El profesor de ingeniería de la Universidad de Duke Kris Hauser ha perfeccionado los robots humanoides, haciéndoles ‘aprender’ cómo apoyarse con las manos de forma refleja cada vez que se cae.
El movimiento bípedo es bastante inestable, lo cual no es solo un problema para un robot con forma humana que intenta completar su tarea, sino también porque la caída puede dañar una maquinaria muy costosa.
Los robots de todo el mundo están abordando este problema de muchas maneras. Mientras que algunos buscan agregar una serie de pasos correctivos después de que un robot pierde el equilibrio, al igual que una persona después de tropezarse, Kris Hauser quiere que los robots puedan usar el entorno que los rodea como apoyo.
«Si empujas a una persona hacia una pared o una baranda, podrá usar esa superficie para mantenerse de pie con sus manos. Queremos que los robots puedan hacer lo mismo «, dijo Kris Hauser, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática y de ingeniería mecánica y ciencia de los materiales en Duke. «Creemos que somos el único grupo de investigación que trabaja para que un robot elija dinámicamente dónde colocar sus manos para evitar caídas».
Si bien esas decisiones y acciones son de naturaleza indirecta para nosotros, programarlas en los reflejos de un robot es engañosamente difícil. Para agilizar el proceso y ahorrar tiempo de cálculo, Hauser programa el software para enfocarse solo en las articulaciones de la cadera y el hombro del robot.
Mientras el robot no se tuerza al caer, esto crea solo tres ángulos que el algoritmo de estabilización debe tener en cuenta: el pie hasta la cadera, la cadera hasta el hombro y el hombro hasta la mano. El robot debe identificar las superficies cercanas al alcance y luego calcular rápidamente la mejor combinación de ángulos para atraparse.
La solución final minimiza el impacto cuando las manos del robot hacen contacto, y también minimiza la posibilidad de que se resbalen las manos o los pies. El algoritmo toma su mejor estimación y luego lo optimiza progresivamente utilizando un método llamado disparo directo.
En su estado actual, el robot tiene información sobre su entorno y no puede navegar por sí mismo. Pero en el futuro cercano, Hauser planea actualizar a un robot más grande con sus propios sensores de cámara para que pueda ver su entorno.
«Afortunadamente para fin de año deberíamos estar experimentando con el robot trabajando realmente en una carrera de obstáculos en vivo», dijo Hauser. «Entonces intentaremos que el robot haga un mapa dinámico de lo que hay a su alrededor y razone sobre cómo protegerse de caer en entornos arbitrarios».
