La ULE y la URJC investigan un sistema de localización para robots sociales móviles

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 se enfrentan 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, por lo que «el 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.

El equipo de investigación implicado en este proyecto está formado por Vicente Matellán, Francisco Rodríguez Lera, Camino Fernández Llamas, Angel Manuel Guerrero, y Claudia Álvarez Aparicio, por parte de la ULE, y Francisco Martín y Jonathan Ginéz, por parte de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid.