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Robótica para la inclusión
Un nuevo sistema de visión artificial desarrollado en la UMA puede ayudar a los discapacitados
Se trata del proyecto de excelencia Arquitectura Visual basada en Percepción Activa - El profesor de la Universidad de Málaga Antonio Jesús Bandera es el responsable de la investigación, que tiene por objeto desarrollar un sistema perceptivo visual artificial que podría emplearse en cualquier robot de servicio
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Primer plano de MUECAS, la cabeza robótica diseña por el grupo RoboLab de la Universidad de Extremadura
Foto: (AI) Andalucía Investiga
Miércoles, 23 de Febrero de 2011   Málaga, España,
El grupo de investigación que dirige el profesor de la Universidad de Málaga Antonio Jesús Bandera Rubio desarrolla un proyecto de excelencia enmarcado en la robótica de servicio, que puede aportar una ayuda en la asistencia a personas con discapacidad. Su objetivo es desarrollar un sistema perceptivo visual artificial, muy influenciado en alguna de sus fases por el que presentamos las personas, así como evaluarlo en dos aplicaciones: la interacción con humanos, y la navegación autónoma.

Este sistema perceptivo se integraría, desde una perspectiva más general, “en un robot social, es decir, que comparte su entorno con personas y que exhibe un comportamiento socialmente correcto: te mira a los ojos cuando le hablas, te saluda si te lo cruzas, etc.”, indica el profesor Bandera, que aclara: "En realidad, estamos trabajando en el desarrollo de una cabeza robótica expresiva (llamada MUECAS), en colaboración con la Universidad de Extremadura".

No obstante, el sistema podría emplearse en cualquier robot de servicio, "bien con aspecto más o menos humanoide, o bien tipo silla motorizada o plataforma robótica", explica el responsable del proyecto de excelencia Arquitectura Visual Basada en Percepción Activa.

Dos cámaras estéreo
De un modo más concreto, los investigadores de la UMA pretenden crear una arquitectura perceptiva, que dotaría al robot o cabeza robótica en que se instalara de una gran autonomía y capacidad de interacción. Se usaría un único sistema sensorial, consistente en un par de cámaras estéreo paralelas previamente calibradas. Esta arquitectura se descompone en cuatro módulos perceptivos de bajo y medio nivel, que deben proporcionar la información necesaria para: permitir la autolocalización local del robot; evitar obstáculos; construir el mapa del entorno usando marcas naturales y proporcionar la capacidad de localización y global; y detectar la presencia de un usuario y reconocerlo, interpretando posibles comandos que éste pueda darle por reconocimiento de gestos manuales. Los científicos están trabajando en la evitación de obstáculos, ya que los otros tres puntos están logrados.

Por otra parte, "cuando hablamos de módulos de bajo o medio nivel nos referimos a su capacidad para procesar la información", explica el profesor Bandera, que detalla: "Si la información que capturan las cámaras son dos imágenes, bajo nivel implica que hacemos un proceso sobre ellas directamente para conseguir algún fin, como detectar caras, extraer la silueta de la persona, detectar objetos que destacan del fondo etc." Y sobre esta información ya procesada se construirían los módulos de medio nivel: "Reconocer gestos o expresiones faciales, crear un mapa de la habitación con la posición de objetos significativos, como por ejemplo un póster o extintor en la pared, etc.".

Módulos software creados
Como indica el responsable del proyecto, el desarrollo del sistema perceptivo de visión artificial "se basa en crear una serie de módulos software que aportan funcionalidades muy concretas". Por el momento, se ha logrado ya un sistema de atención, que permite seleccionar de la escena aquellos elementos que destacan, bien por su color o contraste con respecto a los colores de las regiones que los rodean, o por su relevancia para que se realicen ciertas tareas. "El sistema se basa, en cierta medida, en cómo funciona nuestro propio sistema perceptivo visual, incluyendo elementos como la inhibición de retorno (no fijar la atención inmediatamente sobre el mismo objeto) o la combinación de distintas características visuales".

También se han logrado funcionalidades que permiten detectar la presencia de una persona, extraer su silueta y reconocer gestos dinámicos que se realicen con ambas manos (por ejemplo, decir hola). Otro aspecto ya conseguido es la obtención de funcionalidades que permiten detectar la presencia de objetos llamativos (por su color o contraste con el fondo), que se usan como marcas visuales en un sistema de navegación para un robot móvil. Se ha estudiado cómo usar esta información para crear mapas del entorno que explora, y donde desarrollará su actividad el robot. También se ha analizado cómo dividir dicho mapa en zonas.

"En este sentido, el sistema implementado es capaz de detectar automáticamente estos cambios. La idea es que, en función de dónde estés (cocina, salón, etc.), te encontrarás ciertos objetos y desarrollarás ciertas funciones. Eso permite mejorar la eficiencia de los algoritmos y es algo que las personas también hacemos de forma intuitiva", explica Antonio Jesús Bandera.

Por último, el equipo ha creado un sistema de bajo coste computacional, que permite que el robot pueda tener una estimación de cuánto se va moviendo (odometría visual). Es una forma de cuantificar en qué medida se cumplen las órdenes de movimiento ejecutadas. "La idea es ampliar este conjunto de funcionalidades para incluir la evitación de obstáculos, entendiéndola también como una tarea reactiva, que se realiza rápido y sin pensarlo", señala Bandera. De momento, "ya tenemos una propuesta que funciona muy bien con datos de distancia a obstáculos obtenidos de un sensor láser", añade.

"En definitiva, hemos desarrollado un importante conjunto de funcionalidades que se integran en un sistema software de percepción, orientado a la interacción con personas y a la detección de marcas visuales para navegación", expone Bandera. Ahora, los investigadores quieren integrar dicho sistema en la cabeza robótica (MUECAS) y aumentar el conjunto de funcionalidades, incluyendo aquellas que permiten mejorar la comunicación persona-robot, tanto por el uso de canales de audio, como la expresividad.

De la robótica a la rehabilitación
Un aspecto que plantean los científicos malagueños y que forma parte de la interacción hombre-máquina es la posibilidad de que el sistema desarrollado pueda identificar quién es la persona que tiene delante, qué está haciendo y cómo lo está haciendo, y que incluso pueda reconocer cuál es su estado interno.

"El hecho de reconocer determinados gestos o acciones no nos da directamente un estimador de la actividad que está haciendo la persona (está escribiendo o está abriendo una caja), tema que debemos tratar en coordinación con un reconocedor de objetos y modulado por la información de contexto (habitación)", señala Bandera. En cuanto a la detección de expresiones faciales, permitiría tener un descriptor del estado de la persona en cuestión.

En este sentido, el equipo está desarrollando una nueva propuesta. "La idea es trabajar en una terapia para neurorehabilitación en la que, como innovación, aparecerá un robot socialmente interactivo, con capacidades para tratar, por ejemplo, con pacientes con deficiencias motoras en sus miembros superiores", indica el responsable.

Este trabajo se haría en colaboración con investigadores de las Universidades de Jaén, Extremadura y Carlos III de Madrid, el CITIC y el Hospital Universitario Virgen del Rocío. Para su desarrollo, el grupo ha solicitado financiación al Ministerio de Ciencia e Innovación (MICINN) y a la Junta de Andalucía, a través de la convocatoria de proyectos de excelencia de 2011 de la Consejería de Economía, Innovación y Ciencia.

*Este artículo se publica bajo Licencia CC por parte de su autora
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Miércoles, 23 de Febrero de 2011
MUECAS es una cabeza robótica expresiva en la que se integrará el sistema perceptivo que desarrolla el equipo del profesor Bandera
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