Descripción del Equipo: Pumas@Home 2019
Institución: Laboratorio de Bio-Robótica, Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM)
Participación: RoboCup@Home 2019 y ROCKIn — Open Platform League (OPL)
Integrantes del Equipo: Jesús Savage, Reynaldo Martell, Hugo Estrada, Julio Cruz, Marco Negrete, Jaime Márquez, Manuel Pano, Julio Martínez, Jesús Cruz y José Cruz.
1. Trayectoria y Antecedentes del Laboratorio
El Laboratorio de Bio-Robótica de la UNAM ha competido ininterrumpidamente en RoboCup@Home desde su inicio en Bremen 2006. Sus logros más destacados incluyen el 2.° lugar mundial en RoboCup 2018 (Montreal), el 4.° lugar y el premio al Mejor Reconocimiento de Voz y Comprensión del Lenguaje Natural en Nagoya 2017, así como una destacada trayectoria en las competencias europeas ROCKIn.
2. Arquitectura de Software: ViRBot
El robot Justina opera bajo la arquitectura modular en capas ViRBot (Virtual and Real Robot), comunicando procesos ROS en Linux y módulos de Windows mediante el middleware propietario Blackboard:
- Capa de Entradas (Inputs): Adquiere lecturas de LiDAR, sonares, sensores infrarrojos, micrófonos y cámaras RGB-D Kinect, transformándolas mediante técnicas de procesamiento digital de señales en creencias simbólicas sobre el estado del entorno.
- Capa de Gestión del Conocimiento: Mantiene mapas de ocupación mediante SLAM, localización por Filtro de Kalman y un motor de reglas expertas desarrollado con CLIPS (NASA).
- Capa de Planeación: Valida las hipótesis del entorno, reconoce situaciones operativas y genera secuencias de operaciones físicas en el espacio de estados.
- Capa de Ejecución: Despliega máquinas de estados finitos que ejecutan procedimientos base preprogramados (detección de personas, navegación y manipulación de objetos).
3. Líneas de Investigación y Desarrollos Técnicos
A. Comprensión del Lenguaje Natural con Dependencias Conceptuales (CD)
Representación semántica estructurada basada en la teoría de Dependencias Conceptuales de Schank para extraer significado a partir de comandos verbales libres:
- Descompone las instrucciones en primitivas de acción como ATRANS (transferencia de relaciones abstractas o posesión, ej. dar) y PTRANS (transferencia de ubicación física, ej. ir).
- Asigna roles conceptuales (actor, acción, objeto y destino) sin requerir una sintaxis gramatical estricta.
- Inserta hechos estructurados en la memoria de trabajo de CLIPS para que el motor de inferencias genere planes de acción deterministas en espacio de estados.
B. Manipulación de Objetos Planos y Sin Textura
Estrategia desarrollada para el desafío Procter & Gamble Dishwasher Challenge (PGDC), orientada a manipular vajillas de plástico delgadas, altamente reflectantes y sin textura visual sobre una mesa:
- Segmentación en el espacio de color HSV combinada con operaciones morfológicas de dilatación y cierre para compensar reflejos y sombras.
- Cálculo de envolvente convexa (convex hull) para generar máscaras 2D y cajas delimitadoras precisas bajo cambios severos de iluminación.
- Fusión de datos 2D con información geométrica de la nube de puntos 3D (densidad de puntos, autovalores y autovectores) para clasificar los objetos en cuatro categorías: vasos, platos, tazones y cubiertos.
- Estimación de centroides y ángulos de orientación para agarre 3D, integrando verificación visual activa para confirmar la sujeción de la pieza.
4. Ficha Técnica: Robot Justina
| Base Móvil | Base omnidireccional con configuración de par diferencial y ruedas omnidireccionales |
| Torso y Cabeza | Torso elevador de 1 GDL (mecanismo de tornillo sin fin y engranes); cabeza mecatrónica de 2 GDL con servomotores Dynamixel |
| Manipuladores | Dos brazos antropomórficos de 7 GDL accionados por 10 servomotores Dynamixel cada uno |
| Sensores y Visión | LiDAR Hokuyo URG-04LX-UG01, sensor Microsoft Kinect RGB-D, cámara Logitech Pro C920 Full HD |
| Audio y Micrófonos | Micrófono direccional Røde NTG2, arreglo de cuatro micrófonos para localización de fuentes acústicas, altavoces duales |
| Software y Nodos | ROS Kinetic, middleware Blackboard, ROS Gmapping, navegación con A*, YOLO, FaceNet, OpenPoses, síntesis con Loquendo, CLIPS (NASA) |
| Cómputo Embebido | Kit de desarrollo NVIDIA Jetson TX2 para procesamiento gráfico y visión, corriendo Ubuntu 16.04 LTS y máquina virtual Windows 7 |