Desarrollo de un sistema de interacción humano-humanoide mediante el reconocimiento y aprendizaje del lenguaje corporal

En la actualidad los avances en los diferentes campos que integran la robótica, han permitido que esta se impulse en diversas áreas, fuera incluso del ambiente industrial, constituyendo nuevos conceptos para la misma como lo son la robótica social y la robótica cognitiva, las cuales en su síntesis más simple buscan el desarrollo de dispositivos autónomos que sean acompañantes para los seres humanos y puedan enriquecer la vida diaria de las personas, así como permitir la mejora en la calidad de vida de estas. Y es así, que el desarrollo de los robots humanoides destinados a labores como la asistencia a enfermos y personas mayores, y la atención al público en diversos entornos como aeropuertos, hoteles, centros comerciales, etc. Ha abierto las puertas a nuevos campos de investigación que abarcan desde el diseño de los mismos, hasta el desarrollo de técnicas de interacción con los humanos. Este proyecto propone el desarrollo de un sistema que integre funcionalidades que permitan complementar el proceso comunicativo entre los seres humanos y los robots humanoides, mejorando la interacción humano-humanoide, a través de la implementación de algoritmos de aprendizaje automático, específicamente redes neuronales artificiales, dispuestas para ejecutar el reconocimiento del estado de ánimo de las personas (Feliz, Triste, Enojado, Sorprendido, Reflexivo y Normal) usando el lenguaje no verbal expresado con el lenguaje corporal; así como también la facultad de “enseñar” al robot humanoide lenguaje no verbal con el cual este pueda complementar los mensajes verbales e interactuar de forma coherente con el estado anímico de los seres humanos, y que este pueda generar sus propios gestos corporales. El sistema desarrollado incluye una función basada en redes neuronales multicapa (MLP) usada para efectuar el reconocimiento del estado de ánimo y la clasificación del mismo en las categorías establecidas, a través del lenguaje corporal expresado usando con valores angulares que describen la orientación de las diferentes articulaciones del cuerpo, obtenidos usando el sensor Kinect Versión 2, desarrollado por Microsoft. Incluye también una función con la que se puede emplear una conversación entre el usuario y el robot Pepper, usando un sistema de reconocimiento de voz integrado con una herramienta de generación de respuestas creada teniendo como base redes neuronales recurrentes (RNN); que, a su vez, teniendo en cuenta la respuesta generada determina un comportamiento físico adecuado con el cual robot humanoide Pepper, desarrollado por Aldebaran y Softbank Robotics, pueda complementar el mensaje verbal. Se desarrollaron una serie de secuencias de movimiento, usando una técnica de en la que el robot humanoide es programado mediante la imitación, que indican comportamientos específicos asociados con los diferentes estados de ánimo que puede reconocer el sistema y coherentes con el sentido de la conversación. Adicionalmente se empleó un modelo de red adversario generativo (GAN), a través del cual, explotando su funcionalidad generativa se lograron crear secuencias de movimiento a partir de las secuencias generadas con la herramienta de imitación, originales y diferentes que permiten generar la sensación de naturalidad en la ejecución de los comportamientos físicos reproducidos por el robot

• Autores: González López, Francisco Javier
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2018
• Institución: Universidad Autónoma de Occidente
• Repositorio: RED: Repositorio Educativo Digital UAO
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:red.uao.edu.co:10614/10162
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10614/10162
• Palabra clave: Ingeniería Mecatrónica; Redes Neuronales Artificiales (MLP); Redes Neuronales Recurrentes (RNN); Modelo Generativo Adversario (GAN); Robótica social; Robótica cognitiva; Robots humanoides; Interacción humano-humanoide; Reconocimiento de emociones; Aprendizaje automático
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