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Un nuevo sistema de control, demostrado con el mini guepardo robótico del MIT,
permite a los robots de cuatro patas saltar por terrenos irregulares en
tiempo real.
Un guepardo correteando por un campo ondulado, saltando por
encima de las brechas repentinas del terreno accidentado. El movimiento puede
parecer sin esfuerzo, pero conseguir que un robot se mueva de esta manera es
una perspectiva totalmente diferente.
En los últimos años, los
robots cuadrúpedos inspirados en el movimiento de los guepardos y otros
animales han dado grandes saltos, pero siguen estando por detrás de sus
homólogos mamíferos cuando se trata de desplazarse por un paisaje con rápidos
cambios de elevación.
"En esos escenarios, es necesario utilizar la
visión para evitar el fracaso. Por ejemplo, pisar un hueco es difícil de
evitar si no se ve. Aunque existen algunos métodos para incorporar la visión a
la locomoción con patas, la mayoría de ellos no son realmente adecuados para
su uso con los nuevos sistemas robóticos ágiles", dice Gabriel Margolis,
estudiante de doctorado en el laboratorio de Pulkit Agrawal, profesor del
Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL)
del MIT.
Ahora, Margolis y sus colaboradores han desarrollado
un sistema que mejora la velocidad y la agilidad de los robots con patas
cuando saltan por los huecos del terreno. El novedoso sistema de control se divide en dos partes: una que procesa la
información en tiempo real procedente de una cámara de vídeo montada en la
parte delantera del robot y otra que traduce esa información en instrucciones
sobre cómo debe mover su cuerpo el robot. Los investigadores probaron su
sistema en el mini guepardo del MIT, un potente y ágil robot construido en el
laboratorio de Sangbae Kim, profesor de ingeniería mecánica.
A diferencia de otros métodos para controlar un robot cuadrúpedo, este sistema de dos partes no requiere que el terreno esté trazado de antemano, por lo que el robot puede ir a cualquier parte. En el futuro, esto podría permitir a los robots adentrarse en el bosque en una misión de respuesta a una emergencia o subir un tramo de escaleras para entregar la medicación a un anciano encerrado.
Margolis escribió el artículo junto con el autor principal, Pulkit Agrawal, que dirige el laboratorio de IA Improbable del MIT y es profesor asistente de desarrollo profesional Steven G. y Renee Finn en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación; el profesor Sangbae Kim en el Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT; y sus compañeros de posgrado Tao Chen y Xiang Fu en el MIT. Otros coautores son Kartik Paigwar, estudiante de posgrado de la Universidad Estatal de Arizona, y Donghyun Kim, profesor asistente de la Universidad de Massachusetts en Amherst. El trabajo se presentará el mes que viene en la Conferencia sobre Aprendizaje de Robots.
Todo bajo control
El uso de dos controladores distintos que trabajan juntos hace que este sistema sea especialmente innovador.
Un controlador es un algoritmo que convierte el estado del robot en un conjunto de acciones que debe seguir. Muchos controladores ciegos -los que no incorporan visión- son robustos y eficaces, pero sólo permiten a los robots caminar sobre un terreno continuo.
La cámara del robot capta imágenes en profundidad del terreno que se aproxima, que se transmiten a un controlador de alto nivel junto con información sobre el estado del cuerpo del robot (ángulos de las articulaciones, orientación del cuerpo, etc.). El controlador de alto nivel es una red neuronal que "aprende" de la experiencia.
"La jerarquía, incluido el uso de este controlador de bajo nivel, nos permite restringir el comportamiento del robot para que se comporte mejor. Con este controlador de bajo nivel, utilizamos modelos bien especificados a los que podemos imponer restricciones, algo que no suele ser posible en una red basada en el aprendizaje", afirma Margolis.
Enseñando a la red
Los investigadores utilizaron el método de ensayo y error conocido como aprendizaje por refuerzo para entrenar el controlador de alto nivel. Realizaron simulaciones en las que el robot recorría cientos de terrenos discontinuos diferentes y lo recompensaban por cruzar con éxito.
"Ha sido muy divertido trabajar con un robot diseñado internamente en el MIT por algunos de nuestros colaboradores. El mini guepardo es una gran plataforma porque es modular y está fabricado en su mayor parte con piezas que se pueden pedir por Internet, de modo que si queríamos una batería o una cámara nuevas, solo había que pedirlas a un proveedor habitual y, con un poco de ayuda del laboratorio de Sangbae, instalarlas", dice Margolis.
Saliendo del laboratorio
Aunque los investigadores pudieron demostrar que su sistema de control funciona en el laboratorio, aún les queda un largo camino por recorrer antes de poder implantarlo en el mundo real, afirma Margolis.
En el futuro, esperan montar un ordenador más potente en el robot para que pueda realizar todos los cálculos a bordo. También quieren mejorar el estimador de estado del robot para eliminar la necesidad del sistema de captura de movimiento. Además, les gustaría mejorar el controlador de bajo nivel para que pueda explotar toda la gama de movimientos del robot, y mejorar el controlador de alto nivel para que funcione bien en diferentes condiciones de iluminación.
"Resulta sorprendente ser testigo de la flexibilidad de las técnicas de aprendizaje automático, capaces de eludir los procesos intermedios cuidadosamente diseñados (por ejemplo, la estimación del estado y la planificación de la trayectoria) en los que han confiado las técnicas centenarias basadas en modelos", afirma Kim. "Me entusiasma el futuro de los robots móviles con un procesamiento de la visión más robusto y entrenado específicamente para la locomoción".
Fuentes, créditos y referencias:
“Learning to Jump from Pixels” by Gabriel B Margolis, Tao Chen, Kartik
Paigwar, Xiang Fu, Donghyun Kim, Sang bae Kim and Pulkit Agrawal, 19
June 2021, CoRL 2021 Conference.
OpenReview
Imagen: Investigadores del MIT han desarrollado un sistema que mejora la velocidad y la agilidad de los robots con patas cuando saltan por los huecos del terreno. Crédito: Foto cortesía de los investigadores