Os testes dos softwares elaborados foram bem separados, possuindo ainda pouca ou nenhuma interação com outros sensores ou softwares, os quais serão finalizados durante o período de integração. Contudo, algumas partes já foram elaboradas, sendo a comunicação entre os softwares, que será através de conexão TCP/IP, utilizando Sockets.

    Primeiramente, será demonstrado o teste com o que foi obtido na implementação da identificação de objetos, o qual foi utilizado a API Vision (para retornar o texto de objetos contidos na imagem) e a Text to Speech (converter texto em áudio). Abaixo, está os passos demonstrando o resultado obtido até o momento.

    A imagem utilizada para testes, foi a seguinte imagem, a qual contém alguns objetos na mesma: 

Figura 10 - Imagem utilizada para os testes das APIs para identificação de objetos 

Primeiramente, essa imagem é enviada para a API Vision, o qual além de identificar os objetos na imagem (por nome), retorna outras informações importantes, como a posição do objeto na imagem, como é possível verificar na imagem a seguir: 
    

                                               Figura 11 - Imagem do retorno da API Vision

Logo, com o nome dos objetos retornados, foi enviado os mesmos para API Text to Speech, o qual retornou um arquivo .mp3, demonstrando a execução a seguir.
    

 A seguir, esta os testes feitos com os motores de vibração :

Adiante, está demonstrado o teste do softwares que comunica tanto com a câmera RGBD (Realsense) quanto o sensor óptico (Lidar):

Abaixo est a imagem resultante do point cloud e imagem RGB captada pela Realsense.