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Softcomputing and Learning Techniques applied to Human-Robot Interaction. 2007 - 2010. Ref. TIN2007-66367.(Spanish Gvnt.)

Entidades participantes: Universidad de Granada. Universidad de Cádiz. Universidad de Córdoba. Universidad de Orebro.

Duración desde: 1/10/2007      hasta: 30/09/2010

Investigador principal: Eugenio Aguirre Molina

Número de investigadores participantes:  Seis de la Universidad de Granada, uno de la Universidad de Cádiz, uno de la Universidad de Córdoba y otro más de la Universidad de Orebrö (Suecia). Total: 9 participantes.

Este proyecto se desarrolla dentro del trabajo del Grupo de Investigación en Sistemas Inteligentes

Descripción del Proyecto

Técnicas de Softcomputing y Aprendizaje en el ámbito de la Interacción Robot-Persona (SAIRP)

Dentro del ámbito de los Sistemas Inteligentes es necesario conseguir una mayor autonomía y capacidad de comunicación de la alcanzada actualmente. Una de las forma de conseguirlo es mediante el desarrollo de interfaces naturales entre el sistema y el ser humano. En este proyecto nos centramos en los robots como un sistema inteligente que debe actuar en el mundo real y relacionarse de manera adecuada con las personas de su entorno. El objetivo que nos planteamos es conseguir una interacción robot-persona que sea más natural y se adapte mejor a la forma de interactuar de los seres humanos. Para conseguirlo nos proponemos el uso de técnicas de Softcomputing y Aprendizaje. Estas técnicas han demostrado su potencia y flexibilidad en su aplicación a problemas complejos con alta dimensionalidad y afectados por incertidumbre e imprecisión. Entre estas técnicas, destacamos el uso de la Lógica Difusa, por su capacidad para el tratamiento de la información sometida a ruido y la potencia para expresar y representar el conocimiento de forma parecida a como lo hacemos las personas. Por otra parte, la técnicas de Aprendizaje Inductivo, se han mostrado útiles como una herramienta para extraer y representar eficientemente la información relevante de un problema, manteniendo un buen equilibrio entre interpretabilidad del conocimiento obtenido y precisión. Además, pueden aplicarse a problemas dónde existe un elevado número de variables y/o de instancias involucradas en el mismo.

 

En resumen, en este proyecto nos proponemos como objetivo general el estudio, diseño, desarrollo y aplicación de técnicas de softcomputing y aprendizaje para hacer posible una interacción natural entre un sistema inteligente (robot) y las personas, aumentando así la autonomía y capacidad de comunicación del sistema. Este objetivo genérico se puede concretar en tres objetivos más específicos.

  1. Conseguir un seguimiento robusto de las personas. Para ello se cuenta con un sistema de seguimiento que utiliza visión estéreo, ya desarrollado por el equipo que solicita el proyecto, y al que se propone añadir otros tipos de información sensorial para llegar a un sistema de seguimiento multimodal más robusto.
  2. Conseguir el modelado de la atención de los usuarios para poder “medir” el posible interés de las personas en la interacción y poder ofrecer así una respuesta adecuada del robot. Para ello se adaptarán algoritmos de aprendizaje en los que el equipo posee una amplia experiencia o se crearán nuevos algoritmos en función de las peculiaridades de este dominio.
  3. Una vez que se cuenta con un modelo del interés, se utilizará esta información para la generación de estrategias adecuadas de interacción del robot con varias personas haciendo que éste cambie su foco de atención alternativamente, y/o realizando demandas de atención sin interrumpir bruscamente y contando con la confirmación de sus interlocutores.

Es importante destacar que aunque el proyecto se propone para implementarlo en un sistema robótico y sus beneficios serían de aplicación directa en la llamada “robótica de servicio”, también pueden ser de aplicación en los llamados “ambientes inteligentes” donde es necesario el desarrollo de interfaces atentas e inteligentes que conozcan los focos de atención de los usuarios y reaccionen de manera adecuada ante sus preferencias. Otro posible campo de aplicación es el área de la seguridad y videovigilancia donde es importante el desarrollo de técnicas de seguimiento de las personas y de modelado de la atención.

 En conclusión, mediante el proyecto propuesto se avanzaría entre la sinergia entre la Inteligencia Artificial y la Robótica produciéndose un importante beneficio mutuo para ambos campos.

Para llevar a cabo este proyecto se cuenta con los siguientes robots:

Robot Nomad 200 con equipo de visión para interacción Robot PeopleBot diseñado para la Interacción

Vídeos y material relacionado con este proyecto

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