Robotica móvil usando visión computacional

Video Ejemplo: 

                                               La Robótica y su relación con la Computación  

    El término robótica se refiere al área que engloba la construcción de dispositivos autónomos que actú an en el mundo real de forma que mimeticen el comportamiento de los seres humanos. Esto quiere decir que estos robots podrán sentir el ambiente usando sus sensores (sentidos si hacemos un paralelo con los seres humanos) y modificar o moverse en el ambiente usando sus actuadores (por ejemplo las extremidades si hacemos un paralelo con los seres humanos). De esta forma, es posible definir un robot como un dispositivo mecánico versátil equipado con sensores y actuadores, controlado por un sistema computacional capaz de extraer informaciones del ambiente y usar su conocimiento al respecto del mundo de forma a actuar sobre el mismo a través de movimientos

Si hablamos de redes de computadores, luego viene a la cabeza la construcción de un equipo de robots (sistemas multirobots) donde los elementos del equipo deberán comunicarse unos con los otros de forma eficiente, para esto la arquitectura de la red de comunicación construida entre estos elementos debe ser muy eficiente e inclusive ajustarse a desafíos como perdida temporal de un elemento del equipo, usar algunos elementos del equipo como ruteadores para poder alcanzar elementos más lejanos, entre otros.

Ya al hablar de procesamiento digital de imágenes y visión computacional, podemos hablar de uno de los sensores mas eficientes del mundo de la robótica, la cámara, donde después de una adquisición adecuada se podrán aplicar todas las técnicas dentro de estas áreas sumadas a la restricción de que el procesamiento deberá ser realizado en tiempo real.

Referencias:    Dennis Barrios. dennisbarrios@gmail.com

Visión computacional

         La visión computacional  trata de emular esa capacidad  mediante herramientas computacionales que podrían ser cámaras que captan la información del exterior y su posición espacial para después reconocerlos e interpretarlos.

           Por otro lado un área muy ligada a la visión computacional es el procesamiento de imágenes, pues ambos campos tienen mucho en común pero el objetivo final es otro, pues el procesamiento de imágenes está orientado a MEJORAR la calidad de  las imágenes  para su posterior interpretación por una persona y la visión computacional trata de obtener atributos y descripciones para tratar de interpretar la imagen automáticamente.

           Entonces concluimos que visión computacional va orientado a tratar de interpretar la imagén que percibe por sí misma y  el procesamiento de imágenes va destinado a mejorar la imagen para su posterior interpretación por una persona.

Aplicaciones: 

·         Reconocimiento de objetos y formas en una imagen. 

·         Analizar objetos para determinar su calidad.

·         Descomposición de objetos en sus partes.

Procesamiento del lenguaje natural 

Una tercera área que fue en los años 80 objeto de un optimismo desmesurado fue la del Procesamiento automático del lenguaje natural. Los avances en este área fueron mucho más modestos que en otras. No se llegó al traductor automático universal de todas las lenguas con todas. El avance en estas áreas se hizo basándose en modelos diferentes según el área geográfica. 

           Europa, con su enorme problema de multilingüismo, eligió una aproximación basada en pares de lenguas y se llegó a resultados limitados. Japón siguió una vía denominada interlingüa que debía ser un lenguaje artificial (capaz de ser entendido por ordenadores) que hiciera de intermedio entre los demás y por medio de dicho lenguaje permitir que unas y otras lenguas se entendiesen entre sí. Dicha aproximación sufrió desviaciones importantes (los ordenadores de entonces procesaban información decenas de miles de veces mas despacio que los de hoy en día) y se decantó aquella aproximación por usar de interlingua la lengua inglesa y ello derivó en el fracaso de dicha aproximación. 

           Que los humanos usamos de hecho el inglés como interlingua no quiere decir que un ordenador pueda hacerlo bien. Un ordenador necesita su lenguaje especial. (es una “caja tonta” que hace las operaciones con mucha rapidez, no lo olvidemos). Años mas tarde, y aprovechando la aproximación japonesa, la Universidad de las Naciones Unidas con sede en Tokyo adoptó dicha aproximación como la única capaz de poder solucionar el problema del acceso a la información de manera multilingüe en Internet, base sin duda para eliminar o paliar los efectos de la brecha digital, es decir los defectos de acceso a la educación por parte de comunidades humanas menos desarrolladas. 

            Y, sin duda, la diversidad lingüística contribuye fuertemente a ser una característica de limitar el acceso efectivo a la educación. Solo la tecnología y la voluntad de hacerlo podrán resolver conjuntamente el problema de la multilingualidad y el de la conservación de la diversidad lingüística y cultural. 

            Para eso falta mucho por hacer y no será rápido. Es uno de los temas que ocupan mi tiempo desde que en 1996 fuéramos (ni grupo de investigación) invitados por la Universidad de las Naciones Unidas a desarrollar módulos y tecnologías relativas a la lengua española (entendiendo por la misma el castellano). Pero de eso si quieren ya les cuento otro día. Solo decir que en mi opinión sólo la aproximación de interlingua podrá resolver aceptablemente este problema como reconoce Mike Dillinguer, Presidente de la Asociación Americana de Traducción Automática en su informe LISA. 

            Trabajamos en sistemas de permitan hacer eso, pero también vemos la necesidad de crear sistemas que quizás utilizando técnicas mas “inteligentes” sean capaces de capturar contenidos o conocimientos a partir de los textos escritos en cualquier lengua. Otro día les comento un demostrador que estamos instalando basándose en unos trabajos previos hechos para la EOLSS (Enciclopedia de la UNESCO para las ciencias de la vida). Cuando esté instalado se los comunico y podrían visualizarlo. 

           Hay áreas como el llamado “text mining” o minería de textos, es decir que pretenden extraer conocimiento a partir de un texto, y conocimiento es algo más que datos, son las relaciones entre los datos, es decir, algo a veces mas “neto” los datos en sí… 

El "androide de la comunicación" -- como denomina Toshiba su nueva creación.




La rebotica se relaciona con la visión computacional dado a su  estructura de diseño de reconocimiento de patrones: 

Características

-Extraer las características que determinan el objeto.

-Construir el sistema de clasificación definiendo la distancia que permita medir la distancia del objeto.

-Y clasificar la clase a que se acerque mas.

Diseño de algoritmo de localizador de objetivo

-clasificación de las características en diseño de patrones.

-clasificación sintáctica basado en relación estructurales.

-Se usan conjunto de aprendizajes que sirven para entrenar el sistema.

-El sistema tiene un conjunto para aprender a clasificar los patrones.

-Aprendizaje clasificador y evaluación del funcionamiento.