Científicos de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad de California, Berkeley, han desarrollado un robot similar a los sistemas robóticos de Boston Dynamics que también puede navegar por terrenos accidentados, superficies resbaladizas e irregulares, subir y bajar escaleras, pero es mucho más barato de fabricar.
En la mayoría de estos sistemas robóticos, los mapas del entorno se utilizan para la planificación del movimiento, que se crean con la ayuda de cámaras antes de que comience el movimiento. Este proceso es lento y muchas veces falla debido a imprecisiones o configuraciones incorrectas en la etapa de mapeo, lo que afecta la planificación y el movimiento posterior del robot. El mapeo y la planificación del movimiento son útiles en sistemas enfocados en el control de alto nivel, dicen los investigadores, pero no siempre son adecuados para las demandas dinámicas de habilidades de bajo nivel como caminar o correr a campo traviesa.
En lugar de usar cámaras para mostrar el entorno circundante y hacer mapas del área, el equipo de científicos entrenó al robot con la ayuda de la simulación: cuatro mil de sus clones virtuales se vieron obligados a moverse a través de una amplia variedad de terreno para que adquiriera las habilidades necesarias.
Gracias al uso de la simulación, el robot adquirió habilidades en un solo día que le habría llevado seis años dominar en condiciones normales. Las habilidades motoras adquiridas se almacenaron en una red neuronal, que los investigadores copiaron en un prototipo funcional del sistema robótico.
El nuevo sistema prescinde del mapeo y la planificación del movimiento y envía directamente los datos visuales de entrada a las unidades de control del robot. El robot se mueve dependiendo de lo que “ve” frente a él. Esta tecnología permite que el robot responda rápidamente a los cambios en el terreno y se desplace sin esfuerzo por él.
“Este sistema utiliza la percepción visual y la retroalimentación del cuerpo (robot) directamente como entrada para enviar comandos al sistema motor del robot”, dijo Ananje Agarwal, miembro del equipo. – Este método asegura una alta confiabilidad del sistema robótico en el mundo real. Si él (el perro robot) se resbala en las escaleras, podrá recuperar el equilibrio y adaptarse al entorno”.
Dado que no hay necesidad de mapeo y planificación, y las habilidades motoras se adquieren a través del aprendizaje automático, el costo del robot se reduce significativamente. El robot creado por un equipo de científicos es al menos 25 veces más barato que sus contrapartes existentes.
Los científicos dicen que el sistema robótico funciona de la misma manera que animales como los gatos. “Los cuadrúpedos tienen una capacidad de memoria que les permite a sus patas traseras seguir el rastro de sus patas delanteras. Nuestro sistema funciona de manera similar”, dijo Agarwal. También se informa que este perro robot puede navegar en la oscuridad, aunque aún necesitará un sistema de cámara para mejorar el rendimiento.
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