Robot aprende a dar “esos cinco” y estrechar la “mano”

^{Rodney Brooks le da “esos cinco” a Baxter en la conferencia TED Talk.
Steve Jurvetson / flickr}

Un equipo de ingenieros de los Estados Unidos y China ha presentado a un robot que aprende sobre interacciones sociales en humanos al observar los gestos que realizan las personas en un video. Además, el robot, llamado Baxter, también puede asumir el rol de una persona en cierto tipo de interacciones. El reporte sobre este avance tecnológico será presentado en la conferencia ICRA 2017 que tendrá lugar en Singapur. 

La interacción entre humanos y robots es una de las tareas más apremiantes de la robótica actual. Para hacer que las personas se sientan más cómodas en presencia de los robots, se utilizan diversas técnicas, desde elementos decorativos (ojos) hasta otros otros más bien funcionales (tentáculo). En este nuevo proyecto, los desarrolladores enseñaron a un robot a interactuar en diferentes contextos de interacción física entre personas. 

Se utilizó el robot Baxter, fabricado por Rethink Robotics, cuyo algoritmo aprendió sobre distintos escenarios de la interacción humana con videos RGB-D (el contenido visual es completado con información sobre la escena). En los videos que utilizó el robot, se ve cómo se saludan las personas (estrechan o mueven las manos o incluso se "dan los cinco"), se ayudan o se alcanzan objetos. Así, el robot podía evaluar el movimiento de las personas en diferentes contextos. 

Tianmin Shu et al. / ICRA 2017

Luego, los autores reemplazaron a una de las personas en situaciones similares con el robot. Para esta tarea, Baxter estuvo equipado con el sensor de profundidad Kinect, que le permitía evaluar el movimiento y sacar conclusiones antes de emitir una respuesta. Asimismo, los sensores en los brazos hicieron que el contacto físico sea preciso, ya sea para alcanzar una taza o estrechar la mano. 

^{Acciones del robot en el simulador. 
Tianmin Shu et al. / ICRA 2017}

El movimiento de Baxter fue evaluado en un simulador y luego se invitó a 12 voluntarios para interactuar directamente con él. Los sujetos determinaron que el movimiento del robot fue más natural en comparación con las acciones de robots cuyos movimientos están ya programados.

^{Tianmin Shu et al. / ICRA 2017}

Un trabajo similar fue presentado en la Universidad de Wisconsin en Madison. En él, los investigadores enseñaron a un brazo robótico a pasar los platos limpios a una persona. Siguiendo el ejemplo de los humanos, el robot realizó la tarea con una precisión del 90% en la predicción de cuándo tocaba alcanzar un plato. 

El robot Baxter tiene un clásico diseño industrial multipropósito con dos brazos y un set de sensores para evaluar los cambios en el ambiente. Está controlado por el sistema de operación robótico (ROS) de código abierto. Previamente, el robot aprendió a agarrar una pistola, reconocer objetos al tacto y planchar ropa. También fue utilizado para una demostración de la interfase del cerebro, que permite controlar al robot ayudándole a prevenir errores en tiempo real. 

Nicolás Vorontzov
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