En el ámbito de la robótica, los robots autónomos tienen una importancia cada vez mayor. Bekey los define como intelligent machines capable of performing tasks in the world by themselves, without explicit human control over their actions.

l robot Urbano es una plataforma B21r de iRobot, equipada con un sistema de locomoción compuesto por cuatro ruedas, un láser tipo SICK LMS200 montado horizontalmente en la parte superior de la plataforma para la navegación y SLAM, y una cara y brazos robóticos que utiliza para expresar emociones como alegría, tristeza, sorpresa o enfado

Galán López, Ramón

Rainer Granados, José Javier

Spanish

Servicio de Coordinación de Bibliotecas de la Universidad Politécnica de Madrid

Generador automatico de presentaciones 
para robot-gufa 
El Grupo de Investigation 
en Control Inteligente de la 
Universidad Politecnica de 
Madrid, desde hace varios 
anos viene trabajando 
en robots autonomos y 
de servicio. Fruto de este 
trabajo es Urbano, un robot-
guia con capacidad para 
"sentir", aprender y tomar 
decisiones cuya mision 
actual es servir de guia en 
museos, ferias o eventos. 
E n el ambito de la robotica, los robots autonomos tienen una 
importancia cada vez mayor. Bekey 
los define como intelligent machi-
nes capable of performing tasks in 
the world by themselves, without 
explicit human control over their 
actions. 
El robot Urbano es una plataforma 
B21r de iRobot, equipada con un 
sistema de locomotion compuesto 
por cuatro ruedas, un laser tipo 
SICK LMS200 montado horizon-
talmente en la parte superior de 
la plataforma para la navegacion y 
SLAM, y una cara y brazos roboticos 
que utiliza para expresar emociones 
como alegria, tristeza, sorpresa o 
enfado. 
El robot esta tambien equipado 
con dos anillos sonar y un anillo de 
infrarrojos que permiten detectar 
obstaculos de diferente tamano y 
• Robot Urbano. 
peso, lo cual facilita la seguridad 
en todo momento. La plataforma 
tiene tambien dos PC a bordo y una 
pantalla tactil. 
Gracias a las aportaciones y se-
siones de trabajo conjuntos con 
el Museo de las Ciencias Principe 
Felipe de Valencia, asi como con los 
Museos Nacional de Ciencias Natu-
rales, Museo Nacional de Ciencia 
y Tecnologia y el Museo Nacion-
al del Prado, el objetivo es desa-
rrollar un generador de presenta-
ciones que cumpla con el dominio 
suministrado por el usuario para 
realizar las funciones de robot-guia. 
Por tanto, el dominio es muy amplio, 
pues las posibilidades que se pueden 
presentar son tantas como tipo de 
publico hay. Se trata de adaptar el 
amplio conocimiento existente a 
las particularidades y necesidades 
del visitante. 
El desarrollo del Generador Au-
tomatico de Presentaciones (G.A.P) 
se enmarca dentro de las hipotesis 
siguientes: 
• La toma de decision que se ge-
nera en los niveles mas altos de la 
piramide de control puede integrar-
se dentro de un sistema cognitivo 
artificial. 
• Todo el conocimiento necesario 
para la toma de decision puede ser 
modelado y aprendido desde una 
estructura ontologica. 
• Construction e implementation 
de una arquitectura cognitiva para 
robots autonomos. 
Tras una nueva solicitud por par-
te del usuario, el sistema G.A.P se 
comporta segun la figura adjunta. 
El contenido de la presentation se 
compone de una serie de parrafos 
que se ajustan a los requisitos de la 
visita en cuestion, por tanto, hay que 
tener en cuenta que la selection de 
los parrafos mas adecuados se basa 
en un conocimiento semantico de 
las caracteristicas de los mismos, 
de las restricciones definidas para 
la presentation (tiempo, contenido, 
nivel cultural, etc.) y de los criterios 
de calidad que debe tener una pre-
sentation publica. 
El aspecto mas importante de la 
S 
Dose dc Conocim icnlD 
• ••a 
Esquema General del G.A.R 
Internet 
Onto log ia 
del conoeimiento 
Generation Automa 
de Presentaciones 
Plamficador 
