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Los humanos generalmente son buenos manipulando todo el cuerpo, pero los robots tienen dificultades con esas tareas. Para el robot, cada punto donde la caja podría tocar cualquier punto de los dedos, brazos y torso del portador representa un evento de contacto sobre el cual debe razonar. Con miles de millones de eventos de contacto potenciales, la planificación de esta tarea rápidamente se vuelve intratable.
Ahora los investigadores del MIT han encontrado una forma de simplificar este proceso, conocida como planificación de manipulación rica en contactos. Utilizan una técnica de IA llamada suavizado, que resume muchos eventos de contacto en un número menor de decisiones, para permitir que incluso un algoritmo simple identifique rápidamente un plan de manipulación efectivo para el robot.
Aunque todavía está en sus inicios, este método podría permitir a las fábricas utilizar robots móviles más pequeños que puedan manipular objetos con todo su brazo o cuerpo, en lugar de grandes brazos robóticos que sólo pueden agarrar con las yemas de los dedos.
Esto puede ayudar a reducir el consumo de energía y reducir los costos. Además, esta técnica podría ser útil en robots enviados en misiones de exploración a Marte u otros cuerpos del sistema solar, ya que podrían adaptarse rápidamente al entorno utilizando únicamente un ordenador a bordo.
“En lugar de pensar en esto como un sistema de caja negra, si podemos aprovechar la estructura de este tipo de sistemas robóticos utilizando modelos, existe la oportunidad de acelerar todo el procedimiento para intentar tomar estas decisiones y llegar a soluciones ricas en contactos”. planes”, dice HJ Terry Suh, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica e informática (EECS) y coautor principal de un artículo sobre esta técnica.
Junto a Suh en el artículo se encuentra el coautor principal Tao Pang Ph.D. ’23, robótico del Boston Dynamics AI Institute; Lujie Yang, estudiante de posgrado de EECS; y el autor principal Russ Tedrake, profesor Toyota de EECS, Aeronáutica y Astronáutica e Ingeniería Mecánica, y miembro del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL). La investigación aparece esta semana en IEEE Transactions on Robotics.
Fuente: techxplore.com
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