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

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

"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 para poder 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 detectar hasta ocho gestos predefinidos sin 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.

Soy piloto de drones profesional y mi trabajo no tiene nada que ver con volar un dron

Mover el brazo arriba o abajo para controlar drones

Control Por Gestos 5

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.

Control Por Gestos 2

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

Según las pruebas realizadas, el sistema identificó correctamente el 97,6% de los 1.200 gestos realizados y 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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