de Tareas 
c Emocional 
Esquema general de la arquitectura software. 
propuesta es que el diseno utiliza 
el aprendizaje como mecanismo de 
optimizacion de la calidad de las 
presentaciones. 
Arquitectura del software 
El software desarrollado esta basado 
en agentes. Se detallan a continua-
tion los agentes (verfiguraadjunta), 
que trabajando de manera coordi-
nada llevan a cabo, entre otras, las 
siguientes tareas: 
• Una ontologia como formali-
zation del conocimiento. Dicha 
ontologia permitira tanto la repre-
sentation de conceptos y de las 
relaciones que hay entre ellos como 
la obtencion de categorias o nuevos 
conceptos. Permite la integration de 
contenido. 
• Un modelo emocional que dote 
al robot de sentimientos, capaz de 
transmitir sentimientos y que afecte 
a su comportamiento como guia. Se 
trata de un modelo dinamico, que 
permite un conjunto de emociones 
que influiran en su forma de realizar 
cada tarea. El objetivo de este mode-
lo es analizar la influencia de estas 
emociones en la interaction con el 
publico y verificar el aprendizaje de 
un caracter "emotivo" bien valorado 
por el publico. Se ha propuesto una 
busqueda de la felicidad que ira 
modificando la forma de guiar las 
visitas por parte del robot. 
• Un sistema de toma de decisio-
nes para que el robot elija la tarea 
mas adecuada en cada momento, 
siendo posible la incorporation de 
nuevas tareas y la modification de 
las mismas. 
• Un mecanismo de aprendizaje 
de nuevos conceptos, que afectan 
a las tareas, al modelo emocional, 
al conocimiento sobre el dominio 
y a la valoracion de los objetivos 
vitales del robot. Se utilizara Inter-
net como fuente fundamental de 
information. 
• Un sistema de generation auto-
matica de presentaciones que tenga 
en cuenta la information disponi-
ble, las caracteristicas del publico, 
el tiempo y criterios de calidad de 
la propia presentation. 
La arquitectura propia del GAP. 
propuesta es la que se describe en 
la figura inferior izquierda y consta 
de una base de conocimiento y un 
conjunto de patrones. 
La presentation sigue un modelo 
de patron, que en nuestro caso es 
sinonimo de guion. Se utiliza XML, 
que es una herramienta software 
versatil y que permite al usuario la 
creation y mantenimiento de pa-
trones. Un ejemplo de patron es el 
que se describe en la figura inferior 
derecha. 
El servidor de conocimiento tiene 
las siguientes caracteristicas: 
• Este servidor es una ontologia 
<pattern> 
</pattern> 
<id>children visit museum</id> 
<date creation> ... </date creation> 
<date lastused>...</date lastused> 
<item> 
</item> 
<item> 
</item> 
<item> 
<item_id>Museum_Presentation</item_id> 
<item_order>1 </item_order> 
<item_priority>10</item_priority> 
<item_data>Greetings</item_data> 
<item_id>Tour_Guide</item_id> 
<item_order>2</item_order> 
<item_priority>20</item_priority> 
<item data>Tour Guide</item data> 
<item_id>Painting_presentation</item_id> 
</item> 
<item order>3</item order> 
<item_priority>40</item_priority> 
<item content> 
<item_data_id>key_picture</item_data_id> 
<subitem> title</subitem> 
<subitem>date</subitem> 
<subitem_multiple>description</subitem_multiple> 
<subitem_multiple>period</subitem_multiple> 
</item content> 
• Arquitectura G.A.R • Modelo de Patron en XML 
disenada de forma especi-
fica para incorporar cono-
cimiento y clasificarlo. 
• Usa una red semdn-
tica para representar los 
criterios de valoracion de 
la calidad de una presen-
tation. 
• Usa una red semdn-
tica para representar las 
categorias y propiedades 
de cada parrafo. 
• Usa una red semdn-
tica para representar el 
estado actual del robot (va-
riables). 
El mecanismo para la 
generation automatica de 
presentaciones tiene las fa-
ses siguientes: 
• Fase de selection. 
• Obtencion del valor de 
inclusion 
• Selection del mejor 
La fase de selection pro-
porciona todos los posibles 
candidatos. Posteriormente 
