Robot Navigation in Unseen Spaces using an Abstract Map

Human navigation in built environments depends on symbolic spatial information which has unrealised potential to enhance robot navigation capabilities. Information sources such as labels, signs, maps, planners, spoken directions, and navigational gestures communicate a wealth of spatial information to the navigators of built environments; a wealth of information that robots typically ignore. We present a robot navigation system that uses the same symbolic spatial information employed by humans to purposefully navigate in unseen built environments with a level of performance comparable to humans. The navigation system uses a novel data structure called the abstract map to imagine malleable spatial models for unseen spaces from spatial symbols. Sensorimotor perceptions from a robot are then employed to provide purposeful navigation to symbolic goal locations in the unseen environment. We show how a dynamic system can be used to create malleable spatial models for the abstract map, and provide an open source implementation to encourage future work in the area of symbolic navigation. Symbolic navigation performance of humans and a robot is evaluated in a real-world built environment. The paper concludes with a qualitative analysis of human navigation strategies, providing further insights into how the symbolic navigation capabilities of robots in unseen built environments can be improved in the future.Comment: 15 pages, published in IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems (http://doi.org/10.1109/TCDS.2020.2993855), see https://btalb.github.io/abstract_map/ for access to softwar

Towards a framework for socially interactive robots

250 p.En las últimas décadas, la investigación en el campo de la robótica social ha crecido considerablemente. El desarrollo de diferentes tipos de robots y sus roles dentro de la sociedad se están expandiendo poco a poco. Los robots dotados de habilidades sociales pretenden ser utilizados para diferentes aplicaciones; por ejemplo, como profesores interactivos y asistentes educativos, para apoyar el manejo de la diabetes en niños, para ayudar a personas mayores con necesidades especiales, como actores interactivos en el teatro o incluso como asistentes en hoteles y centros comerciales.El equipo de investigación RSAIT ha estado trabajando en varias áreas de la robótica, en particular,en arquitecturas de control, exploración y navegación de robots, aprendizaje automático y visión por computador. El trabajo presentado en este trabajo de investigación tiene como objetivo añadir una nueva capa al desarrollo anterior, la capa de interacción humano-robot que se centra en las capacidades sociales que un robot debe mostrar al interactuar con personas, como expresar y percibir emociones, mostrar un alto nivel de diálogo, aprender modelos de otros agentes, establecer y mantener relaciones sociales, usar medios naturales de comunicación (mirada, gestos, etc.),mostrar personalidad y carácter distintivos y aprender competencias sociales.En esta tesis doctoral, tratamos de aportar nuestro grano de arena a las preguntas básicas que surgen cuando pensamos en robots sociales: (1) ¿Cómo nos comunicamos (u operamos) los humanos con los robots sociales?; y (2) ¿Cómo actúan los robots sociales con nosotros? En esa línea, el trabajo se ha desarrollado en dos fases: en la primera, nos hemos centrado en explorar desde un punto de vista práctico varias formas que los humanos utilizan para comunicarse con los robots de una maneranatural. En la segunda además, hemos investigado cómo los robots sociales deben actuar con el usuario.Con respecto a la primera fase, hemos desarrollado tres interfaces de usuario naturales que pretenden hacer que la interacción con los robots sociales sea más natural. Para probar tales interfaces se han desarrollado dos aplicaciones de diferente uso: robots guía y un sistema de controlde robot humanoides con fines de entretenimiento. Trabajar en esas aplicaciones nos ha permitido dotar a nuestros robots con algunas habilidades básicas, como la navegación, la comunicación entre robots y el reconocimiento de voz y las capacidades de comprensión.Por otro lado, en la segunda fase nos hemos centrado en la identificación y el desarrollo de los módulos básicos de comportamiento que este tipo de robots necesitan para ser socialmente creíbles y confiables mientras actúan como agentes sociales. Se ha desarrollado una arquitectura(framework) para robots socialmente interactivos que permite a los robots expresar diferentes tipos de emociones y mostrar un lenguaje corporal natural similar al humano según la tarea a realizar y lascondiciones ambientales.La validación de los diferentes estados de desarrollo de nuestros robots sociales se ha realizado mediante representaciones públicas. La exposición de nuestros robots al público en esas actuaciones se ha convertido en una herramienta esencial para medir cualitativamente la aceptación social de los prototipos que estamos desarrollando. De la misma manera que los robots necesitan un cuerpo físico para interactuar con el entorno y convertirse en inteligentes, los robots sociales necesitan participar socialmente en tareas reales para las que han sido desarrollados, para así poder mejorar su sociabilida

Interactive semantic mapping: Experimental evaluation

Robots that are launched in the consumer market need to provide more effective human robot interaction, and, in particular, spoken language interfaces. However, in order to support the execution of high level commands as they are specified in natural language, a semantic map is required. Such a map is a representation that enables the robot to ground the commands into the actual places and objects located in the environment. In this paper, we present the experimental evaluation of a system specifically designed to build semantically rich maps, through the interaction with the user. The results of the experiments not only provide the basis for a discussion of the features of the proposed approach, but also highlight the manifold issues that arise in the evaluation of semantic mapping