El proyecto plantea avanzar en el desarrollo de técnicas que permitan agilizar la programación de robots aplicando técnicas de Aprendizaje por Demostración a partir de los resultados obtenidos en un proyecto anterior (COLEARNING 4.0 - Desarrollo de técnicas de aprendizaje para COBOTS basadas en interacción humana y aprendizaje de refuerzo. IMDEEA/2020/22), en el cual se consiguió que el robot reprodujese movimientos y presiones realizadas previamente por una persona, aunque de forma aproximada y con un tratamiento manual de los datos capturados. Para profundizar en esta técnica de programación automática, se plantea como objetivo principal del proyecto desarrollar un sistema de aprendizaje por demostración para robots colaborativos, basado en un sistema de visión artificial y sensores externos al robot, que permita reproducir con precisión tareas complejas de forma inmediata tras la demostración humana, utilizando algoritmos de inteligencia artificial para el modelado de trayectorias y ejecución de tareas.

Se ha desarrollado un sistema que permite de manera sencilla e intuitiva generar un programa de robot en base a la demostración inicial de un operario experto en la ejecución manual a automatizar. Las evaluaciones realizadas por las empresas colaboradoras en el proyecto han aportado información valiosa acerca de las acciones y actividades a desarrollar para acercar el prototipo inicial a las necesidades del mercado en cuando a programación de robots mediante demostración humana. A la vista de los resultados obtenidos, el sistema Robotrack se ha mostrado como un prototipo de tecnología de aprendizaje por demostración capaz facilitar la programación de robots para procesos de lijado de piezas planas. Un solo operario en un periodo de entre 5-10 minutos puede generar, sin conocimientos previos de programación de robots, un programa válido para el modelo de robot que vaya a ser encargado de automatizar la tarea.