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Un algoritmo ayuda a los robots a caer de forma segura
En una importante competencia de robótica celebrada en junio, varios robots multimillonarios lucharon para realizar incluso tareas simples como subir un tramo de escaleras; algunos incluso se derrumbaron con lo que parecía sincronización cómica impecable . Pero algunas de estas caídas divertidas resultaron en daños devastadores a los instrumentos, motores y otros componentes de los robots.
Un robot Atlas operado por un equipo del Institute for Human & Machine Cognition se cae en el DARPA Robotics Challenge.
Afortunadamente para estos robots torpes, los investigadores están explorando formas de permitir que los robots caigan con más gracia y seguridad. El trabajo cobrará importancia a medida que los robots se utilicen en entornos más complejos y los ingenieros experimenten con máquinas que se mueven sobre patas en lugar de ruedas.
Los investigadores de Georgia Tech se inspiraron en la forma en que las personas evitan una caída sacando un brazo o una pierna al caer. Cuando te caes, tratas de disipar energía, dice karen liu , profesora de informática en Georgia Tech que llevó a cabo el trabajo con su entonces estudiante de posgrado Sehoon Ha, que ahora trabaja en Disney Research Pittsburgh. Y cada vez que haces contacto con el suelo, parte de esa energía se disipa.
Liu y Ha idearon un algoritmo que permite que un robot desequilibrado descubra cómo contorsionar su cuerpo para que golpee el suelo con menos fuerza. El algoritmo calcula cómo crear una serie de puntos de contacto con el suelo para dispersar el impulso de la caída.
En una conferencia en Alemania el mes pasado, la pareja de Georgia Tech describió la prueba del algoritmo con un pequeño robot humanoide llamado BioloidGP , y en simulaciones de un gran humanoide llamado Atlas . Este último fue desarrollado por una empresa llamada dinámica de boston , que se especializa en fabricar máquinas con patas avanzadas y ahora es propiedad de Google. Varios equipos involucrados en el evento de junio utilizaron robots Atlas. En el evento, denominado Desafío de robótica DARPA , los robots operados a distancia compitieron para realizar una serie de tareas que incluían conducir un carrito de golf, abrir una serie de puertas y operar un taladro eléctrico.
El evento de DARPA estaba destinado principalmente a simular los problemas que encontraría un robot al ayudar en una planta nuclear dañada, pero también destacó los desafíos restantes para los robots que aspiran a trabajar en casi cualquier entorno humano normal (ver Por qué los robots y los humanos lucharon con el Desafío de DARPA).
mate de donato , quien dirigió un equipo del Instituto Politécnico de Worchester en el evento DARPA, dice que la mayoría de los participantes se concentraron más en mantenerse erguidos que en encontrar mejores formas de caer, especialmente porque cada caída incurría en una fuerte penalización de tiempo. Para minimizar el daño, el robot Atlas operado por su equipo, en colaboración con investigadores de CMU, apagaba sus actuadores y se debilitaba cuando detectaba una caída. Pero DeDonato, cuyo equipo logró mantener el robot en posición vertical durante todo el evento de DARPA, dice que es necesario explorar el área a medida que se comercialicen más robots. Está garantizado que te caerás algunas veces, dice.
Marc Raibert, fundador de Boston Dynamics, ahora parte de Google, y pionero en robótica con patas, dice que su equipo comenzó a pensar en cómo proteger a un robot que caía mientras desarrollaba una máquina de cuatro patas llamada BigDog. La primera idea era que las extremidades se agarrotaran cuando se detectara una caída. Eso hizo que las extremidades actuaran como largas palancas que aplican grandes fuerzas a las articulaciones cuando las extremidades golpean el suelo, dice. De hecho, le rompimos algunas piernas al robot, así que reprogramamos a BigDog para que relajara sus articulaciones durante una caída. Todos los robots que construimos ahora hacen algo así cuando detectan que han perdido el equilibrio.
Lui dice que su grupo también está interesado en idear formas para que los robots eviten lastimar a las personas si se caen. Esto podría implicar equilibrarse de tal manera que hiciera que caer hacia una persona fuera más improbable, dice ella.
Sin embargo, el enfoque desarrollado hasta ahora está limitado por las capacidades de detección y el poder computacional de la mayoría de los robots. Para sus experimentos, el equipo de Georgia Tech usó un acelerómetro en la cabeza del robot físico, así como cámaras externas de captura de movimiento. Liu señala que la complejidad de calcular la mejor manera de caer explica por qué tantos animales, incluidos los humanos, tienen un sistema nervioso que reacciona automáticamente.
Por eso tenemos reflejos, dice Liu. Estamos pensando en construir algo así como un sistema nervioso para robots.