Interacción humano-robot.

La interacción humano-robot es el estudio de las interacciones entre humanos y robots. Es a menudo referido como HRI por los investigadores. La interacción humano-robot es un campo multidisciplinario con contribuciones de interacción humano-computador, inteligencia artificial, robótica, comprensión del lenguaje natural, diseño y ciencias sociales.

Definición
Formado por el ensamblaje de las dos palabras “inter” y “acción”, el término interacción, en su propia etimología, sugiere la idea de una acción mutua, en reciprocidad, de varios elementos. En el campo de las relaciones humanas, la “interacción” interviene como una contracción de la expresión “interacción social” definida como una relación interpersonal, entre dos individuos (aquí, hombre / robot), en la que se comparte información.

La interacción humano-robot se organiza en torno a varios paneles tecnológicos. De hecho, para desarrollar robots con la capacidad de colaborar pero también para “vivir” en contacto con humanos, los investigadores están trabajando para desarrollar algoritmos de aprendizaje, estudian el aspecto mecánico y realizan investigaciones sobre materiales.

Orígenes
La interacción entre humanos y robots ha sido un tema de ciencia ficción y especulación académica incluso antes de que existiera cualquier robot. Debido a que la HRI depende del conocimiento de la comunicación humana (a veces natural), muchos aspectos de la HRI son continuaciones de temas de comunicación humana que son mucho más antiguos que la robótica en sí.

El origen de HRI como un problema discreto fue declarado por el autor del siglo 20 Isaac Asimov en 1941, en su novela I, Robot. Él declara las tres leyes de la robótica como,

Un robot no puede dañar a un ser humano o, a través de la inacción, permitir que un ser humano sufra daño.
Un robot debe obedecer las órdenes que le den los seres humanos, excepto cuando tales órdenes entren en conflicto con la Primera Ley.
Un robot debe proteger su propia existencia siempre y cuando dicha protección no entre en conflicto con la Primera o Segunda Ley.

Estas tres leyes de la robótica determinan la idea de una interacción segura. Cuanto más se acercan el humano y el robot y más intrincada se vuelve la relación, más aumenta el riesgo de que un ser humano se lesione. Hoy en día en las sociedades avanzadas, los fabricantes que emplean robots resuelven este problema al no permitir que los humanos y los robots compartan el espacio de trabajo en ningún momento. Esto se logra definiendo zonas seguras usando sensores lidar o jaulas físicas. Por lo tanto, la presencia de humanos está completamente prohibida en el espacio de trabajo del robot mientras está funcionando.

Con los avances de la inteligencia artificial, los robots autónomos podrían eventualmente tener comportamientos más proactivos, planificando su movimiento en complejos entornos desconocidos. Estas nuevas capacidades mantienen la seguridad como el problema principal y la eficiencia como secundaria. Para permitir esta nueva generación de robots, se están realizando investigaciones sobre detección humana, planificación de movimientos, reconstrucción de escenas, comportamiento inteligente a través de la planificación de tareas y comportamiento compatible mediante el control de fuerza (esquemas de control de impedancia o admisión).

El objetivo de la investigación de HRI es definir modelos de las expectativas de los humanos con respecto a la interacción del robot para guiar el diseño del robot y el desarrollo algorítmico que permitiría una interacción más natural y efectiva entre los humanos y los robots. La investigación abarca desde cómo trabajan los humanos con vehículos no tripulados remotos y operados por teléfono hasta la colaboración entre pares con robots antropomorfos.

Muchos en el campo de HRI estudian cómo los humanos colaboran e interactúan y usan esos estudios para motivar cómo los robots deberían interactuar con los humanos.

El objetivo de las interacciones amistosas entre humanos y robots.
Los robots son agentes artificiales con capacidades de percepción y acción en el mundo físico a menudo referidos por los investigadores como espacio de trabajo. Su uso se ha generalizado en fábricas, pero en la actualidad tienden a encontrarse en las sociedades más avanzadas tecnológicamente en dominios críticos como la búsqueda y el rescate, la batalla militar, la detección de minas y bombas, la exploración científica, la aplicación de la ley, el entretenimiento y la atención hospitalaria.

