Descripción del Equipo: Pumas@Home 2024
Institución: Laboratorio de Bio-Robótica, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
Participación: RoboCup@Home 2024 — Domestic Standard Platform League (DSPL)
Integrantes del Equipo: Oscar Fuentes, Jesús Savage, Marco Negrete, Rubén Sandoval, Oscar Durón, Joel Gago y Daniel Vanegas.
1. Trayectoria y Antecedentes del Laboratorio
El equipo Pumas de la UNAM combina inteligencia artificial simbólica con técnicas de procesamiento digital de señales para el control de robots de servicio doméstico. El trabajo se orienta a la integración de su arquitectura de software en plataformas comerciales:
- Plataforma: Takeshi (Toyota Human Support Robot - HSR).
- Resultados previos: 2.° lugar en RoboCup@Home DSPL (Montreal 2018) y 4.° lugar en Sídney 2019, además de participaciones destacadas en el World Robot Summit y el desafío Rockin.
2. Arquitectura de Software: ViRBot
El sistema se fundamenta en la arquitectura en capas ViRBot (Virtual and Real Robot system), estructurada en cuatro niveles operativos:
- Capa de Entradas (Inputs): Adquiere datos de sensores LiDAR Hokuyo, cámaras RGB-D, visión estéreo, cámaras gran angular y arreglos de micrófonos. Aplica procesamiento digital de señales para construir creencias simbólicas sobre el estado del entorno.
- Capa de Gestión del Conocimiento: Administra mapas SLAM, localización por Filtro de Kalman y un motor de reglas expertas con CLIPS (NASA). Utiliza el middleware propio Blackboard para enlazar módulos entre Linux y Windows.
- Capa de Planeación: Evalúa las creencias sensoriales respecto a la base de conocimiento y sintetiza secuencias de metas y operaciones para resolverlas.
- Capa de Ejecución: Despliega máquinas de estados finitos que ejecutan procedimientos base (localización de personas, agarre de objetos y desplazamientos) a partir de los planes inferidos.
3. Líneas de Investigación y Desafíos Técnicos
A. Filosofía 4S (Speed, Smooth/Smart, Stable, Safe)
- Velocidad (Speed): Cómputo acelerado por hardware mediante GPU dedicada (Nvidia GT 1080 / Quadro P4000) ejecutando YOLO, FaceNet y OpenPose en tiempo real.
- Suavidad e Inteligencia (Smooth/Smart): Interfaz Humano-Robot (HRI) adaptada para la comprensión ágil de comandos hablados y no vocales.
- Estabilidad (Stable): Arquitectura modular en nodos de ROS que garantiza el desarrollo e integración de subsistemas sin interferir con otros componentes.
- Seguridad (Safe): Detección redundante de obstáculos mediante nubes de puntos RGB-D, sensores de impacto (bumpers) y evasión reactiva local.
B. Sistema de Navegación Integrado
El esquema de navegación combina algoritmos globales con mecanismos locales de seguridad:
- Planificación global de trayectorias mediante el algoritmo A* y localización probabilística con ROS AMCL sobre mapas 2D.
- Filtrado de nubes de puntos 3D para aislar objetos no planos (mesas o sillas) y generar replanificaciones de ruta en tiempo real.
- Controlador reactivo basado en Campos de Potencial Artificial (APF) para esquivar dinámicamente personas u obstáculos menores sin reiniciar la ruta completa.
- Módulo de recuperación de localización basado en Modelos Ocultos de Markov (HMM) y lecturas de escaneo láser.
C. Detección de Objetos con Datos Sintéticos y Manipulación
Metodología orientada a resolver la escasez de datos etiquetados en robots de servicio:
- Generación automática de conjuntos de datos con más de 20,000 imágenes sintéticas etiquetadas a partir de secuencias de video.
- Entrenamiento sobre YOLOv3 y estimación de orientación de agarre mediante Análisis de Componentes Principales (PCA) sobre la nube de puntos del objeto.
4. Paquetes de Software de Código Abierto
| Paquete | Aplicación / Uso |
|---|---|
| ROS AMCL y Hector Map | SLAM 2D y navegación con mapas previos |
| YOLO (Darknet) | Reconocimiento de objetos entrenado con datos sintéticos |
| FaceNet y OpenPose | Reconocimiento facial y estimación de posturas humanas |
| OpenCV | Procesamiento visual, filtrado espacial y cálculo de PCA |
| Vosk | Reconocimiento de comandos de voz |
| CLIPS (NASA) | Sistema experto y planeación de acciones en espacio de estados |