Como fruto de un trabajo conjunto de investigadores de las universidades Carnegie Mellon y UC Berkeley, en colaboración con el equipo de Facebook AI, fue presentado un nuevo mecanismo de estabilización motora para robots cuadrúpedos.
Denominado como RMA, sigla de Rapid Motor Adaptation for Legged Robot (adaptación rápida de motor para robots con patas), este sistema ofrece una rápida capacidad de respuesta ante las variabilidades e imperfecciones que se puedan presentar en el camino de un robot.
Un sistema locomotor reactivo para robots, implementado mediante IA
Con el creciente despliegue técnico y comercial de robots de distinta escala durante el último tiempo, el perfeccionamiento de las técnicas involucradas en su desplazamiento y seguridad forma parte de las prioridades dentro del desarrollo de esta tecnología.
Como una solución, el equipo de investigación tras este proyecto diseñó RMA, un algoritmo que dota a los robots de la capacidad de adaptarse en tiempo real a las superficies sobre las que se encuentren.
Durante el desarrollo y posteriores ensayos ejecutados con este sistema, fue utilizado un robot cuadrúpedo construido, sin visión de su entorno, creado por la startup china Unitree. Como referencia, sigue un concepto similar a lo que conocimos tiempo atrás con los perros robóticos de Boston Dynamics.
El software fue implementado como una herramienta de autoaprendizaje. Los primeros entrenamientos fueron ejecutados sobre entornos simulados, con el fin de reducir la exposición a errores durante los ensayos en ambientes reales.
Tras las primeras pruebas, el robot transitó exitosamente por caminos rocosos, de arena, de césped, con lodo, sobre aceite y superficies cuesta arriba y en descenso, e incluso recibiendo cargas adicionales en medio de su trayectoria, entre otros ejemplos recopilados en un vídeo publicado por el equipo.
Los investigadores habilitaron un sitio web en el que además de brindar acceso a material gráfico que testifica las mejoras que implementa en un robot la adopción de este sistema, también compartieron informes detallados sobre este trabajo.
El equipo tras RMA comenta que su tecnología podría contribuir en la ejecución operaciones de búsqueda y rescate, sobre todo en aquellas en las que el terreno presenta condiciones impredecibles. Como respaldo, presentan un antecedente proveniente de sus ensayos: su robot navegó exitosamente a través una ruta de senderismo el 70% de las veces, sumando además un 80% de éxito al desplazarse a través de montones de cemento y suelos empedrados.
Entre lo señalado, también comentan que la técnica de entrenamiento empleada se basa completamente en el ensayo y error, como un fomento para la adaptabilidad. De paso, afirmaron también que este sistema es el primero de su clase dedicado a los robots cuadrúpedos.