Robots que reconocen gestos humanos

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megacam
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Robots que reconocen gestos humanos

Mensaje sin leer por megacam » Junio 21st, 2012, 11:30 am

Los investigadores del Instituto de A * Star for Infocomm Research en Singapur han creado software de reconocimiento de gestos que permite a los robots de reconocer gestos humanos correcta y rápidamente, con una cantidad mínima de la formación.

El equipo de investigación, encabezado por Rui Yan, adaptó un atractor localista de red (LAN), que es un modelo de memoria cognitiva, para desarrollar un nuevo sistema para comunicarse con los robots sociales. Los robots de formación para reconocer y responder a los gestos humanos es difícil, porque a un robot, los gestos simples, tales como agitar una mano o señalando pueden aparecer muy diferente cuando se hace por diferentes individuos. Sin embargo, esta capacidad será un aspecto clave de los robots que interactúan con los humanos.
Infocomm.jpg
A * Star Instituto de Investigación de Infocomm ha creado un software de reconocimiento gesto
que permite a los robots de reconocer los gestos humanos.
(Fuente: Measureand Inc.)
Muchos robots sociales serán operados por personas que no son expertos en robótica e incluso cómoda con las máquinas. Para los robots sociales, lo que significa que necesitan tener interfaces que pueden interactuar fácilmente con los seres humanos. La más obvia, de forma natural para los seres humanos para comunicarse es a través del contacto visual y gestos. El equipo del sistema de reconocimiento de gestos de LAN requiere una cantidad muy pequeña de los datos de entrenamiento. También evita tediosos procesos de formación.

Para probar el sistema, Yan y su equipo se integra con una chaqueta hecha de ShapeTape, que es un 3D curva y giro sensor basado en fibra óptica, para controlar la flexión y la torsión de las manos de una persona y los brazos. La "cinta" demuestra un posicionamiento preciso y la información de orientación a lo largo de su longitud. Se utiliza típicamente en la realidad virtual, seguimiento de movimiento, y las aplicaciones de control robótico.

El equipo programó el ShapeTape para proporcionar en tiempo real los datos sensoriales de la orientación 3D de hombros, los codos y las muñecas, que el sistema reconoce como corrientes de vectores de características extraídas de los datos. El sistema de reconocimiento de gestos encargó a un robot virtual para ejecutar comandos predefinidos, como se mueve en diferentes direcciones, cambiar la velocidad o detenerse.

Si cinco usuarios diferentes llevaba la chaqueta ShapeTape. Cada usuario se emplea para controlar un robot virtual mediante movimientos simples del brazo que representa el comando predefinido - por ejemplo, más rápido, más lento, hacia adelante o hacia atrás. Los resultados fueron que el sistema interpreta correctamente 99,15 por ciento de los gestos de los distintos usuarios. También era fácil para programar el sistema con nuevos comandos, simplemente mediante la demostración de un nuevo gesto varias veces.

Yan y su equipo están abordando el siguiente paso en la mejora del sistema, que consiste en hacer posible que las personas para controlar los robots, sin la chaqueta u otros dispositivos. Ellos esperan que para hacer esto mediante la sustitución de la cubierta ShapeTape con cámaras muy sensibles. El sistema de próxima generación incorporará una cámara de Microsoft Kinect y llevarán a cabo en un robot autónomo para poner a prueba la utilidad del sistema en las tareas de servicio efectivo.

La cámara Kinect se está haciendo popular en la investigación y el desarrollo del robot, como se muestra por la navegación en 3D y el trabajo de mapeo realizado por el Massachusetts Institute of Technology, Ciencias de la Computación y el Laboratorio de Inteligencia Artificial (CSAIL).

http://www.youtube.com/watch?v=ZMZr1jNDVGY

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