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Towards Better Robot Manipulation: Improvement through Interaction

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Robots que aprenden de la experiencia

Se han desarrollado con éxito tres nuevas estrategias tecnológicas a fin de mejorar las capacidades de los robots, destinadas a dos plataformas robóticas distintas. Los resultados son interesantes de cara a mejorar la precisión y la eficiencia de los robots.

La robótica es importante para avanzar en la industria y permitir distintas aplicaciones diversas, desde ayudar a las personas con discapacidades físicas hasta contribuir a operaciones de búsqueda y rescate. El proyecto ITHRUI(se abrirá en una nueva ventana) (Towards better robot manipulation: Improvement through interaction), financiado por la Unión Europea, analizó cómo se puede aprovechar el aprendizaje para mejorar la manipulación de los robots. Por lo general, los robots se suministran con un conocimiento integrado modesto para realizar tareas de manipulación en el entorno humano. El equipo del proyecto pretendía ir un paso más allá mejorando la capacidad de aprendizaje de origen del robot. En particular, pretendían avanzar en las capacidades de los robots mediante sus interacciones a lo largo de su vida, con muy poca intervención por parte de los usuarios. El equipo también estudió cómo los robots pueden mejorar sus capacidades mediante formas simples de comportamiento comunicativo, como mirar y señalar, de modo que puedan «manipular» personas. Para abordar estos desafíos, ITHRUI analizó las arquitecturas de control de los robots elaboradas según el paradigma detectar-modelizar-planificar-actuar e identificó distintas estrategias para mejorar el rendimiento. Esto se logró con éxito en dos plataformas distintas para robots, la plataforma HERB de la Universidad Carnegie Mellon (Estados Unidos) y la plataforma iCub de la Universidad Técnica de Oriente Medio (Turquía). Las nuevas estrategias pueden complementar eficazmente las plataformas robóticas actuales y ayudarlas a mejorar con el tiempo. En este sentido, el equipo del proyecto también definió un marco unificado para mejorar la interacción entre robots y personas. Gracias a estos esfuerzos, mejorarán las plataformas robóticas colaborativas para manipulación, lo cual puede tener repercusiones importantes para la tecnología robótica en muchos campos.