El MIT crea un sistema para controlar drones por gestos a través de un wearable en el brazo que detecta el movimiento

Enrique Pérez

Editor especializado en tecnología de consumo y sociedad de la información. Estudié física, pero desde hace más de diez años me dedico a escribir sobre tecnología, imagen y sonido, economía digital, legislación y protección de datos. Interesado en aquellos proyectos que buscan mejorar la sociedad y democratizar el acceso a la tecnología.LinkedIn

“Permitir que los robots entiendan nuestros gestos puede ser un paso importante hacia una colaboración humano-robot más generalizada”, explica Joseph DelPreto, investigador del ‘MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory’ (CSAIL). Sean robots, Roombas o drones, el MIT ha creado un sistema parapoder controlarlos mediante gestos, con movimientos del brazo y sin necesidad de tener un mando a distancia.

El sistema ‘Conduct-a-Bot’ se basa en un pequeño dispositivo wearable colocado en los bíceps, tríceps y antebrazo. Con él se pueden detectarhasta ocho gestos predefinidossin necesidad de calibrar el aparato ni necesitar un entrenamiento avanzado, según explican los creadores. El usuario puede colocarse el wearable y empezar a controlar remotamente el dron, como si tuviera un mando a distancia pero simplemente moviendo el brazo.

Mover el brazo arriba o abajo para controlar drones

El objetivo del proyecto es reducir la barrera para los usuarios ocasionales que interactúan con robots y drones. La idea es que a través de los sensores y algoritmos incorporados,el tipo de movimientos que aplica el wearable sean sencillos y naturales.

Durante las pruebas podemos ver que el investigador mueve el brazo hacia arriba, hacia abajo, girando la muñeca a izquierda, a derecha o mantiene el brazo quieto para mantenerse. Todos ellos movimientos muy naturales e intuitivos y que permiten mover el drone a través de una serie de obstáculos.

Estos gestos se detectan utilizando sensores de movimientos y sensores para los músculos, basados en la técnica de laelectromiografía (EMG).

Según laspruebas realizadas, el sistemaidentificó correctamente el 97,6% de los 1.200 gestos realizadosy el dron respondió correctamente al 81,6% de los 1.535 gestos no estructurados, ya que las pruebas consistían en hacer pasar los drones por distintos aros y el gesto no siempre estaba controlado.

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