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 Joanne Truong, de la Escuela de Computación Interactiva del Instituto Tecnológico de Georgia (GIT), y sus dos colegas Naoki Yokoyama y Simar Kareer están entrenando a su robot para que pase por encima de objetos desordenados que pueda encontrar en casa, según 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 aplicó un nuevo enfoque que proporciona imágenes en vivo para que el robot supere obstáculos, combinando 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 de hasta el 72,6 %.
El robot puede aprender por sí solo y no imita ningún patrón de comportamiento preexistente. Los investigadores afirman que el modelo es escalable y se puede aplicar de inmediato sin necesidad de realizar muchos ajustes. Las políticas le indican al robot que evite objetos al desplazarse y que use sus patas para pasar por encima de ellos, incluyendo cómo elevarlas a la altura adecuada.
Un 'perro robot' supera caminos largos y accidentados sin caerse
Según el equipo, los robots cuadrúpedos convencionales solo pueden ver el mundo real a través de una cámara frontal y no pueden ver objetos cerca de sus pies. El equipo incorporó memoria y percepción espacial a la red para enseñar al robot exactamente cuándo y dónde superar obstáculos. Si el objeto estaba demasiado alto, el robot podía rodearlo. "Descubrimos que este método navega muy bien, e incluso si el robot se equivoca de dirección, sabe que puede retroceder y regresar a su posición original", afirmó 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 Aprendizaje de Robótica 2022 en Nueva Zelanda. La investigación se presentará en la Conferencia Internacional IEEE sobre Robótica y Automatización en Londres, Reino Unido, del 29 de mayo al 2 de junio.
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