Fusión de visión artificial e inteligencia artificial en robótica colaborativa: una revisión y perspectivas futuras
Autores: Cohen, Yuval; Biton, Amir; Shoval, Shraga
Idioma: Inglés
Editor: Giulio Cerullo
Año: 2025
Acceso abierto
Fusión de visión artificial e inteligencia artificial en robótica colaborativa: una revisión y perspectivas futuras
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Citaciones: Inteligencia Artificial en la ingeniería
La integración de técnicas avanzadas de visión artificial e inteligencia artificial (IA) en sistemas robóticos colaborativos tiene el potencial de revolucionar la interacción humano-robot, la productividad y la seguridad. A pesar de la considerable actividad de investigación, aún no se ha logrado una síntesis sistemática de cómo la visión y la IA habilitan conjuntamente capacidades adaptativas y sensibles al contexto en cobots para la percepción, la planificación y la toma de decisiones. Para abordar esta deficiencia, se examinaron tecnologías fundamentales como la detección de objetos, la estimación de la postura humana y el modelado ambiental, así como tendencias emergentes como la fusión de sensores multimodales, la IA explicable y la autonomía guiada éticamente. Los autores destacan las aplicaciones industriales y de servicios, identificaron desafíos críticos y presentaron métricas clave de rendimiento para guiar la investigación futura.
La integración de técnicas avanzadas de visión artificial e inteligencia artificial (IA) en sistemas robóticos colaborativos tiene el potencial de revolucionar la interacción humano-robot, la productividad y la seguridad. A pesar de la considerable actividad de investigación, aún no se ha logrado una síntesis sistemática de cómo la visión y la IA habilitan conjuntamente capacidades adaptativas y sensibles al contexto en cobots para la percepción, la planificación y la toma de decisiones. Para abordar esta deficiencia, se examinaron tecnologías fundamentales como la detección de objetos, la estimación de la postura humana y el modelado ambiental, así como tendencias emergentes como la fusión de sensores multimodales, la IA explicable y la autonomía guiada éticamente. Los autores destacan las aplicaciones industriales y de servicios, identificaron desafíos críticos y presentaron métricas clave de rendimiento para guiar la investigación futura.