La mayoría de los robots de cuatro patas están entrenados para recuperar el equilibrio si tropiezan con un obstáculo. En un esfuerzo por desarrollar un robot de limpieza, la estudiante de doctorado vietnamita-estadounidense Joanne Truong de la Escuela de Computación Interactiva del Instituto de Tecnología de Georgia (GIT) y sus dos colegas Naoki Yokoyama y Simar Kareer están entrenando a su robot para que pase por encima de objetos sucios que pueda encontrar en el hogar, informó recientemente Tech Xplore.
(De izquierda a derecha) Naoki Yokoyama, Joanne Truong y Simar Kareer trabajando con el robot de cuatro patas
Según el equipo de investigación, los robots de cuatro patas equipados con controladores de movimiento "ciegos" tienden a reaccionar más para evitar caer cuando pisan un objeto.
Mientras tanto, el equipo de investigación adoptó un nuevo enfoque, proporcionando imágenes en vivo para que el robot supere los obstáculos, mediante la combinación de la política de navegación con la política de locomoción basada en imágenes. Este enfoque ayudó al robot a superar obstáculos en un entorno simulado y desordenado con una tasa de éxito del 72,6 %.
Los robots pueden aprender por sí solos y no imitan ningún patrón de comportamiento preexistente. Los investigadores dicen que el modelo es escalable y puede aplicarse inmediatamente sin necesidad de realizar muchos ajustes. Estas políticas le indican al robot cómo evitar objetos mientras se mueve de un lugar a otro y cómo usar sus patas para pasar por encima de objetos, incluyendo cómo levantar sus patas a la altura adecuada.
Un 'perro robot' supera caminos largos y accidentados sin caerse
Según el equipo de investigación, los robots cuadrúpedos convencionales sólo pueden ver imágenes del mundo real a través de cámaras situadas delante y no pueden ver objetos cerca de sus pies. El equipo incorporó memoria y conciencia espacial a la red para enseñar al robot exactamente cuándo y dónde superar obstáculos. Si el objeto es demasiado alto, el robot puede rodearlo. “Descubrimos que este método navega muy bien, e incluso si el robot va en la dirección equivocada, sabe que puede retroceder y regresar a su posición original”, dijo Truong. El equipo también enseñó al robot qué objetos debía superar, como juguetes, y qué objetos debía rodear, como mesas y sillas.
Los hallazgos del equipo también podrían ayudar a los robots a navegar en entornos exteriores del mundo real, eligiendo caminos según los deseos de sus dueños de evitar terrenos fangosos o rocosos.
La investigación ganó el primer premio en un taller de robótica en la Conferencia de Robótica de 2022 en Nueva Zelanda. La investigación se presentará en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización de la Sociedad de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE-USA) en Londres (Reino Unido) del 29 de mayo al 2 de junio.
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