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

Adaptive Robot Systems in Highly Dynamic Environments: A Table Tennis Robot

Hintergrund: Tischtennis bietet ideale Bedingungen, um Kamera-basierte Roboterarme am Limit zu testen. Die besondere Herausforderung liegt in der hohen Geschwindigkeit des Spiels und in der großen Varianz von Spin und Tempo jedes einzelnen Schlages. Die bisherige Forschung mit Tischtennisrobotern beschränkt sich jedoch auf einfache Szenarien, d.h. auf langsame Bälle mit einer geringen Rotation. Forschungsziel: Es soll ein lernfähiger Tischtennisroboter entwickelt werden, der mit dem Spin menschlicher Gegner umgehen kann. Methoden: Das vorgestellte Robotersystem besteht aus sechs Komponenten: Ballpositionserkennung, Ballspinerkennung, Balltrajektorienvorhersage, Schlagparameterbestimmung, Robotertrajektorienplanung und Robotersteuerung. Zuerst wird der Ball mit traditioneller Bildverarbeitung in den Kamerabildern lokalisiert. Mit iterativer Triangulation wird dann seine 3D-Position berechnet. Aus der Kurve der Ballpositionen wird die aktuelle Position und Geschwindigkeit des Balles ermittelt. Für die Spinerkennung werden drei Methoden präsentiert: Die ersten beiden verfolgen die Bewegung des aufgedruckten Ball-Logos auf hochauflösenden Bildern durch Computer Vision bzw. Convolutional Neural Networks. Im dritten Ansatz wird die Flugbahn des Balls unter Berücksichtigung der Magnus-Kraft analysiert. Anhand der Position, der Geschwindigkeit und des Spins des Balls wird die zukünftige Flugbahn berechnet. Dafür wird die physikalische Diffenzialgleichung mit Gravitationskraft, Luftwiderstandskraft und Magnus-Kraft schrittweise gelöst. Mit dem berechneten Zustand des Balls am Schlagpunkt haben wir einen Reinforcement-Learning-Algorithmus trainiert, der bestimmt, mit welchen Schlagparametern der Ball zu treffen ist. Eine passende Robotertrajektorie wird von der Reflexxes-Bibliothek generiert. %Der Roboter wird dann mit einer Frequenz von 250 Hz angesteuert. Ergebnisse: In der quantitativen Auswertung erzielen die einzelnen Komponenten mindestens so gute Ergebnisse wie vergleichbare Tischtennisroboter. Im Hinblick auf das Forschungsziel konnte der Roboter - ein Konterspiel mit einem Menschen führen, mit bis zu 60 Rückschlägen, - unterschiedlichen Spin (Über- und Unterschnitt) retournieren - und mehrere Tischtennisübungen innerhalb von 200 Schlägen erlernen. Schlußfolgerung: Bedeutende algorithmische Neuerungen führen wir in der Spinerkennung und beim Reinforcement Learning von Schlagparametern ein. Dadurch meistert der Roboter anspruchsvollere Spin- und Übungsszenarien als in vergleichbaren Arbeiten.Background: Robotic table tennis systems offer an ideal platform for pushing camera-based robotic manipulation systems to the limit. The unique challenge arises from the fast-paced play and the wide variation in spin and speed between strokes. The range of scenarios under which existing table tennis robots are able to operate is, however, limited, requiring slow play with low rotational velocity of the ball (spin). Research Goal: We aim to develop a table tennis robot system with learning capabilities able to handle spin against a human opponent. Methods: The robot system presented in this thesis consists of six components: ball position detection, ball spin detection, ball trajectory prediction, stroke parameter suggestion, robot trajectory generation, and robot control. For ball detection, the camera images pass through a conventional image processing pipeline. The ball’s 3D positions are determined using iterative triangulation and these are then used to estimate the current ball state (position and velocity). We propose three methods for estimating the spin. The first two methods estimate spin by analyzing the movement of the logo printed on the ball on high-resolution images using either conventional computer vision or convolutional neural networks. The final approach involves analyzing the trajectory of the ball using Magnus force fitting. Once the ball’s position, velocity, and spin are known, the future trajectory is predicted by forward-solving a physical ball model involving gravitational, drag, and Magnus forces. With the predicted ball state at hitting time as state input, we train a reinforcement learning algorithm to suggest the racket state at hitting time (stroke parameter). We use the Reflexxes library to generate a robot trajectory to achieve the suggested racket state. Results: Quantitative evaluation showed that all system components achieve results as good as or better than comparable robots. Regarding the research goal of this thesis, the robot was able to - maintain stable counter-hitting rallies of up to 60 balls with a human player, - return balls with different spin types (topspin and backspin) in the same rally, - learn multiple table tennis drills in just 200 strokes or fewer. Conclusion: Our spin detection system and reinforcement learning-based stroke parameter suggestion introduce significant algorithmic novelties. In contrast to previous work, our robot succeeds in more difficult spin scenarios and drills