Estos nuevos dominios de aplicaciones implican una interacción más estrecha con el usuario. El concepto de cercanía debe tomarse en su significado completo, los robots y los humanos comparten el espacio de trabajo, pero también comparten objetivos en términos de logro de tareas. Esta interacción estrecha necesita nuevos modelos teóricos, por un lado para los científicos de robótica que trabajan para mejorar la utilidad de los robots y por otro lado para evaluar los riesgos y beneficios de este nuevo “amigo” para nuestra sociedad moderna.

Con el avance en la inteligencia artificial, la investigación se centra en una parte hacia la interacción física más segura, pero también en una interacción socialmente correcta, que depende de criterios culturales. El objetivo es crear una comunicación intuitiva y fácil con el robot a través del habla, los gestos y las expresiones faciales.

Dautenhahn se refiere a la interacción amistosa entre humanos y robots como “Robotiquette” que la define como las “reglas sociales para el comportamiento del robot (una ‘robotiquette’) que son cómodas y aceptables para los humanos”. El robot debe adaptarse a nuestra forma de expresar deseos y órdenes. Y no al contrario. Pero los entornos cotidianos, como los hogares, tienen reglas sociales mucho más complejas que las que implican las fábricas o incluso los entornos militares. Por lo tanto, el robot necesita capacidades de percepción y comprensión para construir modelos dinámicos de su entorno. Necesita categorizar objetos, reconocer y ubicar a los humanos y promover sus emociones. La necesidad de capacidades dinámicas impulsa cada subcampo de la robótica.

Además, al comprender y percibir señales sociales, los robots pueden habilitar escenarios de colaboración con humanos. Por ejemplo, con el rápido aumento de las máquinas de fabricación personal, como las impresoras 3D de escritorio, las cortadoras láser, etc., al ingresar a nuestros hogares, pueden surgir situaciones en las que los robots pueden compartir el control, coordinar y realizar tareas de manera conjunta. Los robots industriales ya se han integrado en las líneas de ensamblaje industrial y están colaborando con humanos. El impacto social de tales robots ha sido estudiado y ha indicado que los trabajadores aún tratan a los robots y entidades sociales, confían en las señales sociales para comprender y trabajar juntos.

En el otro extremo de la investigación de HRI, el modelo cognitivo de la “relación” entre el ser humano y los robots beneficia a los psicólogos e investigadores robóticos que el estudio del usuario a menudo es de interés para ambas partes. Esta investigación se dedica parte de la sociedad humana. Para la interacción efectiva entre humanos y robots humanoides, deben implementarse numerosas habilidades de comunicación y características relacionadas en el diseño de tales agentes / sistemas artificiales.

Simplificación de interacciones.
Humanización
La apariencia no solo es importante, sino que los gestos también tienen un papel principal. Cuanto más humanoide sea la apariencia del robot, más fácil será para el hombre aceptar su compañía.

Para facilitar la aceptación del robot por parte del hombre y asegurar una interacción natural y segura, nada queda al azar, comenzando con la aparición del robot. Por lo tanto, el material flexible elegido como “piel” por Robopec robótico ayuda a que su robot sea expresivo: “Reeti nos permite agregar interacción entre el hombre y el robot, a través de un panel de emociones. La piel de Reeti es flexible y deformable, por lo que puede Imita ciertas emociones “, explica Christophe Rousset, fundador de Robopec. Además de una cara expresiva, los materiales suaves e inteligentes también permiten un toque más sensible.

Además, la reproducción de habilidades sensoriales motoras humanas en un robot sigue siendo un desafío esencial para la robótica. Esta brecha se llama entre la inteligencia artificial y la inteligencia sensible: Paradoja de Moravec.

Autonomía
AIST (Instituto Nacional de Ciencia y Tecnología Industrial Avanzada de Tsukuba), en colaboración con el CNRS, ha estado trabajando durante 10 años para desarrollar la comunicación entre humanos y robots, incluido el intento de crear un robot totalmente autónomo que comprenda y obedezca al hombre. Para hacer esto posible, los científicos optan por un enfoque centrado en la percepción tri-sensorial. A través de iCub, un pequeño robot de código abierto con tres sentidos (vista, oído, tacto), los investigadores del Instituto Italiano de Tecnología trabajan para mejorar el sentido del tacto. iCub es un robot humanoide que puede interactuar con su entorno y los seres humanos. Cubierto con sensores sensoriales, puede reconocer varios objetos, agarrarlos sin aplastarlos y retener su nombre.

