Robótica: Interacción Humano-Robot - Teoría y Aplicaciones

Se presenta una breve introducción de un sistema de control retroalimentado para aplicaciones en robótica, y se explica cada una de sus partes constituyentes. En esta clase, se mencionan varios sensores, tipos de algoritmos de control, y modelos matemáticos de robots.

En este video se presenta la clasificación de los robots según su entorno, mecanismo de interacción, y campo de aplicación.

Se presentan brevemente los robos  humanoides, zoomórficos, móviles, vehículos autónomos, robots manipuladores, exoesqueletos robóticos, robots de consumo, robots educacionales, y robots de servicio.

Breve introducción a la Interacción Hombre-Robot con ejemplos orientados al tipo de interacción física, cognitiva y social.

Se revisan temas relacionados con la interacción remota, interacción en la proximidad, teleoperación, y telemanipulación.

Se habla de un tercer tipo de interacción la cual es una interacción social. Adicionalmente, se explican las zonas de interacción social de la persona. Se explica también como un robot debería considerar el rango de visión de una persona para acercarse de una manera socialmente aceptable.

Se describe cada etapa de una arquitectura de interacción social para un robot móvil que utiliza técnicas de comunicación no-verbal.

Se presenta un ejemplo de aplicación de la arquitectura de interacción social para un robot móvil que utiliza técnicas de comunicación no-verbal, en el que se indican casos de evasión, acercamiento, y seguimiento a un humano.

Se explica brevemente acerca de las primeras pautas de la HRI, así como su evolución desde los años 1990.

Se define que conforma a un sistema HRI. También se indican cuales son los aspectos clave de un sistema HRI.

Se analizan tipos de interfaz, y tipos de comunicación entre el humano y el robot.

Se presenta un breve análisis de la productividad y rentabilidad de procesos al usar solo humanos, al usar solo robots, y al utilizar humanos colaborando con robots.

En este video se habla de la seguridad para sistemas cooperativos. Se muestran las normas ISO y ANSI, y se indican las recomendaciones generales de seguridad recomendadas para sistemas HRI.

En este video, se analiza un ejemplo de aplicación de un sistema HRI, y se lo explica paso a paso desde el punto de vista de los conceptos generales aprendidos.

Se indican los seis tipos diferentes de métricas que se utilizan para caracterizar sistemas HRI.

Métricas para sistemas HRI basadas en la efectividad de la misión son explicadas en este video. En particular, métricas basadas en tiempo, métricas de error, y métricas de cobertura.

En este video se analizan métricas relacionadas con la eficiencia del comportamiento humano, indicadores cognitivos del humano, indicadores fisiológicos del humano, e indicadores psicológicos del humano.

En este video se analizan métricas relacionadas al comportamiento del robot, como su efectividad y eficiencia, robustez, nivel de autonomía, capacidad de aprendizaje, adaptabilidad, conciencia de si mismo, y conciencia del humano.

Se analiza la métrica de tolerancia a la negligencia, la cual indica como disminuye la efectividad de una tarea colaborativa cuando un humano la descuida dejando solo al robot. También se analiza que es lo que pasa cuando la complejidad de la tarea aumenta. Esta métrica suele usarse para medir el nivel de autonomía de un robot.

Se analiza en detalle la métrica del esfuerzo de interacción del robot.

Se analiza en detalle la métrica de demanda de atención de un robot.

Se analiza en detalle la métrica de tiempo libre de un humano al interactuar con un robot.

Se analiza en detalle la métrica de abanico (fan out), la cual analiza la efectividad de una tarea cooperativa al aumentar la cantidad de robots con las que interactúa un humano.

Se analizan las métricas de eficiencia de acción y comportamiento de equipo humano-robot.

Se analizan las métricas de eficiencia cognitiva del equipo humano-robot.

Ejemplo de aplicación de varias métricas para un humano colaborando con un robot manipulador y un robot móvil.

Ejemplo de aplicación de varias métricas para un humano colaborando con un robot manipulador y un robot móvil.

Ejemplo de aplicación de varias métricas para un humano colaborando con un robot manipulador y un robot móvil.

Ejemplo de aplicación de varias métricas para un humano colaborando con un robot manipulador y un robot móvil.

Se analizan conceptos de diseño relacionados a sistemas HRI. Se analiza el nivel de autonomía, y se estudia la diferencia entre el nivel de autonomía de la escala de Sheridan con respecto al nivel de autonomía para sistemas HRI.

Se revisan tres modelos diferentes de arquitecturas para robots que pueden ser usados en sistemas HRI y sus beneficios.

Se analizan los conceptos de naturaleza del intercambio de información, adaptación, definición de las tareas, y estructura del equipo humano-robot.

Se revisan conceptos de diseño relacionados a sistemas HRI aplicados a un ejemplo. Se analiza el nivel de autonomía, y se estudia la diferencia entre el nivel de autonomía de la escala de Sheridan con respecto al nivel de autonomía para sistemas HRI.

Se revisa con ejemplo tres modelos diferentes de arquitecturas para robots que pueden ser usados en sistemas HRI y sus beneficios.

Se analiza con ejemplo los conceptos de naturaleza del intercambio de información, adaptación, definición de las tareas, y estructura del equipo humano-robot.

Se indican lineamientos para diseñar la taxonomía de un sistema HRI.

Se indica en base a un ejemplo como aplicar los lineamientos para diseñar la taxonomía de un sistema HRI.

Se analizan factores humanos como la carga de trabajo, la conciencia en la situación, la confianza en la automatización, modelos mentales del humano, y varios factores cognitivos del humano como la somnolencia y el nivel de estrés.

En este video se analiza con un ejemplo como se puede medir la carga de trabajo de una persona, así como varios otros índices de carga al realizar una tarea.

En este video se analiza con un ejemplo a la conciencia de la situación de el humano y del robot, y a un posible modelo para este parámetro. Se analiza también la confianza en la automatización y modelos mentales.

En este video se analiza con un ejemplo como se podría obtener varios factores cognitivos del ser humano, como somnolencia, calidad del sueño, estrés, entre otros. Estos parametro puede servir para ayudar a reducir errores humanos y accidentes en ciertos procesos y aplicaciones.

Se revisan de manera general la diferencia entre inteligencia artificial, machine learning, y deep learning, las cuales son areas muy útiles para el área de HRI.

Se hace un breve resumen de las principales técnicas de machine y deep learning, y se revisa una posible aplicacion de aprendizaje supervisado relacionada con visión por computador. Las técnicas analizadas tienen varias aplicaciones para sistemas HRI, incluyendo la detección de la persona y sus parámetros cognitivos.

En este video, se analiza un caso de estudio para un robot móvil de asistencia tipo scooter. La idea pricipal, es que el robot detecte los parametros cognitivos del humano usando técnicas de deep learning. Si el humano no está en condiciones de seguir manejando, entonces el robot va tomando el control del vehículo paulatinamente, cambiando de esta manera su nivel de autonomía.

En este video, se analiza un caso de estudio para un robot móvil de asistencia tipo scooter. La idea pricipal, es que el robot detecte los parametros cognitivos del humano usando técnicas de deep learning. Si el humano no está en condiciones de seguir manejando, entonces el robot va tomando el control del vehículo paulatinamente, cambiando de esta manera su nivel de autonomía.