Uno de los temas más populares en robótica es el campo de los robots blandos, que utilizan materiales blandos y flexibles en lugar de materiales rígidos tradicionales. Sin embargo, los robots blandos son limitados debido a su falta de buena percepción. Un buen agarrador robot debería sentir lo que toca (sentido del tacto) y debería sentir la posición de sus dedos (propiocepción). La mayoría de los robots blandos carecían de tal observación.

En un nuevo par de artículos, investigadores de MIT Laboratorio de informática e inteligencia artificial. (CSAIL) presentó nuevas herramientas para mostrar mejor a los robots con qué interactúan: la capacidad de ver y clasificar elementos, y un toque más suave y delicado.

«Queremos ver el mundo sintiéndolo. Las manos robóticas suaves tienen pieles sensoriales que les permiten recoger una variedad de objetos, desde delicados, como chips hasta pesados, como botellas de leche «, dijo la directora de CSAIL, Daniela Rus, la profesora de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación Andrew y Erna Viterbi y el Vicedecano del MIT Stephen A Schwarzman College of Computing.

Un pedazo de papel se basa en el año pasado Investigación del MIT y la Universidad de Harvard, donde un equipo ha desarrollado una pinza robótica suave y fuerte en forma de una estructura cónica de origami. Se derrumba sobre objetos muy parecidos a un atrapamoscas Venus para recoger objetos que son 100 veces más pesados.

Para acercar aún más esa versatilidad y adaptabilidad recién descubiertas a las de una mano humana, a un nuevo equipo se le ocurrió una adición sensata: sensores táctiles hechos de látex «golpe» (globos) conectados a transductores de presión. Los nuevos sensores no solo permiten que la pinza recoja objetos tan delicados como los chips, sino que también los clasifica, lo que ayuda al robot a comprender mejor lo que está recogiendo, al tiempo que exhibe ese toque ligero.

Al clasificar objetos, los sensores identificaron correctamente 10 objetos con una precisión superior al 90 por ciento, incluso cuando un objeto se deslizó de las manos.

«A diferencia de muchos otros sensores táctiles blandos, los nuestros pueden fabricarse rápidamente, adaptarse a las pinzas y demostrar sensibilidad y confiabilidad», dijo Josie Hughes, postdoctorado del MIT, autor principal de un nuevo artículo sobre los sensores. «Esperamos que proporcionen un nuevo método de percepción suave que pueda aplicarse a una amplia variedad de aplicaciones en entornos de producción, como el embalaje y el levantamiento».

En un segundo papel, un grupo de investigadores creó un dedo robot suave llamado «GelFlex» que utiliza cámaras integradas y aprendizaje profundo para permitir la percepción táctil de alta resolución y la «propiocepción» (conciencia de las posiciones y movimientos del cuerpo).

Al igual que un portavasos de dos dedos que puede ver en una estación de refrescos, la pinza utiliza un mecanismo accionado por un tendón para operar los dedos. Cuando se probó en objetos metálicos de diferentes formas, el sistema tenía una precisión de reconocimiento de más del 96 por ciento.

«Nuestro dedo blando puede proporcionar una alta precisión en la propiocepción y predecir objetos agarrados con precisión, así como resistir un impacto significativo sin dañar su interacción con el medio ambiente y consigo mismo», dijo Yu She, autor principal de un nuevo artículo sobre GelFlex. «Al reducir los dedos blandos con un exoesqueleto flexible y realizar una detección de alta resolución con cámaras incorporadas, abrimos una gran cantidad de opciones para manipuladores blandos».

Sentidos de la bola mágica

La pinza de bola mágica está hecha de una estructura de origami suave, envuelta en un globo suave. Cuando se aplica un vacío al globo, la estructura de origami se cierra alrededor del objeto y la pinza se deforma a su estructura.

Si bien este movimiento hizo que el agarre tomara una gama de objetos mucho más amplia que nunca, como latas de sopa, martillos, copas de vino, drones e incluso una sola rosa de brócoli, las complejidades más grandes de delicadeza y comprensión aún estaban fuera del alcance, hasta que agregaron los sensores .

Cuando los sensores experimentan fuerza o voltaje, la presión interna cambia y el equipo puede medir este cambio de presión para determinar cuándo volverá a sentirse.

Además del sensor de látex, el equipo también desarrolló un algoritmo que utiliza la retroalimentación para darle al agarrador una dualidad similar a la humana que es fuerte y precisa, y el 80 por ciento de los objetos probados fueron agarrados con éxito sin daños.

El equipo probó los sensores de la pinza en una variedad de artículos para el hogar, desde botellas pesadas hasta artículos pequeños y delicados, que incluyen latas, manzanas, un cepillo de dientes, una botella de agua y una bolsa de galletas.

En el futuro, el equipo espera que la metodología sea escalable utilizando métodos de diseño y reconstrucción computacionales para mejorar la resolución y la cobertura utilizando esta nueva tecnología de sensores. Finalmente, imaginan usar los nuevos sensores para crear una piel suave que muestre escalabilidad y sensibilidad.

Hughes y Rus escribieron el nuevo documento, que presentarán virtualmente en la conferencia internacional sobre robótica y automatización en 2020.

GelFlex

En el segundo artículo, un equipo de CSAIL analizó cómo hacer que una pinza de robot suave sea más matizada, más humanoide. Los dedos suaves permiten una gran variedad de distorsiones, pero para ser utilizados de manera controlada, debe haber un rico sentido del tacto y percepción propioceptiva. El equipo utilizó cámaras integradas con lentes gran angular «ojo de pez» que capturan las deformaciones del dedo en detalle.

Para crear GelFlex, el equipo utilizó material de silicona para fabricar el dedo suave y transparente y colocó una cámara en la punta del dedo y la otra en el centro del dedo. Luego pintaron tinta reflectante en la parte frontal y lateral del dedo y agregaron luces LED en la parte posterior. Esto permite que la cámara interna de ojo de pez observe el estado de la parte frontal y lateral del dedo.

El equipo entrenó a las redes neuronales para extraer información importante de las cámaras internas para recibir comentarios. Una red neuronal está entrenada para predecir el ángulo de curvatura de GelFlex y la otra está entrenada para estimar la forma y el tamaño de los objetos a sujetar. La pinza puede recoger varios artículos, como un cubo de Rubik, una cubierta de DVD o un bloque de aluminio.

Durante las pruebas, el error de posición promedio durante el agarre fue inferior a 0,77 milímetros, que es mejor que el de un dedo humano. En una segunda serie de pruebas, la pinza fue desafiada a agarrar y reconocer cilindros y cajas de diferentes tamaños. De los 80 estudios, solo tres fueron clasificados incorrectamente.

En el futuro, el equipo espera mejorar los algoritmos de propiocepción y detección táctil y utilizar sensores basados ​​en la visión para estimar configuraciones de dedos más complejas, como la torsión o la flexión lateral, que son un desafío para los sensores regulares pero que deberían lograrse con cámaras incorporadas .

Yu Ella co-escribió el documento GelFlex con la estudiante graduada del MIT Sandra Q. Liu, Peiyu Yu de la Universidad de Tsinghua y el profesor del MIT Edward Adelson. Presentarán el documento prácticamente en la conferencia internacional sobre robótica y automatización en 2020.



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