La ULE y la Universidad Rey Juan Carlos (URJC) investigan un sistema de localización para robots sociales móviles

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Miembros del  Departamento de Ingenierías Mecánica, Informática y Aeroespacial, participan en un grupo de trabajo sobre despliegue de robots con empleo de cámaras RGB-D.  

Investigadores del Departamento de Ingenierías Mecánica, Informática y Aeroespacial de la Universidad de León (ULE) y de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid  trabajan conjuntamente desde hace más de ocho años en simplificar y facilitar el uso de robots sociales en el hogar. Para lograrlo, en su proyecto de investigación exploran diferentes soluciones que den respuesta a los problemas básicos de funcionamiento de un robot móvil en el hogar como son soluciones biométricas con láser para reconocimiento de personas, sistemas de interacción verbales y no verbales para la comunicación entre humano y robot, y sistemas de toma de decisiones robustas, adaptativas y flexibles utilizando arquitecturas cognitivas.

Los investigadores de la ULE participantes en este proyecto,  Vicente Matellán y Francisco Rodríguez Lera, subrayan que “nos enfrentamos al problema de la localización, estimar la posición del robot en un momento dado a partir de la información obtenida por los sensores que lleva integrados y la información obtenida hasta ese instante, y como resultado prioritario de esta investigación fue el haber conseguido reducir el coste computacional asociado a uno de los métodos de localización más utilizados, basado en métodos estadísticos de Monte Carlo”. Un avance de conclusiones que se han plasmado recientemente en el artículo Octree-based localization using RGB-D data for indoor robots publicado por Elsevier en Engineering Applications of Artificial Intelligence .

El artículo científico propone un algoritmo para mejorar la localización de robots móviles en el hogar utilizando un sistema de reconocimiento del entorno basado en el análisis de la información de profundidad y color obtenida por cámaras RGB-D de bajo coste. “El algoritmo tiene asociados dos pasos: almacenar la “huella identificativa” de los elementos del entorno, que se establece a partir de la estructura y  color de los objetos en el medio, en relación a la posición que ocupa en un mapa previamente calculado y que será utilizado por el robot; y por otro lado lanzar el algoritmo de localización “Monte Carlo”, que consiste en calcular una serie de posiciones que mejor representan probabilísticamente las posibles localizaciones del robot sobre todo el mapa a partir de la información de los sensores del robot”, explica Rodríguez Lera.

Durante su ejecución, el algoritmo desarrollado por los investigadores realiza una actualización dinámica del número de posiciones analizadas por el método Monte Carlo en tiempo de ejecución, utilizando para ello la huella identificativa del entorno. De este modo se optimiza el rendimiento del método clásico de “Monte Carlo”, funcionando de forma más eficiente lo que permite ejecutarlo sobre los recursos del robot y que libera carga para ejecutar otras tareas que antes se veían comprometidas.

El equipo de investigación implicado en este proyecto está formado por Vicente Matellán, Francisco Rodríguez Lera, Camino Fernández Llamas, Angel Manuel Guerrero, y Claudia Álvarez Aparicio, por parte de la ULE, y Francisco Martín y Jonathan Ginéz, por parte de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid.

ROBÓTICA SOCIAL EN EL HOGAR

La introducción masiva de robots sociales en el hogar está siendo estudiada por cientos de grupos de investigación  multidisciplinares. Mantener una correcta localización en el entorno de trabajo es uno de los mayores problemas dentro de la comunidad robótica, más aún cuando la pretensión es hacerlo de forma robusta en entornos dinámicos complejos.  “Esta dificultad viene dada no solo por la complejidad de entender las circunstancias de una oficina o apartamento habitado por humanos, también tiene el problema de la imperfección de los sensores del robot”, explican los investigadores quienes consideran que este tipo de trabajos “se hacen imprescindibles para un despliegue masivo de robots en la sociedad, además al funcionar sobre sensores de bajo coste y al aliviar el coste de  procesamiento asociado a esta tarea básica de los robots móviles, permitimos la creación de robots robustos asequibles”.

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