Interactive Sound in Performance Ecologies: Studying Connections among Actors and Artifacts

This thesis’s primary goal is to investigate performance ecologies, that is the compound of humans, artifacts and environmental elements that contribute to the result of a per- formance. In particular, this thesis focuses on designing new interactive technologies for sound and music. The goal of this thesis leads to the following Research Questions (RQs): • RQ1 How can the design of interactive sonic artifacts support a joint expression across different actors (composers, choreographers, and performers, musicians, and dancers) in a given performance ecology? • RQ2 How does each different actor influence the design of different artifacts, and what impact does this have on the overall artwork? • RQ3 How do the different actors in the same ecology interact, and appropriate an interactive artifact? To reply to these questions, a new framework named ARCAA has been created. In this framework, all the Actors of a given ecology are connected to all the Artifacts throughout three layers: Role, Context and Activity. This framework is then applied to one systematic literature review, two case studies on music performance and one case study in dance performance. The studies help to better understand the shaded roles of composers, per- formers, instrumentalists, dancers, and choreographers, which is relevant to better design interactive technologies for performances. Finally, this thesis proposes a new reflection on the blurred distinction between composing and designing a new instrument in a context that involves a multitude of actors. Overall, this work introduces the following contributions to the field of interaction design applied to music technology: 1) ARCAA, a framework to analyse the set of inter- connected relationship in interactive (music) performances, validated through 2 music studies, 1 dance study and 1 systematic literature analysis; 2) Recommendations for de- signing music interactive system for performance (music or dance), accounting for the needs of the various actors and for the overlapping on music composition and design of in- teractive technology; 3) A taxonomy of how scores have shaped performance ecologies in NIME, based on a systematic analysis of the literature on score in the NIME proceedings; 4) Proposal of a methodological approach combining autobiographical and idiographical design approaches in interactive performances.O objetivo principal desta tese é investigar as ecologias performativas, conjunto formado pelos participantes humanos, artefatos e elementos ambientais que contribuem para o resultado de uma performance. Em particular, esta tese foca-se na conceção de novas tecnologias interativas para som e música. O objetivo desta tese originou as seguintes questões de investigação (Research Questions RQs): • RQ1 Como o design de artefatos sonoros interativos pode apoiar a expressão con- junta entre diferentes atores (compositores, coreógrafos e performers, músicos e dançarinos) numa determinada ecologia performativa? • RQ2 Como cada ator influencia o design de diferentes artefatos e que impacto isso tem no trabalho artístico global? • RQ3 Como os diferentes atores de uma mesma ecologia interagem e se apropriam de um artefato interativo? Para responder a essas perguntas, foi criado uma nova framework chamada ARCAA. Nesta framework, todos os atores (Actores) de uma dada ecologia estão conectados a todos os artefatos (Artefacts) através de três camadas: Role, Context e Activity. Esta framework foi então aplicada a uma revisão sistemática da literatura, a dois estudos de caso sobre performance musical e a um estudo de caso em performance de dança. Estes estudos aju- daram a comprender melhor os papéis desempenhados pelos compositores, intérpretes, instrumentistas, dançarinos e coreógrafos, o que é relevante para melhor projetar as tec- nologias interativas para performances. Por fim, esta tese propõe uma nova reflexão sobre a distinção entre compor e projetar um novo instrumento num contexto que envolve uma multiplicidade de atores. Este trabalho apresenta as seguintes contribuições principais para o campo do design de interação aplicado à tecnologia musical: 1) ARCAA, uma framework para analisar o conjunto de relações interconectadas em performances interativas, validado através de dois estudos de caso relacionados com a música, um estudo de caso relacionado com a dança e uma análise sistemática da literatura; 2) Recomendações para o design de sistemas interativos musicais para performance (música ou dança), tendo em conta as necessidades dos vários atores e a sobreposição entre a composição musical e o design de tecnologia interactiva; 3) Uma taxonomia sobre como as partituras musicais moldaram as ecologias performativas no NIME, com base numa análise sistemática da literatura dos artigos apresentados e publicados nestas conferência; 4) Proposta de uma aborda- gem metodológica combinando abordagens de design autobiográfico e idiográfico em performances interativas