Sara Carrasco-Martínez

La interacción humano-robot requiere estrategias que promuevan la continuidad y el vínculo con el usuario. Este trabajo presenta un sistema de interacción progresiva por niveles, implementado en el robot social Mini, que combina técnicas como la gamificación, técnicas de persuasión, y estrategias que ofrecen apoyo gradual adaptado al usuario. A través de una secuencia de bienvenida guiada y la combinación de las técnicas, el sistema desbloquea funciones y retos ajustados al nivel del usuario. Asimismo, se incluyen ejemplos prácticos por nivel y se analiza cómo estas estrategias mejoran la continuidad y el vínculo en contextos reales.

La rob´otica social busca crear interacciones m´as naturales y efectivas entre humanos y robots. Este trabajo explora el uso delconcepto de Captology —tecnolog´ıa dise˜nada para influir en el comportamiento humano— como marco para dise˜nar interaccionespersuasivas en rob´otica social. Se describen estrategias concretas para captar la atenci´on, dirigirla hacia una acci´on espec´ıfica ygenerar motivaci´on, en rob´otica social tomando como referencia el modelo de B. J. Fogg. A partir de estos principios, se exponeun caso de uso en el robot social Mini, en el que se propone el an´alisis de si el uso de gestos y frases expresivas incrementa laprobabilidad de que un usuario colabore con el robot en tareas simples como alimentarlo o acariciarlo

El uso de robots sociales para tareas de asistencia y entretenimiento está aumentando en los últimos años. Sin embargo, todavía no poseen las capacidades necesarias para proporcionar una experiencia diaria duradera que hagan que la inversión necesaria merezca la pena. Este artículo presenta un sistema de generación de comportamientos bioinspirados para aumentar el uso del robot Mini utilizando procesos que pretenden aumentar el número interacciones con sus usuarios. El sistema propuesto tiene como inspiración el juego del Tamagotchi y la Logoterapia, haciendo que el robot se comporte como un avatar del que el usuario debe cuidar. El sistema modela la alimentación, hidratación, higiene, afecto, entretenimiento, energía, interacción social y salud del robot generando una evolución temporal a largo plazo similar a la humana con el fin de que el robot muestre un comportamiento natural reconocible por el usuario. Este comportamiento incorpora estrategias psicológicas y de enganche como la alta frecuencia de acciones para fomentar el uso del robot y enganchar al usuario. Los resultados del artículo muestran la evolución de todos los procesos y cómo el usuario debe cuidar del robot para que mantenga un nivel adecuado de bienestar.

Los robots sociales tienen el potencial de ayudar a personas con problemas de movilidad y coordinación, especialmente si son mayores. Para ello, se pueden pueden apoyar en ejercicios de estimulación física mediante la gamificación de juegos diseñados para este propósito. En este trabajo, presentamos ``Mini-Bird'', un juego de estimulación implementado siguiendo un paradigma de robot multiagente. El sistema propuesto se ha integrado en la arquitectura de software del robot Mini acompañado de un agente de juegos. El robot social Mini guía la actividad para promover la actividad física del usuario. El agente de juegos es el encargado de rastrear los movimientos de las manos del usuario mediante un detector de esqueletos que permite controlar el juego. Se facilita varias métricas para la evaluación de la estimulación física y la coordinación ojo-mano. La incorporación de elementos de gamificación mejora la participación del usuario y el desarrollo de habilidades. Las pruebas preliminares muestran un gran potencial para promover la actividad física entre los mayores.

Cada vez son más los robots sociales dedicados a asistencia diaria en casas particulares y residencias, por lo que una adaptación al usuario y centralizar la información recogida por todos ellos resulta fundamental. Este artículo presenta un sistema de aprendizaje cooperativo para el robot social Mini. Este robot pretende asistir a usuarios de edad avanzada facilitando tareas mediante una interacción humano-robot adaptada a sus necesidades. El sistema propuesto permite integrar distintos métodos de aprendizaje por refuerzo de forma simultánea, permitiendo a los robots mejorar su comportamiento y aprender en entornos dinámicos de forma autónoma. Este sistema pretende superar limitaciones importantes del aprendizaje en robótica social al conectar los robots a un servidor central. La red permite compartir y centralizar la información de las interacciones de cada robot, agilizando el proceso de aprendizaje al disponer de un mayor volumen de datos en menos tiempo. El servidor almacena y procesa la información, mejorando la eficiencia y reduciendo la carga computacional en los robots. Este sistema permite a los robots adaptarse mejor a diferentes usuarios y entornos, mejorando sus respuestas y la personalización en la interacción humano-robot.