Cada vez mas frecuentemente se presenta la interacción de personas y robots dentro de las industrias, por lo que investigadores del MIT han desarrollado un nuevo algoritmo con el que los robots predicen el movimiento de las personas ayudando a evitar accidentes y optimizar tiempo.
Desde el año 2018 se ha trabajado en colaboración con BMW para crear un ambiente de prueba en el cual un robot que se desplaza sobre rieles debe entregar materiales a distintas estaciones de trabajo.Pero debe considerar que habrá personas cruzando frecuentemente los rieles para trabajar en las dichas estaciones.
Lo que hacía originalmente el robot era detenerse un tiempo determinado cuando detectaba a una persona en la cercanía, para posteriormente continuar con su ruta.
Este enfoque, aunque cumplía con el requerimiento de seguridad, provocaba tiempos perdidos por parte del robot al esperar mucho mas tiempo del necesario.
La solución que propuso el equipo del MIT es utilizar un nuevo algoritmo que define trayectorias parciales en tiempo real, permitiendo anticiparse con mayor precisión al movimiento de las personas.
Cuando lo aplicaron en el ambiente de pruebas, encontraron que en lugar de darse esos tiempos de espera excesivos, el robot continuaba su ruta de manera normal con la seguridad de que no habría personas en el camino.
«Este algoritmo se basa en componentes que ayudan a un robot a entender y monitorear las paradas y superposiciones en el movimiento, que son una parte fundamental del movimiento humano», dice Julie Shah, profesora asociada de aeronáutica y astronáutica en el MIT.
Implementación de algoritmos
Para que los robots puedan predecir los movimientos humanos, los investigadores suelen tomar prestados algoritmos de la música y el procesamiento del habla.
Estos algoritmos están diseñados para alinear dos series de tiempo completas, o conjuntos de datos relacionados, como una pista de audio de una interpretación musical y un video en desplazamiento de esa misma nota musical.
Los investigadores han usado algoritmos de alineación similares para sincronizar mediciones en tiempo real y previamente registradas del movimiento humano, para predecir dónde estará una persona, digamos, dentro de cinco segundos.
Pero a diferencia de la música o el habla, el movimiento humano puede ser desordenado y altamente variable. Incluso para los movimientos repetitivos, como estirarse en una mesa para apretar un tornillo, una persona puede moverse de forma ligeramente diferente cada vez.
Przemyslaw “Pem” Lasota, un estudiante graduado que colabora en el proyecto menciona que los algoritmos que predicen trayectorias basadas solo en la distancia pueden confundirse fácilmente en ciertas situaciones comunes, como las paradas temporales.
Todo depende del tiempo
Como solución, Lasota y Shah diseñaron un algoritmo de «trayectoria parcial» que alinea los segmentos de la trayectoria de una persona en tiempo real con una grupo de trayectorias de referencia recopiladas previamente.
Es importante destacar que el nuevo algoritmo alinea las trayectorias tanto en distancia como en tiempo, y al hacerlo, puede anticipar con precisión las paradas y superposiciones en el camino de una persona.
El algoritmo del equipo fue capaz de realizar mejores estimaciones del movimiento de una persona a través de una trayectoria, en comparación con dos algoritmos de alineación de trayectoria parcial de uso común.
Además, el equipo descubrió que cuando integraban el algoritmo de alineación con sus predictores de movimiento, el robot podía anticipar con mayor precisión la sincronización del movimiento de una persona.
En el escenario de la fábrica, por ejemplo, encontraron que el robot era menos propenso a congelarse en su lugar y, en cambio, reanudaron su tarea poco después de que una persona cruzó su camino.
Si bien el algoritmo se evaluó en el contexto de la predicción de movimiento, también se puede usar como un paso de preprocesamiento para otras técnicas en el campo de la interacción entre humanos y robots, como el reconocimiento de acciones y la detección de gestos.
Shah dice que el algoritmo será una herramienta clave para que los robots puedan reconocer y responder a patrones de movimientos y comportamientos humanos.
