Cuando extiende la mano para agarrar un objeto como una botella, generalmente no necesita saber la posición exacta de la botella en el espacio para recogerlo con éxito. Pero como explica el investigador de EPFL, Kai Junge, si desea hacer un robotic que pueda recoger una botella, debe saber todo sobre el entorno circundante muy precisamente.
“Como humanos, realmente no necesitamos demasiada información externa para comprender un objeto, y creemos que eso se debe a las interacciones que cumplen, o suaves, que ocurren en la interfaz entre un objeto y una mano humana”, cube Junge, un estudiante de doctorado en el laboratorio de diseño y fabricación de robots computacionales (creación) de la escuela de ingeniería, dirigido por Josie Hughes. “Este cumplimiento es lo que nos interesa explorar para los robots”.
En robótica, los materiales compatibles son aquellos que se deforman, se doblan y apretan. En el caso de la mano robótica de adaptación de la creación del laboratorio (rigidez antropomórfica dexterosa adaptativa), los materiales compatibles son relativamente simples: tiras de silicona envueltas alrededor de una muñeca mecánica y dedos, más juntas cargadas de resorte, combinadas con un brazo robótico versatile. Pero este cumplimiento estratégicamente distribuido es lo que permite que el dispositivo elija una amplia variedad de objetos utilizando agarres “autoorganizados” que emergen automáticamente, en lugar de ser programados.
En una serie de experimentos, la mano adaptada, que se puede controlar de forma remota, pudo recoger 24 objetos con una tasa de éxito del 93%, utilizando agarres autoorganizados que imitaban una comprensión humana pure con una similitud directa del 68%. La investigación ha sido publicada en Ingeniería de comunicaciones de la naturaleza.
Inteligencia robótica ‘de abajo hacia arriba’
Si bien una mano robótica tradicional necesitaría un motor para accionar cada articulación, la mano adaptada tiene solo 12 motores, alojados en la muñeca, para sus 20 articulaciones. El resto del management mecánico proviene de resortes, que se pueden hacer más rígidos o más sueltos para ajustar el cumplimiento de la mano, y de la ‘piel’ de silicona, que también se puede agregar o eliminar.
En cuanto al software program, la mano adaptada está programada para moverse a través de solo cuatro puntos de referencia generales, o posiciones, para levantar un objeto. Cualquier adaptación adicional requerida para completar la tarea ocurren sin programación o retroalimentación adicional; En robótica, esto se llama management de ‘bucle abierto’. Por ejemplo, cuando el equipo programó el robotic para usar un cierto movimiento, pudo adaptar su pose de comprensión a varios objetos que van desde un solo perno hasta un plátano. Los investigadores analizaron esta robustez extrema, gracias al cumplimiento espacialmente distribuido del robotic, con más de 300 agarres y los compararon con una versión rígida de la mano.
“Desarrollar robots que puedan realizar interacciones o tareas que los humanos realicen automáticamente es mucho más difícil de lo que la mayoría de la gente espera”, cube Junge. “Es por eso que estamos interesados en explotar esta inteligencia mecánica distribuida de diferentes partes del cuerpo como la piel, los músculos y las articulaciones, en oposición a la inteligencia de arriba hacia abajo del cerebro”.
Equilibrar el cumplimiento y el management
Junge enfatiza que el objetivo del estudio de adaptación no period necesariamente crear una mano robótica que pueda agarrar como un humano, sino mostrar por primera vez cuánto puede lograr un robotic solo a través del cumplimiento.
Ahora que esto se ha demostrado sistemáticamente, el equipo de EPFL se está basando en el potencial del cumplimiento al reintegrar elementos del management de circuito cerrado en la mano de adaptación, incluida la retroalimentación sensorial, mediante la adición de sensores de presión a la piel de silicona, e inteligencia synthetic. Este enfoque sinérgico podría conducir a robots que combinan la solidez del cumplimiento con la incertidumbre y la precisión del management de circuito cerrado.
“Una mejor comprensión de las ventajas de los robots compatibles podría mejorar en gran medida la integración de los sistemas robóticos en entornos altamente impredecibles, o en entornos diseñados para humanos”, resume Junge.
