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Impact Aware Manipulation by Dexterous Robot Control and Learning in Dynamic Semi-Structured Logistic Environments

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Los robots con movimiento inteligente están un paso más cerca

Los robots que se mueven con soltura en tareas que implican contacto están evolucionando, gracias al proyecto I.AM.

Los robots conscientes de los impactos son uno de los objetivos principales en el campo de la robótica, en constante evolución. En la actualidad, los robots se detienen antes de un impacto, como la acción de recoger algo. Cada pausa, por breve que sea, actúa como una interrupción en el flujo de movimiento, lo que resta tiempo y hace que los procesos sean menos eficientes. Así pues, se busca la manera de que los robots puedan interactuar de forma fluida y continua con las tareas de contacto, sin dañar los objetos ni herir a las personas que se encuentren cerca. Dado que estos robots se utilizarían en sectores como el aeroespacial, la construcción, el comercio minorista y la aviación, esto debe aplicarse tanto al contacto con objetos pequeños como con los grandes y pesados. El equipo del proyecto I.AM avanza hacia una solución. «Hemos desarrollado un sistema que puede acelerar estas tareas entre un 5 y un 10 % y, si se tiene en cuenta que entre varios robots, que repiten tareas constantemente en un gran centro logístico, por ejemplo, el ahorro hace que el proceso sea considerablemente más eficiente», afirma Alessandro Saccon, coordinador del proyecto I.AM. El equipo del proyecto, financiado con fondos europeos y auspiciado por la Universidad Tecnológica de Eindhoven (los Países Bajos), estudió el «software» que controla el robot.

El reto de crear una robótica inteligente en movimiento

«Nos preguntamos: ¿qué tipo de inteligencia de movimiento se necesita para realizar un contacto a velocidad distinta de cero? ¿Se puede predecir lo que ocurriría en un contexto así? A veces los robots se mueven muy rápido, así que ¿cómo hacer que sean seguros y precisos?». Esto es más complejo de lo que parece. Los robots tienen que ser capaces de «averiguar» qué hacer en caso de un resultado inesperado, por ejemplo, qué ocurre cuando falla el contacto y cuál debe ser la siguiente acción. «Como las cosas se mueven más deprisa, es más probable que se produzcan errores, por lo que el robot tiene que anticiparse y reaccionar, y eso no es fácil de construir —explica Saccon—. Si doy una patada a un balón, ¿qué le pasará al balón? ¿Cómo debo coger un objeto de una mesa y qué pasará si fallo?». La solución necesita un amplio alcance: «Por supuesto, todo tiene que ponerse en práctica en “software”, pero el reto es desarrollar la lógica, la inteligencia para realizar estas tareas. Se necesita el “hardware” adecuado, el “software” y la inteligencia de movimiento que tenga en cuenta los impactos», añade.

Múltiples iteraciones de mediciones al instante hacen más robustos los algoritmos

El equipo del proyecto utilizó cálculos de primeros principios, teniendo en cuenta aspectos como la masa y la fricción, y simulaciones informáticas para ver dónde estaban las diferencias entre los modelos matemáticos y los acontecimientos. Aunque la simulación nunca se corresponderá completamente con el comportamiento de los robots, el equipo pudo perfeccionar sus algoritmos tomando mediciones al instante de robots que impactaban contra distintos tipos de objetos en diferentes escenarios. Tal y como explica Saccon: «Es un ciclo en el que se aplica un algoritmo teórico de control de robots dentro de una simulación, se comprueba el resultado en la simulación y se compara con los resultados de la aplicación en la realidad». A continuación, el trabajo comienza con un proceso iterativo para perfeccionar el algoritmo de control. «Tenemos que entender los límites de la simulación, porque esencialmente eso se convertirá en su modelo mental», añade Saccon.

Recursos de código abierto para el diseño robótico

Los avances del equipo del proyecto en modelización, detección, aprendizaje y control de impactos rápidos están disponibles en línea a través de cuatro secciones: I.Model que ofrece modelos de impacto precisos que predicen los estados del robot tras el impacto basándose en las condiciones previas al mismo; I.Learn que utiliza modelos de incertidumbres para generar parámetros de control; I.Sense que ha desarrollado una tecnología de detección sensible a los impactos; e I.Control que reúne modelos, planificación y componentes de detección para tareas de manipulación eficientes accesibles en línea. «Crear robots que aprovechen los impactos para manipular es un reto, pero hemos demostrado que es posible», afirma Saccon.

Palabras clave

I.AM, robótica, robots con movimiento inteligente, robots conscientes de los impactos, diseño robótico, control de robots

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