se requiere de dos fases mas. 
Teniendo en cuenta que la 
information se estructura 
en forma de arbol (ver fi-
gura superior), se requieren 
algoritmos capaces de obte-
ner el valor de inclusion y la 
selection del mejor candidate Por 
tanto, para la poda del arbol se han 
probado tres alternativas tipicas de 
la busqueda heuristica. En la pri-
mera se utiliza "fuerza bruta" para 
generar todas las combinaciones 
posibles y agrupar los valores nume-
ricos de los "criterios de calidad" de 
los parrafos que forman la presen-
tation y a continuacion, usando el 
conjunto de reglas borrosas, estimar 
el in dice de calidad. Se selecciona la 
presentation de mayor in dice. 
En la segunda alternativa se uti-
liza "el mejor primero", de manera 
que se va tomando la option que 
parcialmente presenta un mejor 
in dice. Esta alternativa es sin duda 
mas rapida pero no garantiza que se 
seleccione la mejor option. 
En la tercera alternativa se modi-
fica la anterior para que se genere 
backtracking si el in dice de calidad 
es inferior a un minimo. 
/ 
/ Proy. 1 
\ Desp.1 .Desp.2 
Def.1 
De: 
P22 ) 
Proy.2 
ip-1 Desp.2 
Def.2 
de mayor exito se podran 
utilizar en futuras presen-
taciones. 
Estructura de arbol. 
Prototipo G.A.R 
La fase de Seleccion del mejor 
se realiza mediante logica borrosa, 
que aporta mayor flexibilidad y va a 
permitir la evolucion de las reglas 
y del conocimiento. Para ello se 
definen cinco terminoslinguisticos: 
VERY_HIGH, HIGH, NORMAL, 
LOW, VERY_LOW. Para la fase de 
fuzzyfication se utilizan funciones 
de pertenencia triangulares inicial-
mente equidistantes, pero que en la 
fase de aprendizaje pueden variar 
sus centres. La variable de salida 
quality_index se modela tambien, 
con cinco terminos y funciones 
triangulares. En la fase de defuzzyfi-
cation se utiliza la tecnica del centre 
de gravedad. 
Los aspectos a tener en cuenta 
mas importantes son, por un lado, 
el mantenimiento de la opinion del 
publico. Ese feedback proporciona 
una information muy valiosa sobre 
el exito o fracaso de la presentacion. 
Por otro lado, las presentaciones 
Conclusiones 
Se propone un mecanismo 
capaz de generar presenta-
ciones, de una forma sen-
cilia, teniendo en cuenta 
la gran dificultad del pro-
cesamiento del lenguaje 
natural y la generation 
automatica. 
El generador es un sis-
tema dinamico donde el 
conocimiento aumenta 
y por tanto, la calidad de 
las presentaciones. El robot 
estara cada vez mas capa-
citado para realizar mejor 
una visita guiada. Ademas, 
se anade su capacidad para 
gesticular simultaneamente 
mientras esta llevando a 
cabo la presentation, no solo 
con los brazos, sino con los 
movimientos faciales tras-
mitiendo los sentimientos 
que en ese momento tenga 
su estado animico. 
Este desarrollo va a per-
mitir a los robots guias nue-
vos retos, centrados en la 
efectividad del aprendizaje 
y en la composition de las visitas 
guiadas, pues como se ha descrito, 
el dominio es muy amplio. Se aporta 
una mejora del uso de la tecnologia 
en la gestion del conocimiento, ya 
que el simple uso de esta no se tra-
duce necesariamente en una mejora 
real del proceso de aprendizaje de 
las visitas guiadas. Al mismo tiempo, 
se avanza en un nuevo enfoque mas 
orientado al visitante, que permite 
avanzar hacia la creation de escena-
rios adaptables y modulares. 
Estos sistemas tienen ademas 
especial importancia en la ayuda 
al aprendizaje para entornos que 
requieren de mayor motivation y 
dedication, como por ejemplo aulas 
y talleres para alumnos con necesi-
dades educativas especiales. 
J. Javier Rainer, Ramon Galdn 
Grupo de Control Inteligente 
Universidad Politecnica 
de Madrid 


Generador Automático de Presentaciones para Robot-Guía

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http://oa.upm.es/7547/2/INVE_MEM_2010_79386.pdf

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