[en] Teaching a robot how to behave so it becomes completely autonomous is not a simple task. When robotic systems become truly intelligent, interactions with them will feel natural and easy, but nothing could be further from truth. Make a robot understand its surroundings is a huge task that the computer vision field tries to address, and deep learning techniques are bringing us closer. But at the cost of the data. Synthetic data generation is the process of generating artificial data that is used to train machine learning models. This data is generated using computer algorithms and simulations, and is designed to resemble real-world data as closely as possible. The use of synthetic data has become increasingly popular in recent years, particularly in the field of deep learning, due to the shortage of high-quality annotated real-world data and the high cost of collecting it. For that reason, in this thesis we are addressing the task of facilitating the generation of synthetic data with the creation of a framework which leverages advances in modern rendering engines. In this context, the generated synthetic data can be used to train models for tasks such as 6D object pose estimation or grasp estimation. 6D object pose estimation refers to the problem of determining the position and orientation of an object in 3D space, while grasp estimation involves predicting the position and orientation of a robotic hand or gripper that can be used to pick up and manipulate the object. These are important tasks in robotics and computer vision, as they enable robots to perform complex manipulation and grasping tasks. In this work we propose a way of extracting grasping information from hand-object interactions in virtual reality, so that synthetic data can also boost research in that area. Finally, we use this synthetically generated data to test the proposal of applying 6D object pose estimation architectures to grasping region estimation. This idea is based on both problems sharing several underlying concepts such as object detection and orientation.

[es] Enseñar a un robot a ser completamente autónomo no es tarea fácil. Cuando los sistemas robóticos sean realmente inteligentes, las interacciones con ellos parecerán naturales y fáciles, pero nada más lejos de la realidad. Hacer que un robot comprenda y asimile su entorno es una difícil cruzada que el campo de la visión por ordenador intenta abordar, y las técnicas de aprendizaje profundo nos están acercando al objetivo. Pero el precio son los datos. La generación de datos sintéticos es el proceso de generar datos artificiales que se utilizan para entrenar modelos de aprendizaje automático. Estos datos se generan mediante algoritmos informáticos y simulaciones, y están diseñados para parecerse lo más posible a los datos del mundo real. El uso de datos sintéticos se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años, especialmente en el campo del aprendizaje profundo, debido a la escasez de datos reales anotados de alta calidad y al alto coste de su recopilación. Por ello, en esta tesis abordamos la tarea de facilitar la generación de datos sintéticos con la creación de una herramienta que aprovecha los avances de los motores modernos de renderizado. En este contexto, los datos sintéticos generados pueden utilizarse para entrenar modelos para tareas como la estimación de la pose 6D de objetos o la estimación de agarres. La estimación de la pose 6D de objetos se refiere al problema de determinar la posición y orientación de un objeto en el espacio 3D, mientras que la estimación del agarre implica predecir la posición y orientación de una mano robótica o pinza que pueda utilizarse para coger y manipular el objeto. Se trata de tareas importantes en robótica y visión por computador, ya que permiten a los robots realizar tareas complejas de manipulación y agarre. En este trabajo proponemos una forma de extraer información de agarres a partir de interacciones mano-objeto en realidad virtual, de modo que los datos sintéticos también puedan impulsar la investigación en esa área. Por último, utilizamos estos datos generados sintéticamente para poner a prueba la propuesta de aplicar arquitecturas de estimación de pose 6D de objetos a la estimación de regiones de agarre. Esta propuesta se basa en que ambos problemas comparten varios conceptos subyacentes, como la detección y orientación de objetos.