Estás leyendo la publicación: Robot de bajo costo supera casi cualquier obstáculo
Un equipo de investigadores ha diseñado un sistema robótico que permite que un robot de piernas pequeñas y de bajo costo navegue por casi cualquier obstáculo o terreno. El robot puede subir y bajar escaleras casi a su altura o navegar por terrenos rocosos, resbaladizos, irregulares, empinados y variados. También puede cruzar brechas, escalar rocas y operar en la oscuridad.
El proyecto El desarrollo del sistema estuvo a cargo de investigadores de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon y de la Universidad de California, Berkeley.
Empoderar a pequeños robots con nuevas habilidades
Deepak Pathak es profesor asistente en el Instituto de Robótica.
“Empoderar a pequeños robots para subir escaleras y manejar una variedad de entornos es crucial para desarrollar robots que sean útiles en los hogares de las personas, así como en las operaciones de búsqueda y rescate”, dijo Pathak. “Este sistema crea un robot robusto y adaptable que podría realizar muchas tareas cotidianas”.
El robot se probó en escaleras irregulares y laderas en parques públicos, lo que probó su capacidad para caminar sobre escalones y superficies resbaladizas. También se le asignó la tarea de subir escaleras que serían el equivalente a un humano saltando sobre un obstáculo. El robot logra una capacidad impresionante para adaptarse rápidamente y dominar el terreno utilizando su visión y una pequeña computadora a bordo.
El robot fue entrenado con 4.000 clones en un simulador. Estos clones practicaron caminar y escalar terrenos complejos, y la velocidad del simulador permitió al robot lograr seis años de experiencia en un solo día.
El simulador almacenó las habilidades motoras aprendidas durante el entrenamiento en una red neuronal, que los investigadores luego copiaron al robot real. Este enfoque innovador significó que no hubo ingeniería manual de los movimientos del robot.
Muchos de los sistemas robóticos actuales se basan en cámaras que crean un mapa del entorno circundante, que luego se utiliza para planificar los movimientos del robot antes de que se lleven a cabo. Sin embargo, este proceso puede ser lento y propenso a errores debido a imprecisiones o percepciones erróneas en la etapa de mapeo. Estas imprecisiones pueden afectar la planificación y los movimientos.
Si bien el mapeo y la planificación resultan útiles para los sistemas enfocados en el control de alto nivel, no siempre son los mejores para los requisitos dinámicos de las habilidades de bajo nivel, como caminar o correr.
Maniobras eficientes y rápidas
El sistema robótico recientemente desarrollado se salta las fases de mapeo y planificación y dirige directamente las entradas de visión al control del robot. Básicamente, esto significa que el robot ve y se mueve en consecuencia. La técnica innovadora permite que el robot reaccione a su terreno complejo de manera muy rápida y efectiva.
Los movimientos del robot se entrenan a través del aprendizaje automático, lo que hace que el robot sea de bajo costo. El robot probado era al menos 25 veces más barato que las alternativas del mercado. Según el equipo, su algoritmo podría hacer que los robots de bajo costo sean mucho más accesibles.
Ananye Agarwal es un SCS Ph.D. estudiante en aprendizaje automático.
“Este sistema usa la visión y la retroalimentación del cuerpo directamente como entrada para enviar comandos a los motores del robot”, dijo Agarwal. “Esta técnica permite que el sistema sea muy robusto en el mundo real. Si se resbala en las escaleras, puede recuperarse. Puede entrar en entornos desconocidos y adaptarse”.
El sistema robótico se inspiró en gran medida en la naturaleza. Para un robot del tamaño de menos de un pie de altura, aprendió a adoptar los movimientos que usan los humanos para pasar por encima de obstáculos altos para escalar escaleras u obstáculos de su altura. El sistema utiliza la abducción de la cadera para superar obstáculos que son incluso difíciles para los sistemas robóticos de piernas más avanzados disponibles.
El equipo también buscó inspiración en los animales de cuatro patas.
“Los animales de cuatro patas tienen una memoria que permite que sus patas traseras sigan a las patas delanteras. Nuestro sistema funciona de manera similar”, dijo Pathak.
La memoria integrada permite que las patas traseras recuerden lo que vio la cámara, ayudándola a maniobrar obstáculos.
Ashish Kumar es un Ph.D. estudiante en Berkeley.
“Dado que no hay mapa, no hay planificación, nuestro sistema recuerda el terreno y cómo movió la pata delantera y lo traduce a la pata trasera, haciéndolo de manera rápida y sin fallas”, dice Kumar.
La nueva investigación podría desempeñar un papel importante en la resolución de algunos de los principales desafíos que rodean a los robots con patas. Incluso podría ayudar a conducir a su uso en los hogares.
