Cheetah 3, el nuevo robot “ciego” de MIT que no requiere cámaras

Dos palabras: "locomoción ciega". El robot se mueve mediante dos algoritmos, uno de detección de contacto y otro de control predictivo del modelo.

Salta, sube y baja escaleras, recorre terreno accidentado y recupera su equilibrio si algo lo tira o empuja sin necesidad de "ver".

Cheetah 3, la tercera generación de robots del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), ha sido diseñado para moverse sin requerir cámaras ni visión artificial. Los ingenieros describen el andar del autómata de 40 kilos que se asemeja a un perro como una "locomoción ciega", la cual comparan a caminar a través de una habitación oscura.

Sangbae Kim, quien diseñó el robot y es profesor asociado de ingeniería mecánica en el MIT, explica en un post publicado en el sitio web de la institución:

Queremos que el robot confíe más en la información táctil. De esta forma, puede manejar obstáculos inesperados mientras se mueve rápido.

Los algoritmos realizan sus cálculos para cada pierna cada 20 veces por segundo

La forma en que Cheetah 3 se maneja a través de una "locomoción ciega" es gracias a dos nuevos algoritmos desarrollados por el equipo de Kim. Se trata de un algoritmo de detección de contacto y otro de control predictivo del modelo. Estos algoritmos están diseñado para hacer sus cálculos para cada pierna cada 50 milisegundos, o 20 veces por segundo, señalan los investigadores.

El algoritmo de contacto permite al robot determinar cuál es el mejor momento para que una pierna determinada cambie de balance en el aire, o bien, pise el suelo, por ejemplo. Este algoritmo se basa en los datos proporcionados por los giroscopios, acelerómetros y las posiciones conjuntas de las piernas, que registran el ángulo y la altura de cada pierna con respecto al suelo.

"Si lo humanos cerramos los ojos y damos un paso, tenemos un modelo mental de donde podría estar el suelo, y nos podemos preparar para ello. Pero también dependemos en el tacto con el piso", ahonda Kim. "Estamos más o menos haciendo lo mismo al combinar múltiples [fuentes de] información para determinar el tiempo de transición".

En tanto, el algoritmo de control predictivo le dice su posicionamiento para que pueda reaccionar rápidamente a cada situación. De esta manera, puede determinar cuánta fuerza requiere la pierna para realizar un paso. "Calcula las posiciones multiplicativas del cuerpo y las piernas del robot medio segundo en el futuro".
 

Con información de Hipertextual


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