Una de nuestras principales actividades de investigación se centra en el ámbito de las comunicaciones hápticas. La verdadera inmersión en un entorno lejano requiere la capacidad de interactuar físicamente con objetos remotos y ponerse literalmente en contacto con otras personas. Tocar y manipular objetos a distancia es posible si aumentamos las comunicaciones audiovisuales tradicionales con la modalidad háptica. Las comunicaciones hápticas son un campo de investigación relativamente joven que tiene el potencial de revolucionar la interacción hombre-hombre y hombre-máquina.

Los proyectos/actividades recientes en este ámbito abordan, por ejemplo:

Códecs hápticos

Los objetivos principales son desarrollar enfoques eficientes de comunicación háptica sobre las redes de comunicación trandicionales y las emergentes, como la Internet táctil y las redes 5G. Para ello, estudiamos las características de la red, el modelo psicofísico de la percepción háptica humana y la codificación perceptiva de las señales hápticas. En la intersección de estas áreas tradicionalmente independientes se produce una importante innovación.

Teleoperación

Como aplicación típica de las comunicaciones hápticas, la teleoperación bilateral con retroalimentación háptica es nuestro principal tema de estudio. El objetivo es desarrollar enfoques eficientes de comunicación háptica (información cinestésica) para la teleoperación retardada, garantizando al mismo tiempo la estabilidad del sistema de teleoperación. Una de las principales competencias de nuestro grupo es optimizar conjuntamente los códecs hápticos, los esquemas de control y los recursos de red para lograr la mejor calidad posible de teleoperación.

Planificación del agarre de objetos deformables basada en datos de nubes de puntos y sensores táctiles

Los robots inteligentes deben ser capaces de operar en entornos no estructurados con diversos objetos. La manipulación de objetos deformables es especialmente difícil, ya que el contacto cambia durante el agarre. Además, es importante no dañar el objeto y evitar efectos no deseados, como el derrame del contenido de un recipiente abierto causado por la deformación. Este proyecto se centra en la planificación del agarre y la manipulación de objetos deformables. En primer lugar, se determina la postura de agarre óptima para los objetos conocidos basándose en los análisis de deformación y contacto. A continuación, se reconocen los objetos desconocidos a partir de los datos de la nube de puntos y los sensores táctiles, de forma que puedan agarrarse con las posturas óptimas, seguidas de la detección de resbalones y la adaptación del agarre. Los algoritmos pueden aplicarse en un entorno doméstico o en un escenario de teleoperación. En este último caso, el operador especifica el objeto que debe manipular y el teleoperador debe ser capaz de agarrarlo de forma autónoma, debido a la dificultad de la operación por el retraso de la red. El objeto puede ser manipulado con seguridad por el operador después.

Clasificación de superficies y parametrización de materiales

La información visual y auditiva es predominante en los sistemas multimedia modernos. La adquisición, el almacenamiento, la transmisión y la visualización de estas modalidades han alcanzado un nivel de calidad que suele denominarse alta definición (HD) y superior. También existe una tecnología HD similar para el audio. En cambio, las soluciones técnicas para el sentido del tacto (también llamadas hápticas) aún no han alcanzado el mismo nivel de sofisticación. En el contexto de la interacción háptica, las interacciones cinestésicas y táctiles suelen considerarse por separado, ya que se trata de mecanismos perceptivos diferentes. Mientras que la modalidad cinestésica se ha estudiado ampliamente en el contexto de los sistemas de teleoperación, el análisis, el procesamiento y la reproducción de las impresiones táctiles han recibido comparativamente poca atención hasta ahora. Esto es sorprendente, dado que los seres humanos dependemos en gran medida de la modalidad táctil para interactuar con nuestro entorno. En una aplicación de realidad virtual, por ejemplo, la intención típica de un usuario es interactuar físicamente con los objetos de la escena virtual y experimentar sus propiedades materiales y de superficie. Hay que superar muchos retos antes de que las soluciones táctiles alcancen el mismo nivel de sofisticación que las correspondientes soluciones de vídeo o audio de alta definición. Sin embargo, con los recientes avances en la Realidad Virtual (RV), la Realidad Aumentada (RA) y la Telepresencia, el tema está ganando rápidamente en relevancia y se está convirtiendo en una tecnología habilitadora de nuevos campos de aplicación, como el Comercio Electrónico con retroalimentación táctil (T-Commerce) o los sistemas de RV aumentados por el tacto (T-VR).

Un importante prerrequisito de este objetivo está siendo investigado. Al igual que una cámara para capturar imágenes en diversas condiciones de visualización, el Texplorer está diseñado conceptualmente para obtener las propiedades hápticas de los objetos. Las características que describen las principales dimensiones perceptivas se definen para formar una representación vectorial de un objeto. Más allá de la clasificación de los materiales, se pueden utilizar otros datos sensoriales para representar los materiales en un entorno virtual, lo que permite potencialmente el uso futuro para mostrar materiales en centros comerciales virtuales o tiendas en línea.

Vemos dos importantes aplicaciones futuras para el resultado de nuestra investigación realizada. En primer lugar, identificamos la necesidad de un sistema de bajo coste capaz de identificar materiales, similar a un sistema de recuperación de imágenes basado en el contenido visual o a un motor de recuperación de audio para la identificación de contenido de audio. En segundo lugar, los datos registrados y las características calculadas pueden formar un modelo de las propiedades de la superficie del objeto. Esto es especialmente interesante en los próximos entornos virtuales que ofrecerán una experiencia táctil además de contenidos visibles y audibles.

Puede encontrar la base de datos de texturas hápticas de la LMT aquí.