Interacción natural y emocional con robots sociales

Resumen

En los últimos años, se ha demostrado la gran cantidad de beneficios que los robots sociales pueden ofrecer a las personas, tanto como herramientas de aprendizaje como en funciones de acompañamiento social. Para que estas interacciones sean efectivas, es necesario que los robots sean capaces de conversar de forma inteligente y actúen de forma natural y emocionalmente coherente. En este trabajo se presenta un sistema orientado a mejorar la interacción humano-robot mediante la integración de herramientas de inteligencia artificial basada en modelos de lenguaje (LLM), interfaces gráficas (visual y táctil), movimientos, luces y voz. El sistema, implementado en Android sobre el robot Sanbot Elf, se compone de tres módulos principales: el Módulo Conversacional, el Módulo Emocional y el Módulo Reactivo, diseñados para lograr un diálogo fluido, expresar estados emocionales y aportar naturalidad al comportamiento del robot. Se realizó una evaluación inicial del sistema conversacional con 18 usuarios, cuyos resultados fueron muy positivos, y dieron lugar a una serie de mejoras para optimizar el desempeño y la experiencia de interacción.

Abstract

In recent years, social robots have been shown to offer a wide range of benefits to people, both as learning tools and in social companionship roles. For these interactions to be effective, robots need to be able to converse intelligently and act in a natural and emotionally coherent manner. This paper presents a system aimed at improving human-robot interaction through the integration of artificial intelligence tools based on language models (LLM), graphical interfaces (visual and tactile), movements, lights, and voice. The system, implemented in Android on the Sanbot Elf robot, consists of three main modules: the Conversational Module, the Emotional Module, and the Reactive Module, designed to achieve fluid dialogue, express emotional states, and bring naturalness to the robot's behavior. An initial evaluation of the conversational system was carried out with 18 users, the results of which were very positive and led to a series of improvements to optimize performance and interaction experience.