Exploración Autónoma Para Robots
Los investigadores han creado una serie de sistemas de robots y planificadores que les permiten agilizar la exploración, aventurarse en territorios desconocidos y generar mapas muy precisos y detallados. Estos sistemas permiten a los robots realizar estas tareas de forma autónoma, navegando y trazando mapas sin intervención humana.
Robótica autónoma de la Universidad Carnegie Mellon
No obstante, un equipo de investigadores del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon está a la vanguardia de la creación de la próxima generación de exploradores: los robots. De hecho, este Equipo de Investigación en Prospección Autónoma ha desarrollado con éxito un conjunto de sistemas robóticos y planificadores que permiten a los robots embarcarse en exploraciones más rápidas, sondear incluso los entornos más difíciles y desconocidos, y generar mapas muy precisos y detallados. La principal característica de estos sistemas es su autonomía, que permite a los robots navegar y cartografiar sin intervención humana.
El científico de sistemas Ji Zhang, del Instituto de Robótica, explica la conveniencia del sistema afirmando que puede desplegarse en diversos entornos, como grandes almacenes o residencias afectadas por catástrofes, y que los robots pueden construir de forma autónoma mapas en tiempo real mientras exploran sin necesidad de presencia humana.
Descifrando el mundo con sistemas robots versátiles
A lo largo de tres años, el equipo ha trabajado en sistemas de exploración y ha explorado y cartografiado con éxito múltiples lugares, como minas subterráneas, aparcamiento, el Centro Universitario Cohon y otros espacios interiores y exteriores del campus de la CMU. La adaptabilidad del sistema permite acoplarlo a casi cualquier plataforma robótica, transformándolas en exploradores modernos. En el proceso de pruebas, el equipo utiliza sillas de ruedas motorizadas y drones adaptados.
Estos sistemas robóticos funcionan en tres modos: un modo permite al ser humano controlar los movimientos del robot mientras los sistemas autónomos evitan colisiones con objetos; en otro modo, una persona puede seleccionar un punto en el mapa y el robot navegará hasta esa ubicación; el tercer modo es el de exploración pura, en el que el robot explora de forma autónoma todo el espacio y crea un mapa.
Mejora de la eficacia con la integración de sensores avanzados
Además de un sofisticado algoritmo de exploración, el equipo integró diversos sensores, como un sensor lidar de escaneado 3D, una cámara de visión frontal y sensores de unidad de medición inercial. De este modo, el robot puede determinar su ubicación actual, trazar su trayectoria anterior y decidir los siguientes pasos en el proceso de exploración. Los sistemas resultantes son mucho más eficaces que los métodos anteriores, ya que producen mapas más completos y reducen a la mitad el tiempo de ejecución del algoritmo.
Una solución revolucionaria para entornos difíciles
Además, estos nuevos sistemas resultan idóneos para operar en condiciones difíciles, con poca luz y comunicaciones irregulares, como cuevas, túneles y estructuras abandonadas. El sistema de exploración del grupo se ha utilizado en el Explorador del Equipo, una propuesta conjunta de la CMU y la Universidad Estatal de Oregón en el Desafío Subterráneo de DARPA, donde quedó cuarto en la competición final y ganó el premio a la mayor cantidad de sectores explorados por cartografiar más de la ruta que cualquier otro equipo.
Este equipo se ha comprometido a hacer público todo su trabajo, con el objetivo de dotar a la sociedad de las capacidades necesarias para construir robots de exploración autónomos. Para Chao Cao, estudiante de doctorado en robótica y operador principal del equipo Explorer, una vez alcanzada esta competencia fundamental, se abre un sinfín de posibilidades para diversas aplicaciones, desde los servicios de reparto hasta las misiones de búsqueda y rescate.
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