Un robot se pasea por la Universidad

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.