Robots Humanoides en las Ciencias...
37
Cesar Augusto Puente Montejano [email protected] José Ignacio Núñez Varela [email protected] EPCOM 2014 6 Febrero 2014 Robots Humanoides en las Ciencias Computacionales
Transcript of Robots Humanoides en las Ciencias...
Cesar Augusto Puente [email protected]
José Ignacio Núñez [email protected]
EPCOM 2014
6 Febrero 2014
Robots Humanoides en las Ciencias
Computacionales
¿Porqué robots humanoides?
iCub © RobotCub
Adquisición de datos
Planeación
Actuación
Robótica Inteligente
Aprendizaje
Razonamiento
Toma de decisiones
Planeación
Entendimiento
Sentido común
PR2 © Willow Garage
Incertidumbre
Presentación Robots NAO
Proyecto de investigación científica básica No. 177041
Dr. Cesar Augusto Puente Montejano (r)
Dr. José Ignacio Nuñez Varela
Dr. Juan Carlos Cuevas Tello
M.I. Omar Vital Ochoa
Dr. Francisco Eduardo Martínez Pérez
Ing. Rogelio Castillo Morquecho
Coordinación de Módulos de Control GuiadosVisualmente en un Marco de Toma deDecisiones para Robots Humanoides
Objetivo La investigación de algoritmos para la coordinación de módulos de control que guíen visualmente el comportamiento de un robot humanoide, todo esto dentro de un marco de toma de decisiones.
– Jerarquización y estructuración por niveles del sistema motor ocular y de visión
– Cada nivel representa un módulo de control que tomará decisiones que ayuden a la reducción de la incertidumbre del mismo
– Aunque independientes, los módulos deberán coordinarse para realizar una tarea correctamente
Metodología propuesta
Metodología propuesta
Metodología propuesta• Etapa 1: Análisis y diseño de los módulos del
sistema de visión
– Identificar, diseñar e implementar sub-procesos de visión por módulo.
• Etapa 2: Implementación y pruebas sobre un robot humanoide
– Prototipos de los módulos de visión y desarrollo del control de sistemas de motores.
• Etapa 3: Integración de módulos y evaluación del sistema
– Interfaces entre módulos e integración de sistema completo
* Retroalimentación con la comunidad científica
Detección Localización Reconocimiento Entendimiento
• Tareas de la visión por computadora
A. Andreopoulos, S. Hasler, H. Wersing, H. Janssen, J.K. Tsotsos, E. Korner, Active 3D Object Localization using a humanoid robot, IEEE Transactions on Robotics 27 (1) (2011) 47–64.
J. Tsotsos, The Encyclopedia of Artificial Intelligence, John Wiley and Sons, 1992. pp. 641–663 (Chapter: Image Understanding).
• Filtros compuestos de correlación no-lineal
F.E. Martínez-Perez, J.A. González-Fraga, M. Tentori, Automatic activiy estimation based on object behavior signature
• Filtros compuestos de correlación no-lineal
¿ Retroalimentación ?
• Filtros compuestos de correlación no-lineal
– Resultados esperados
– Evaluación de eficiencia
• Velocidad
• Discriminación de objetos
• Localización de objetos
Reflexiones
• Un robot debe aprender a reconocer objetos para llevar a cabo una tarea. (¿Qué?)
• Retroalimentación <-> Incertidumbre
• ¿Capacidad de procesamiento suficiente?
• “Ensuciarse(nos) las manos”
• Un robot debe conocer la ubicación de un objeto para llevar a cabo una tarea. (¿Dónde?)
• ¿Aplicaciones?
Imagen: http://www.unitec.ac.nz/advance/wp-content/uploads/2012/11/Robots4.jpg
Aún hay mucho trabajo por hacer para tener robots
inteligentes en nuestras vidas
¡Gracias por su atención!
http://ciep.ing.uaslp.mx/computacion/vision
