Sinergia entre Navegación Social y Deep Learning en robots socialesun análisis evolutivo

Resumen

Los robots móviles han crecido rápidamente en la sociedad contemporánea, integrándose en la vida diaria y transformando hábitos sociales cuando se diseñan con enfoque centrado en el usuario. Esta investigación explora su evolución e integración en diversos ámbitos, desde operaciones industriales hasta interacciones sociales, destacando su capacidad para realizar tareas esenciales y complejas, como misiones de rescate, exploración y logística. Sin embargo, a pesar de los avances en inteligencia artificial y robótica, ciertas tareas complejas requieren atención y razonamiento más allá de la automatización total. Los robots sociales emergentes, capaces de interactuar y cuidar a personas mayores, presentan un potencial avanzado en la robótica actual. La integración de estos robots en la vida diaria plantea preguntas sobre la usabilidad, consideraciones éticas y el alcance de su impacto en la dinámica social. Esta investigación se sumerge en la Robótica Social con el objetivo de desarrollar aplicaciones responsables que integren valores y múltiples disciplinas. A pesar de que los robots desempeñan un papel de apoyo en el cuidado, los estudios enfatizan la importancia de mantener el apoyo psicológico humano junto con la asistencia robótica. En escenarios como la terapia para niños autistas, los robots sirven como ayudas complementarias en lugar de sustituir las terapias convencionales. La colaboración potencial entre la interacción humano-robot enriquece la vida diaria, mejorando la productividad y el bienestar emocional. A pesar de estos avances, la integración fluida de los robots en entornos sociales requiere abordar varios desafíos. En este sentido, es especialmente relevante el desarrollo de comportamientos socialmente aceptables en los robots, un aspecto crítico para la coexistencia humano-robot. Los robots necesitan adaptar sus comportamientos para garantizar la adecuación social y permitir interacciones más naturales con los humanos. Esta tesis se centra en mejorar los sistemas de navegación de los robots al incorporar convenciones sociales en sus comportamientos, con el objetivo de brindar una experiencia de usuario más cómoda y segura. Se investigan diversos algoritmos de navegación y se abordan desafíos como la planificación de rutas multiobjetivo, la optimización energética y la aceptabilidad social en las interacciones humano-robot. Además, se exploran nuevas técnicas respaldadas por tecnologías emergentes como la Jetson Nano y el Deep Learning. Al emplear metaheurísticas y técnicas de computación paralela, se busca mejorar la planificación de rutas al considerar múltiples factores simultáneamente, priorizando la seguridad, la longitud de la ruta, la suavidad y la adecuación social. La investigación se basa en un enfoque multidisciplinario que entrelaza la robótica, la inteligencia artificial y las ciencias sociales para cerrar la brecha entre los robots y la sociedad. Al enfatizar la importancia del diseño centrado en el ser humano, este estudio se esfuerza por crear robots como herramientas cotidianas que faciliten las rutinas de las personas sin causar interrupciones en situaciones específicas. A través de una combinación de exploración teórica e implementaciones prácticas, esta tesis busca contribuir al avance de los robots móviles capaces de integrarse sin problemas en diversos entornos humanos, manteniendo las normas sociales y mejorando la comodidad del usuario.