En Akka Technologies, los ingenieros han incorporado una capa de inteligencia artificial al automóvil robótico Link and Go: “El automóvil es capaz de reconocer al pasajero y, según la hora y el contexto, sugiere rutas. El robot se convierte en una fuerza de proposición. Pero No importa el nivel de inteligencia, el hombre siempre debe poder recuperar la mano, en particular sobre los robots colaborativos dedicados al servicio. Lejos de las ficciones del robot capaz de tomar el control de nuestras vidas, Rodolphe Hasselvander, director de El Centro de Robótica Integrada de Ile-de-France (CRIIF) nos devuelve a la realidad: “No estamos en el punto de tener robots autónomos. La idea es tener un robot controlado de forma remota.

Retos tecnológicos
– Materiales inteligentes: para mejorar el sentido del tacto.
– Sensores sensoriales: para percibir mejor el entorno.
– Potencia de cálculo: para definir en tiempo real las trayectorias.
– Inteligencia Artificial: para aprender a reconocer el entorno y realizar nuevas tareas.
– Mecánica: para que los movimientos del robot parezcan naturales para el hombre. 3

Investigación general de HRI
La investigación de HRI abarca una amplia gama de campos, algunos generales a la naturaleza de HRI.

Métodos para percibir a los humanos.
La mayoría de los métodos intentan construir un modelo 3D a través de la visión del entorno. Los sensores de propiocepción permiten que el robot tenga información sobre su propio estado. Esta información es relativa a una referencia.

Los métodos para percibir a los humanos en el medio ambiente se basan en la información del sensor. La investigación sobre componentes y software de detección liderados por Microsoft proporciona resultados útiles para extraer la cinemática humana. Un ejemplo de una técnica más antigua es usar información sobre el color, por ejemplo, el hecho de que para las personas de piel clara las manos son más ligeras que la ropa usada. En cualquier caso, un humano modelado a priori se puede ajustar a los datos del sensor. El robot construye o tiene (dependiendo del nivel de autonomía que tenga el robot) un mapeo 3D de su entorno al que se asigna la ubicación de los humanos.

Un sistema de reconocimiento de voz se utiliza para interpretar los deseos u órdenes humanos. Al combinar la información inferida por propiocepción, sensor y habla, la posición y el estado humano (de pie, sentado).

Métodos para la planificación del movimiento.
La planificación del movimiento en un entorno dinámico es un desafío que, por el momento, solo se logra con robots de 3 a 10 grados de libertad. Los robots humanoides o incluso 2 robots armados que pueden tener hasta 40 grados de libertad no son adecuados para entornos dinámicos con la tecnología actual. Sin embargo, los robots de dimensiones inferiores pueden usar un método de campo potencial para calcular las trayectorias, evitando colisiones con humanos.

Modelos cognitivos y teoría de la mente.
Los humanos muestran respuestas sociales y emocionales negativas, así como una menor confianza hacia algunos robots que se asemejan, pero de manera imperfecta, a los humanos; este fenómeno ha sido denominado el “valle misterioso”. Sin embargo, investigaciones recientes en robots de telepresencia han establecido que imitar las posturas del cuerpo humano y los gestos expresivos ha hecho que los robots sean agradables y se involucren en un entorno remoto. Además, la presencia de un operador humano se sintió con más fuerza cuando se probó con un robot de telepresencia android o humanoide que con la comunicación de video normal a través de un monitor.

Si bien hay un creciente cuerpo de investigación sobre las percepciones y emociones de los usuarios hacia los robots, todavía estamos lejos de una comprensión completa. Sólo experimentos adicionales determinarán un modelo más preciso.

