Robot autónomo encuentra y abre puertas mientras se recarga

Un equipo de estudiantes de ingeniería de la Universidad de Cincinnati está construyendo un robot autónomo que puede abrir sus propias puertas y encontrar el enchufe de pared más cercano, lo que le permite recargarse sin ayuda humana.

El nuevo estudio fue publicado en la revista. IEEE Access. 

Puertas: la criptonita de un robot

Uno de los mayores obstáculos para los robots son las puertas. 

Ou Ma es profesor de ingeniería aeroespacial en la Universidad de Cincinnati. 

“Los robots pueden hacer muchas cosas, pero si quieres que uno abra una puerta por sí mismo y la atraviese, es un desafío tremendo”, dijo Ma.

El equipo pudo superar este problema en simulaciones digitales tridimensionales, y es un gran paso adelante para los robots auxiliares. Estos robots pueden incluir aquellos que aspiran y desinfectan edificios de oficinas, aeropuertos y hospitales. Constituyen una gran parte de la industria de la robótica de $ 27 mil millones. 

Yufeng Sun es el autor principal del estudio y estudiante de doctorado de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la UC. 

Según Sun, algunos investigadores han solucionado este problema escaneando una habitación completa para crear un modelo digital 3D, que permite a un robot ubicar una puerta. Sin embargo, esta es una solución que requiere mucho tiempo y solo se aplica a la habitación que se está escaneando. 

Hay muchos desafíos para desarrollar un robot autónomo para abrir una puerta por sí mismo. Primero, vienen en diferentes colores y tamaños, y tienen diferentes asas que pueden ser más bajas o más altas. También se requiere que los robots sepan cuánta fuerza usar para abrir puertas y vencer la resistencia. Dado que muchas puertas públicas se cierran solas, un robot puede perder el agarre y tener que empezar de nuevo.

Usando el aprendizaje automático

Mediante el uso de aprendizaje automático, los estudiantes de la UC permitieron que el robot “enseñara” a sí mismo cómo abrir una puerta a través de prueba y error. Esto significa que el robot corrige sus errores a medida que avanza y las simulaciones lo ayudan a prepararse para la tarea real.

“El robot necesita suficientes datos o 'experiencias' para ayudar a entrenarlo”, dijo Sun. “Este es un gran desafío para otras aplicaciones robóticas que utilizan enfoques basados ​​en IA para realizar tareas del mundo real”. 

Sun y el estudiante de maestría de la UC, Sam King, ahora están convirtiendo el exitoso estudio de simulación en un robot real. 

“El desafío es cómo transferir esta política de control aprendida de la simulación a la realidad, lo que a menudo se conoce como un problema 'Sim2Real'”, dijo Sun.

Otro desafío es que las simulaciones digitales suelen tener solo entre un 60 % y un 70 % de éxito en las aplicaciones iniciales del mundo real, por lo que Sun planea pasar al menos un año perfeccionando el nuevo sistema de robótica autónoma.