Des chercheurs de l’université de Barcelone ont récemment mis au point un bras robotisé permettant de détecter les émotions en suivant le mouvement du visage. Ce robot a été présenté par Vernon Stanley, diplômé en informatique à l’université, dans sa thèse finale.

L’idée de ce robot repose en grande partie sur le short de la lampe Luxo Jr de Pixar. Les chercheurs voulaient construire un robot imitant le comportement de la lampe dans les shorts. Ils sont très intéressés par la scène des fabricants. Stanley fait également l’impression 3D depuis quelques années. Il s’est donc mis à construire une sorte d’animal familier pour en démontrer quelques-uns.

Répondre à certaines exigences

Comme étude faisait partie du cursus de Stanley, il devait répondre à certaines exigences définis par l’université. Par exemple, l’objectif principal de la thèse était de permettre aux étudiants de se familiariser avec les services en cloud de Google et de savoir comment ceux-ci peuvent être utilisés pour décharger des ressources informatiques dans des projets dont les calculs ne sont pas puissants.

Voici une vidéo présentant un bras robotique :

Raspberry Pi est un ordinateur minuscule et abordable, qui présente des limitations informatiques considérables. Ces limitations en font le candidat idéal pour explorer l’utilisation de la plateforme en cloud de Google pour des tâches gourmandes.

Développer un petit robot à partir de ce petit ordinateur

Les chercheurs ont donc décidé d’utiliser un Raspberry Pi pour développer un petit robot doté de capacités de détection des émotions. Le corps principal de son robot est LittleArm 2C, un bras robotisé créé par Gabe Bentz, fondateur de Slant Concepts.

Stanley a contacté Slant Concepts pour lui demander l’autorisation de modifier son bras robotisé afin qu’il puisse tenir une caméra. Le robot balaie une caméra de gauche à droite en capturant une photo et en utilisant OpenCV, une bibliothèque de fonctions de programmation souvent utilisée pour les applications de vision par ordinateur, afin de détecter un visage dans son cadre.

Source :

Techxplore