Sobre la base de investigaciones anteriores, tenemos algunas indicaciones sobre el sentimiento y el comportamiento de los usuarios actuales con respecto a los robots:

Durante las interacciones iniciales, las personas son más inciertas, anticipan menos presencia social y tienen menos sentimientos positivos cuando piensan en interactuar con robots. Este hallazgo ha sido llamado el script de interacción humano a humano.
Se ha observado que cuando el robot realiza un comportamiento proactivo y no respeta una “distancia de seguridad” (al penetrar en el espacio del usuario), el usuario a veces expresa miedo. Esta respuesta de miedo es dependiente de la persona.
También se ha demostrado que cuando un robot no tiene un uso particular, a menudo se expresan sentimientos negativos. El robot se percibe como inútil y su presencia se vuelve molesta.
También se ha demostrado que las personas atribuyen características de personalidad al robot que no se implementaron en el software.

Métodos para la coordinación humano-robot.
Una gran cantidad de trabajo en el campo de la interacción humano-robot ha analizado cómo los humanos y los robots pueden colaborar mejor. La principal señal social para los seres humanos mientras colaboramos es la percepción compartida de una actividad, con este fin, los investigadores han investigado el control anticipado de robots a través de varios métodos, que incluyen: monitorear los comportamientos de los compañeros humanos utilizando el seguimiento ocular, haciendo inferencias sobre la intención de la tarea humana y la acción proactiva por parte del robot. Los estudios revelaron que el control anticipatorio ayudó a los usuarios a realizar tareas más rápido que con el control reactivo solo.

Un enfoque común para programar señales sociales en robots es estudiar primero los comportamientos humano-humanos y luego transferir el aprendizaje. Por ejemplo, los mecanismos de coordinación en la colaboración entre humanos y robots se basan en el trabajo en neurociencia que examinó cómo habilitar la acción conjunta en la configuración humano-humano mediante el estudio de la percepción y la acción en un contexto social en lugar de aislarse. Estos estudios han revelado que mantener una representación compartida de la tarea es crucial para realizar tareas en grupos. Por ejemplo, los autores han examinado la tarea de conducir juntos separando las responsabilidades de aceleración y frenado, es decir, una persona es responsable de acelerar y la otra de frenar; el estudio reveló que las parejas alcanzaban el mismo nivel de desempeño que las personas solo cuando recibían retroalimentación sobre la sincronización de las acciones de los demás. De manera similar, los investigadores han estudiado el aspecto de los traspasos entre humanos y humanos en escenarios domésticos como pasar platos de comida para permitir un control adaptativo de los mismos en los traspasos entre humanos y robots. Más recientemente, los investigadores han estudiado un sistema que distribuye automáticamente las tareas de ensamblaje entre los trabajadores que comparten el edificio para mejorar la coordinación.

Investigación HRI orientada a la aplicación
Además de la investigación general de HRI, los investigadores actualmente están explorando áreas de aplicación para sistemas de interacción humano-robot. La investigación orientada a la aplicación se utiliza para ayudar a que las tecnologías robóticas actuales se enfrenten a los problemas que existen en la sociedad actual. Si bien la interacción entre humanos y robots sigue siendo un área de interés bastante joven, existe un desarrollo e investigación activos en muchas áreas.

Investigación HRI / OS
El Sistema Operativo de Interacción Humano-Robot (HRI / OS, por sus siglas en inglés), “proporciona un marco de software estructurado para crear equipos de robots humanos, admite una variedad de interfaces de usuario, permite a humanos y robots participar en diálogos orientados a tareas, y facilita la integración de robots. a través de una API extensible “.

Búsqueda y rescate
Los primeros en responder enfrentan grandes riesgos en la configuración de búsqueda y rescate (SAR), que generalmente involucran entornos que no son seguros para que un humano viaje. Además, la tecnología ofrece herramientas para la observación que pueden acelerar y mejorar en gran medida la precisión de la percepción humana. Los robots se pueden utilizar para abordar estas preocupaciones. La investigación en esta área incluye esfuerzos para abordar la detección de robots, la movilidad, la navegación, la planificación, la integración y el control teleoperado.

Los robots SAR ya se han implementado en entornos como el Colapso del World Trade Center.

Otras áreas de aplicación incluyen:

Entretenimiento
Educación
Robótica de campo
Robótica doméstica y de compañía.
Hospitalidad
Rehabilitación y cuidado de ancianos
Terapia asistida por robot (RAT)