Modelo gaussiano con parametrización adaptable para la representación de zonas proxémicas de grupos de personas

• Autor: Paco Chipana, Nelson Broyer
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Católica San Pablo
• Repositorio: UCSP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucsp.edu.pe:20.500.12590/18913
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12590/18913
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Navegación social; Zonas proxémicas grupales; Modelo gaussiano; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

La navegación social se ha consolidado como un campo fundamental para garantizar la integración efectiva de robots de servicio en entornos sociales. En este trabajo, se propone un modelo gaussiano con parametrización adaptable, diseñado específicamente para modelar zonas proxémicas grupales. Este modelo se adapta dinámicamente a la morfología del grupo, teniendo en cuenta tanto el número de personas como sus posiciones relativas, logrando una representación más precisa de las zonas proxémicas. Para validar el modelo propuesto, se realizaron comparaciones exhaustivas con el modelo basado en una función gaussiana, frecuentemente utilizado en el pasado en el campo de la proxémica. La evaluación incluyo métricas clave como el área ocupada, la suavidad y longitud de las trayectorias, el tiempo de navegación y la distancia promedio entre las personas del grupo y el punto m ́as cercano de la trayectoria generada. Los resultados obtenidos demuestran que el modelo gaussiano con parametrización adaptable supera al modelo de referencia, optimizando significativamente la navegación del robot. Este enfoque interdisciplinario no solo mejora las capacidades de los robots sociales, sino que también asegura que sean respetuosos de las normas proxémicas y aceptados en entornos humanos, en especial cuando se forman grupos de personas.