Desarrollan técnica para mejorar la navegación de robots humanoides
La memoria visual imita la forma en la que los humanos crean representaciones al caminar por primera vez en un entorno desconocido. El número de máquinas capaces de tomar decisiones sin depender totalmente de directivas y supervisión externa ha ido en aumento, actualmente existen robots utilizados en la industria que detectan la proximidad de algún objeto y disminuyen su velocidad a fin de evitar un accidente. Sin embargo, especialistas de todo el mundo siguen trabajando en dotar de mayor autonomía a los robots para que puedan adaptarse a las condiciones cambiantes del entorno. El desplazamiento de un robot de manera autónoma es un problema de decisión, porque debe elegir la secuencia de movimientos a realizar para llegar desde su ubicación actual a una deseada sin colisionar, dijo Gustavo Arechavaleta Servín del Cinvestav Unidad Saltillo. Una forma de lograr una mayor autonomía en un robot consiste en ubicarlo en el espacio, y para ello el investigador ha implementado la “memoria visual”, a través de la cual se construye una representación del lugar a partir de un conjunto de imágenes. Este modelo imita, en cierta medida, la forma en la que los humanos crean representaciones al caminar por primera vez en un entorno desconocido; es decir, relacionar y memorizar algunas imágenes clave del camino para usarlas como referencia en un recorrido posterior. La construcción de la memoria visual en un robot requiere de un conjunto de pasos. Uno de ellos consiste en guiarlo (por control remoto) a través de un espacio mientras éste graba su recorrido con una cámara. Después, el video es procesado en una computadora externa bajo el criterio de seleccionar pares de imágenes con información visual compartida. Por ejemplo: al lado del pasillo está una oficina y al entrar en ella se puede observar un escritorio, esto le ayuda al robot a establecer que algo está cerca de otra cosa, pero sin la noción de distancia entre lugares y objetos. Lo anterior se traduce en una especie de mapa del entorno, el cual es de ayuda para el robot en su próximo paso por el mismo sitio. Para evaluar la efectividad de esta técnica se llevan a cabo simulaciones y pruebas experimentales, éstas incluyen rastrear con sistemas de captura de movimiento óptico el desplazamiento del robot y determinar si ejecutó las instrucciones que se le dieron. Además, se establece si la computadora que tiene integrada hizo los cálculos lo suficientemente rápido. Esto es relevante tomando en cuenta que un robot tiene sensores para percibir su entorno y actuadores o motores que le permiten desplazarse, pero es en su sistema de cómputo en donde se procesa la información y se hacen los cálculos de la trayectoria a seguir. Simultáneamente a las tareas que lleva a cabo la computadora se debe ejecutar el movimiento, entonces una vez con las instrucciones matemáticas listas, el robot le da las indicaciones a sus motores. Así, lo que el investigador desarrolla, a la par de la memoria visual, es un conjunto de instrucciones (algoritmos matemáticos), las cuales el robot debe seguir para resolver una tarea: trasladarse de un lugar a otro. Este software puede instalarse fácilmente en una plataforma robótica, no necesariamente humanoide, y con ello dotarla de cierta capacidad de movimiento autónomo. Si bien, la memoria visual en un inicio estuvo pensada para robots humanoides, el integrante del Sistema Nacional de Investigadores identificó que también puede adaptarse en vehículos aéreos no tripulados (drones). “El trabajo con drones representa mover el torso de un humanoide sin extremidades, lo cual sin duda simplifica la planificación y optimización de su trayectoria en un espacio”, señaló el investigador del Laboratorio de Robótica y Manufactura Avanzada. Actualmente, Gustavo Arechavaleta está adecuando la memoria visual a vehículos aéreos no tripulados para inspeccionar diferentes entornos. Por ejemplo, en la industria de la construcción, en donde es importante supervisar el estado de la obra comparando las imágenes tomadas por un dron con la maqueta inicial. Finalmente, el especialista se refirió a la necesidad de que la industria y los centros de investigación colaboren, “de esta manera se completaría el ciclo de generar conocimiento tecnológico y lograr su comercialización, además este tipo de esfuerzos conjuntos permitirían resolver problemas específicos o de interés para los empresarios del país”.
