Basic principles for the development of an application to bi-manipulate boxes with a humanoid robot

[EN] Logistics is a sector which is continuously growing, due to globalization, as well as the current situation caused by the Covid. In this article, an application to recognize boxes is described. The characteristics are extracted with the goal of identify the opening side of the box by using computer vision techniques. This goal has been achieved considering the dimensions, as well as, the position in the space of the box. Those characteristics were obtained processing 2D and 3D images. Then, this information has been classified by using a decision tree based on the human knowledge. The probability of each of the six faces to be the opening side is obtained. This article is a base to develop in the future an application in which the humanoid robot TEO is capable to learn the optimal way to find the opening of boxes and bimanipulate them to be opened in an automated system.[ES] La logística es un sector que está en continuo crecimiento, debido tanto a la globalización, como a la actual situación creada por el Covid. En este artículo se describe una aplicación para reconocer cajas, extrayendo sus características con el fin de identificar la cara de apertura por medio de un sistema de visión por computador. Este objetivo se ha conseguido teniendo en cuenta las dimensiones y la posición en el espacio de la misma, logrando estas características a través de técnicas de procesamiento de imagen en 2D y en 3D. Posteriormente, la información correspondiente a las caras de la caja es clasificada con un árbol de decisiones, obteniendo así la probabilidad de que cada una de las seis caras sea la de apertura. Este artículo sirve para establecer las bases para desarrollar en un futuro una aplicación en la que el robot humanoide TEO mediante aprendizaje encuentre la forma más óptima de bimanipular cajas y abrirlas, integrando este conocimiento en un sistema automatizado.Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo de RoboCity2030-DIH-CM; Madrid Robotics Digital Innovation Hub, S2018/NMT-4331, fundado por “Programas de Actividades I+D en la Comunidad de Madrid” y cofundado por los fondos estructurales de la UE.Hernandez-Vicen, J.; Martinez, S.; Balaguer, C. (2021). Principios básicos para el desarrollo de una aplicación de bi-manipulación de cajas por un robot humanoide. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial. 18(2):129-137. https://doi.org/10.4995/riai.2020.13097OJS129137182Galeano, S. 2019. El ecommerce español se quedó a las puertas de la barrera psicológica de los 40.000 millones de euros en 2018. 2019, de marketing4ecommerce Sitio web: https://marketing4ecommerce.net/facturacion-anual-ecommerce-espanol-no-supera-40-000-mme-cnmc-2018/World Bank Group, 2019. Country Score Card: Spain 2018. Recuperado el 12/2019, de World Bank Group Sitio web: https://lpi.worldbank.org/international/scorecard/line/254/C/ESP/2018/C/ESP/2016/C/ESP/2014/C/ESP/2012/C/ESP/2010/C/ESP/2007#chartareaGarcía Juez, I. 2017. La logística y el transporte en España suponen el 8% del PIB y y emplean a 800.000 personas. Ok Diario. Recuperado el 12/2019 de https://okdiario.com/economia/sector-logistica-transporte-espana-supone-8-del-pib-emplea-800-000-personas-1368706Echelmeyer, W., Kirchheim, A., & Wellbrock, E. (2008, September). Robotics-logistics: Challenges for automation of logistic processes. In 2008 IEEE International Conference on Automation and Logistics (pp. 2099-2103). 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Aprendizaje Automático, Departamento de Informática, Escuela Politécnica Superior

Basic principles for the development of an application to bi-manipulate boxes with a humanoid robot

La logística es un sector que está en continuo crecimiento, debido tanto a la globalización, como a la actual situación creada por el Covid. En este artículose describe una aplicación para reconocer cajas, extrayendo sus características con el fin de identificar la cara de apertura por medio de un sistema de visión por computador. Este objetivo se ha conseguido teniendo en cuenta las dimensiones y la posición en el espacio de la misma, logrando estas características a través de técnicas de procesamiento de imagen en 2D y en 3D. Posteriormente, la información correspondiente a las caras de la caja es clasificada con un árbol de decisiones, obteniendo así la probabilidad de que cada una de las seis caras sea la de apertura. Este artículo sirve para establecer las bases para desarrollar en unfuturo una aplicación en la que el robot humanoide TEO mediante aprendizaje encuentre la forma más óptima de bimanipular cajas y abrirlas, integrando este conocimiento en un sistema automatizado.Logistics is a sector which is continuouslygrowing, due to globalization, as well as the current situation caused by the Covid. In this article, an application to recognize boxes is described. The characteristics are extracted with the goal of identify the opening side of the box by using computer vision techniques. This goal has been achieved considering the dimensions, as well as, the positionin the space of the box. Those characteristics were obtained processing 2D and 3D images. Then, this information has been classified by using a decision tree based on the human knowledge. The probability of each of the six faces to be the opening side is obtained. This article is a baseto develop in the future an application in which the humanoid robot TEO is capable to learn the optimal way to find the opening of boxes and bimanipulate them to be opened in an automated system.Este trabajo ha sido realizado parcialmente gracias al apoyo de RoboCity2030-DIH-CM; Madrid Robotics Digital Innovation Hub, S2018/NMT-4331, fundado por "Programas de Actividades I+D en la Comunidad de Madrid" y cofundado por los fondos estructurales de la U

