Estimación de interacciones físicas con deep learning para robots y dispositivos asistenciales

DirectorMARTÍNEZ CANTÍN, RUBÉN
Titulaciones
Duracion6 meses
LugarEINA (no presencial)
Fecha Alta2020-11-09
Fecha Baja2021-11-09
ResumenLos humanos navegan sin esfuerzo el mundo físico viendo, razonando e interactuando con los objetos que nos rodean, pero este es uno de los mayores problemas para las máquinas y robots. La teoría de percepción de ''affordances'' representa los objetos con respecto a las posibles acciones que un sujeto puede realizar y los efectos que se producen. Por ejemplo, en vez de reconocer una silla, reconocemos un objeto que podemos agarrar y desplazar, que nos podemos sentar, etc. Esto puede ser de gran utilidad en dispositivos inteligentes, que tengan que interactuar con personas o con un entorno diseñado para personas. En este proyecto se va a diseñar un sistema para reconocer estas affordances en imágenes utilizando algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) para aplicaciones de robótica social y de dispositivos asistenciales. Más detalles: http://webdiis.unizar.es/~rmcantin/index.php/Main/TFGTFM
Detalles/ContactoContactar con: Rubén Martínez rmcantin@unizar.es http://webdiis.unizar.es/~rmcantin/
Volver