Robot de bajo costo navega casi cualquier obstáculo

Un equipo de investigadores ha diseñado un sistema robótico que permite a un robot de piernas pequeño y de bajo costo navegar casi cualquier obstáculo o terreno. El robot puede subir y bajar escaleras casi de su altura o navegar por terrenos rocosos, resbalosos, irregulares, empinados y variados. También puede caminar sobre brechas, escalar rocas y operar en la oscuridad.

El proyecto para desarrollar el sistema se llevó a cabo por investigadores de la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de California, Berkeley.

Empoderando a los pequeños robots con nuevas habilidades

Deepak Pathak es profesor asistente en el Instituto de Robótica.

“Empoderar a los pequeños robots para que suban escaleras y manejen una variedad de entornos es crucial para desarrollar robots que serán útiles en los hogares de las personas y en 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 puso a prueba su capacidad para caminar sobre piedras y superficies resbalosas. También se le asignó la tarea de subir escaleras que serían equivalentes a que un humano saltara sobre una barrera. El robot logra una impresionante capacidad para adaptarse y dominar el terreno rápidamente utilizando su visión y una pequeña computadora a bordo.

El robot se entrenó con 4,000 clones en un simulador. Estos clones practicaron caminar y escalar terrenos complejos, y la velocidad del simulador permitió que el robot alcanzara seis años de experiencia en solo un día.

Las habilidades motoras aprendidas durante el entrenamiento se almacenaron en una red neuronal por el simulador, que los investigadores luego copiaron al robot real. Este enfoque innovador significó que no hubo necesidad de ingeniería manual de los movimientos del robot.

Muchos de los sistemas robóticos de hoy en día dependen de cámaras que crean un mapa del entorno circundante, que se utiliza para planificar los movimientos del robot antes de que se realicen. Sin embargo, este proceso puede ser lento y propenso a errores debido a inexactitudes o malas percepciones en la etapa de mapeo. Estas inexactitudes pueden afectar la planificación y los movimientos.

Mientras que el mapeo y la planificación resultan útiles para sistemas centrados en el control de alto nivel, no siempre son los mejores para los requisitos dinámicos de habilidades de bajo nivel, como caminar o correr.

Maniobras eficientes y rápidas

El sistema robótico recién desarrollado salta las fases de mapeo y planificación y ruta directamente las entradas de visión al control del robot. Esto básicamente significa que el robot ve y se mueve en consecuencia. La técnica de ruptura permite que el robot reaccione a su terreno complejo muy rápidamente y de manera 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 en el mercado. Según el equipo, su algoritmo podría hacer que los robots de bajo costo sean mucho más accesibles.

Ananye Agarwal es un estudiante de doctorado en aprendizaje automático en SCS.

“Este sistema utiliza la visión y la retroalimentación del cuerpo directamente como entrada para generar comandos para los motores del robot”, dijo Agarwal. “Esta técnica permite que el sistema sea muy robusto en el mundo real. Si resbala en las escaleras, puede recuperarse. Puede entrar en entornos desconocidos y adaptarse”.

El sistema robótico se inspiró mucho en la naturaleza. Para un robot del tamaño de menos de un pie de altura, aprendió a adoptar los movimientos que los humanos utilizan para pasar por encima de obstáculos altos para escalar escaleras u obstáculos de su altura. El sistema utiliza la abducción de cadera para superar obstáculos que incluso son difíciles para los sistemas robóticos de piernas más avanzados disponibles.

El equipo también se inspiró en los animales de cuatro patas.

“Los animales de cuatro patas tienen una memoria que les permite a sus patas traseras seguir a las patas delanteras. Nuestro sistema funciona de manera similar”, dijo Pathak.

La memoria a bordo permite que las patas traseras recuerden lo que vio la cámara, lo que ayuda a maniobrar los obstáculos.

Ashish Kumar es un estudiante de doctorado en Berkeley.

“Como no hay mapa, no hay planificación, nuestro sistema recuerda el terreno y cómo movió la pierna delantera y lo traduce a la pierna trasera, haciéndolo rápidamente y sin errores”, 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 piernas. Incluso podría ayudar a que se utilicen en los hogares.