PUSAHQ, un robot inteligente para la enseñanza a niños de etapa inicial

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Lissette Estefanía Salinas Salinas
Edison Marcelo Chamorro Carrera
Pablo Eduardo Lozada Yánez
Cristhy Nataly Jiménez Granizo

Resumo

El objetivo de este trabajo de investigación fue implementar un robot inteligente para la interacción cognitiva de niños en edad preescolar, creando entornos favorables para la percepción de colores y figuras geométricas. El robot ofrece al usuario una interfaz gráfica con varias opciones que incluyen historias, canciones, juegos, galería de imágenes y reconocimiento facial (Face ID) para activar el programa de enseñanza. El sistema de reconocimiento facial se basa en el uso de clasificadores en cascada y el algoritmo AdaBoost para entrenar una red neuronal, implementado como una adaptación del modelo propuesto por Paul Viola y también se utilizaron técnicas de visión artificial de Michael Jones para determinar el contorno y el color de los objetos 2D en espacios controlados y un filtro de tonos en tiempo real para encontrar los valores de las bandas espectrales en formato RGB. Toda esta información se procesó en un microprocesador Raspberry Pi. También se implementó un sistema de locomoción diferencial que permite al robot moverse sobre superficies planas junto a sensores que emiten señales a un procesador Arduino para coordinar movimientos y planificar trayectorias. Los resultados obtenidos de la interacción con niños fueron satisfactorios, de una muestra de 192 niños, al 98,44% le gustó. Por otro lado, los especialistas en psicología y educación describieron el robot como un recurso didáctico innovador que contribuye a la educación especial que ayuda a los niños con discapacidad intelectual. Con la implementación del robot inteligente, se recomienda profundizar la investigación que permite contribuir al levantamiento de las bases cognitivas.

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Salinas Salinas, L. E., Chamorro Carrera, E. M., Lozada Yánez, P. E., & Jiménez Granizo, C. N. (2019). PUSAHQ, un robot inteligente para la enseñanza a niños de etapa inicial. Ciencia Digital, 3(3.4.), 135-151. https://doi.org/10.33262/cienciadigital.v3i3.4.842
Seção
Artículos

Referências

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