Gaze-based Human-Robot Interaction System for Object Manipulation

[Resumen] En este artículo, se presenta una solución completa de interacción humano-robot basada en la mirada para ayudar al usuario en tareas de manipulación de objetos. El usuario utiliza unas gafas de seguimiento ocular y se detecta la intención en su mirada de coger un objeto entre varios situados sobre una mesa. El robot, una vez identificado el objeto seleccionado, procede a recogerlo y se lo acerca al usuario. Nuestra solución se compone de diferentes componentes, como la estimación de forma y posición de los objetos utilizando supercuádricas en el sistema de referencia del robot, la identificación y selección del objeto coincidente en la imagen del robot mediante redes siamesas, y un proceso adicional que permite al robot recoger el objeto seleccionado por el usuario de manera efectiva. Esta solución proporciona una forma innovadora y efectiva de interacción para realizar tareas asistenciales de manipulación, sin necesidad de marcadores ni posiciones predefinidas de los objetos, mejorando la fluidez en la comunicación y facilitando la interacción natural entre el usuario y el robot.[Abstract] In this article, we present a complete solution for gaze-based human-robot interaction to assist the user in object manipulation tasks. The user wears eye-tracking glasses, and their intention to pick up an object among several placed on a table is detected through their gaze. Once the selected object is identified, the robot proceeds to grasp it and bring it closer to the user. Our solution consists of various components, including the estimation of object shape and position using superquadrics in the robot’s reference frame, the identification and selection of the matching object in the robot’s image using Siamese networks, and an additional process that enables the robot to pick-up the object selected by the user. This solution offers an innovative and effective way of interaction to perform assistive manipulation tasks, without the need for markers or predefined object positions, enhancing communication fluency and facilitating natural interaction between the user and the robot.Comunidad de Madrid; Y2020/NMT-6660Ministerio de Economía, Industria y Competitividad; PID2020-13194GBI0

Forces study during dual arm lifting and translation tasks of a load

[Resumen] En este artículo se aborda el estudio de las fuerzas que afectan a la hora de realizar la tarea de “pick and place” de cajas. A través de los experimentos presentados se persigue conocer el comportamiento del sistema desde el punto de vista de las fuerzas de fricción y de presión que se deben ejercer para realizar el agarre de la caja, como desde el punto de vista de cómo afecta el peso del cuerpo que se va a elevar y desplazar de un punto a otro. El objetivo final es adquirir el conocimiento necesario para saber cómo le afectan al robot estos estímulos para poder realizar la tarea de bimanipulación sin necesidad de conocer el peso de la caja de forma previa.[Abstract] In this paper a study of the forces involved in a “pick and place” task is done. The experiments presented in this article seek to understand the behaviour of the system from the point of view of the friction and pressure forces that must be exerted to grip the box, as well as from the point of view of how the weight of the body to be lifted and moved from one point to another affects it. The final objective is to acquire the necessary knowledge of how these stimuli affect the robot in order to be able to carry out the task of bimanipulation without the need to know the weight of the box beforehand.Comunidad de Madrid; S2018/NMT-4331La investigación que ha conducido a estos resultados ha recibido financiación del proyecto SOFIA: Articulación blanda inteligente con capacidades de reconfiguración y modularidad para plataformas robóticas, con referencia PID2020-13194GB-I00, financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad, y del proyecto RoboCity2030-DIHCM, Madrid Robotics Digital Innovation Hub, S2018/NMT-4331, financiado por "Programas de ActividadesI+D en la Comunidad de Madrid'' y cofinanciado por Fondos Estructurales de la UE

Caffeinated energy drinks improve volleyball performance in elite female players.

PURPOSE: The objective of this study is to determine the effects of a caffeine-containing energy drink on female volleyball players' performance. METHODS: Thirteen elite female volleyball players ingested 3 mg·kg of caffeine with an energy drink or the same drink without caffeine (placebo drink) in a double-blind and randomized study. Then, participants performed the following: standing spike, jumping spike, spike jump, blocking jump, squat jump, countermovement jump, manual dynamometry, and the agility t-test. A simulated volleyball game was played, videotaped, and notated afterward. RESULTS: In comparison to the placebo drink, the ingestion of the caffeinated energy drink increased the ball velocity in the standing spike (19.2 ± 2.1 vs 19.7 ± 1.9 m·s, P = 0.023) and in the jumping spike (17.9 ± 2.2 vs 18.8 ± 2.2 m·s, P = 0.038) and the jump height in the squat jump (28.1 ± 3.2 vs 29.4 ± 3.6 cm, P = 0.028), countermovement jump (32.0 ± 4.6 vs 33.1 ± 4.5 cm, P = 0.018), spike jump (43.3 ± 4.7 vs 44.4 ± 5.0 cm, P = 0.025), and block jump (35.2 ± 5.1 vs 36.1 ± 5.1 cm, P = 0.044). Furthermore, the caffeinated energy drink decreased the time needed to complete the agility t-test (11.1 ± 0.5 vs 10.9 ± 0.3 s, P = 0.036). During the game, the volleyball actions categorized as successful were more frequent with the caffeinated energy drink (34% ± 9% vs 45% ± 9%, P < 0.001), whereas imprecise actions decreased (28% ± 7% vs 14% ± 9%, P < 0.001) when compared with the placebo drink. CONCLUSION: Commercially available energy drinks can significantly improve physical performance in female volleyball players. Increased physical performance led to improved accuracy during an actual volleyball match