Los ingenieros de la Universidad de California en San Diego han entrenado a un robot humanoide para que aprenda y realice sin esfuerzo una variedad de movimientos expresivos, incluidas rutinas de baile simples y gestos como saludar, chocar los cinco y abrazar, todo mientras mantiene una marcha constante en terrenos diversos.
La mayor expresividad y agilidad de este robot humanoide allana el camino para mejorar las interacciones humano-robot en entornos como líneas de montaje de fábricas, hospitales y hogares, donde los robots podrían operar de forma segura junto a los humanos o incluso reemplazarlos en entornos peligrosos como laboratorios o sitios de desastre.
“A través de movimientos corporales expresivos y más parecidos a los humanos, nuestro objetivo es generar confianza y mostrar el potencial de los robots para coexistir en armonía con los humanos”, dijo Xiaolong Wang, profesor del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Escuela de Ingeniería Jacobs de la UC San Diego. “Estamos trabajando para ayudar a remodelar las percepciones públicas de los robots como amigables y colaborativos en lugar de aterradores como The Terminator”.
Wang y su equipo presentarán su trabajo en la Conferencia de Robótica: Ciencia y Sistemas de 2024, que se celebrará del 15 al 19 de julio en Delft, Países Bajos.
Lo que hace que este robot humanoide sea tan expresivo es que está entrenado en una variedad diversa de movimientos del cuerpo humano, lo que le permite generalizar nuevos movimientos e imitarlos con facilidad. Al igual que un estudiante de baile de aprendizaje rápido, el robot puede aprender rápidamente nuevas rutinas y gestos.
Para entrenar a su robot, el equipo utilizó una colección extensa de datos de captura de movimiento y videos de baile. Su técnica implicó entrenar la parte superior e inferior del cuerpo por separado. Este enfoque permitió que la parte superior del cuerpo del robot replicara varios movimientos de referencia, como bailar y chocar los cinco, mientras que sus piernas se centraban en un movimiento de paso constante para mantener el equilibrio y atravesar diferentes terrenos.
“El objetivo principal aquí es mostrar la capacidad del robot para hacer diferentes cosas mientras camina de un lugar a otro sin caerse”, dijo Wang.
A pesar del entrenamiento separado de la parte superior e inferior del cuerpo, el robot opera bajo una política unificada que gobierna toda su estructura. Esta política coordinada asegura que el robot pueda realizar gestos complejos de la parte superior del cuerpo mientras camina de manera constante sobre superficies como grava, tierra, virutas de madera, césped y caminos de concreto inclinados.
Las simulaciones se realizaron primero en un robot humanoide virtual y luego se transfirieron a un robot real. El robot demostró la capacidad de ejecutar movimientos aprendidos y nuevos en condiciones del mundo real.
Actualmente, los movimientos del robot están dirigidos por un operador humano que utiliza un mando de juego, que dicta su velocidad, dirección y movimientos específicos. El equipo prevé una versión futura equipada con una cámara para permitir que el robot realice tareas y navegue por terrenos de forma autónoma.
El equipo ahora se centra en refinar el diseño del robot para abordar tareas más complejas y detalladas. “Al ampliar las capacidades de la parte superior del cuerpo, podemos ampliar el rango de movimientos y gestos que el robot puede realizar”, dijo Wang.
Título del artículo: “Control expresivo de cuerpo completo para robots humanoides.” Los coautores incluyen a Xuxin Cheng*, Yandong Ji*, Junming Chen y Ruihan Yang, UC San Diego; y Ge Yang, Instituto Tecnológico de Massachusetts.
*Estos autores contribuyeron por igual a este trabajo.
Título del artículo
Control expresivo de cuerpo completo para robots humanoides
