Si está en un escritorio con un bolígrafo o un lápiz a mano, intente este movimiento: agarre el bolígrafo por un extremo con el pulgar y el dedo índice, y empuje el otro extremo contra el escritorio. Deslice los dedos por el bolígrafovoltéalo boca abajo, sin dejarlo caer. No es muy difícil, ¿verdad?
Pero para un robot, digamos, uno que está clasificando un contenedor de objetos e intentando comprender bien uno de ellos, esta es una maniobra computacionalmente exigente. Antes de siquiera intentar el movimiento, debe calcular una letanía de propiedadesy probabilidades, como la fricción y la geometría de la mesa, el bolígrafo y sus dos dedos, y cómo varias combinaciones de estas propiedades interactúan mecánicamente, según las leyes fundamentales de la física.
Ahora los ingenieros del MIT han encontrado una manera de acelerar significativamente el proceso de planificación requerido para que un robot ajuste su agarre sobre un objeto empujando ese objeto contra una superficie estacionaria. Mientras que los algoritmos tradicionales requerirían decenas de minutos para planificar una secuencia demociones, el enfoque del nuevo equipo reduce este proceso de planificación previa a menos de un segundo.
Alberto Rodríguez, profesor asociado de ingeniería mecánica en el MIT, dice que el proceso de planificación más rápido permitirá que los robots, particularmente en entornos industriales, descubran rápidamente cómo empujar, deslizarse o usar características en sus entornos para reposicionar objetos enSu manipulación ágil es útil para cualquier tarea que implique recoger y clasificar, e incluso el uso intrincado de herramientas.
"Esta es una forma de extender la destreza de incluso pinzas robóticas simples, porque al final del día, el entorno es algo que todo robot tiene a su alrededor", dice Rodríguez.
Los resultados del equipo se publican hoy en The International Journal of Robotics Research. Los coautores de Rodríguez son el autor principal Nikhil Chavan-Dafle, un estudiante graduado en ingeniería mecánica, y Rachel Holladay, una estudiante graduada en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación.
Física en un cono
El grupo de Rodríguez trabaja para permitir que los robots aprovechen su entorno para ayudarlos a realizar tareas físicas, como recoger y clasificar objetos en un contenedor.
Los algoritmos existentes generalmente tardan horas en planificar previamente una secuencia de movimientos para una pinza robótica, principalmente porque, por cada movimiento que considera, el algoritmo primero debe calcular si ese movimiento satisfaría una serie de leyes físicas, como las leyes de movimiento de Newtony la ley de Coulomb que describe las fuerzas de fricción entre los objetos.
"Es un proceso computacional tedioso integrar todas esas leyes, considerar todos los movimientos posibles que puede hacer el robot y elegir uno útil entre ellos", dice Rodríguez.
Él y sus colegas encontraron una forma compacta de resolver la física de estas manipulaciones, antes de decidir cómo debería moverse la mano del robot. Lo hicieron mediante el uso de "conos de movimiento", que son mapas de fricción esencialmente visuales en forma de cono.
El interior del cono muestra todos los movimientos de empuje que podrían aplicarse a un objeto en una ubicación específica, al tiempo que satisface las leyes fundamentales de la física y permite que el robot mantenga el objeto. El espacio fuera del cono representa todolos empujes que de alguna manera causarían que un objeto se escape del alcance del robot.
"Las variaciones aparentemente simples, como la fuerza con la que el robot agarra el objeto, pueden cambiar significativamente la forma en que el objeto se mueve en el agarre cuando se lo empuja", explica Holladay. "En función de lo fuerte que esté agarrando, habrá un movimiento diferente.Y eso es parte del razonamiento físico que maneja el algoritmo ".
El algoritmo del equipo calcula un cono de movimiento para diferentes configuraciones posibles entre una pinza robótica, un objeto que está sosteniendo y el entorno contra el que está empujando, para seleccionar y secuenciar diferentes empujes posibles para reposicionar el objeto.
"Es un proceso complicado pero aún mucho más rápido que el método tradicional, lo suficientemente rápido como para que planear una serie completa de empujes lleve medio segundo", dice Holladay.
grandes planes
Los investigadores probaron el nuevo algoritmo en una configuración física con una interacción de tres vías, en la que una pinza robótica simple sostenía un bloque en forma de T y empujaba contra una barra vertical. Usaron múltiples configuraciones iniciales, con el robot agarrando elbloquear en una posición particular y empujarlo contra la barra desde cierto ángulo. Para cada configuración inicial, el algoritmo generó instantáneamente el mapa de todas las fuerzas posibles que el robot podría aplicar y la posición del bloque que resultaría.
"Hicimos varios miles de empujes para verificar que nuestro modelo predice correctamente lo que sucede en el mundo real", dice Holladay. "Si aplicamos un empuje que está dentro del cono, el objeto agarrado debería permanecer bajo control. Si está afuera, el objetodebe resbalarse de las manos "
Los investigadores encontraron que las predicciones del algoritmo coincidían de manera confiable con el resultado físico en el laboratorio, planificando secuencias de movimientos, como reorientar el bloque contra la barra antes de colocarlo sobre una mesa en posición vertical, en menos de unsegundo, en comparación con los algoritmos tradicionales que tardan más de 500 segundos en planearse.
"Debido a que tenemos esta representación compacta de la mecánica de esta interacción tripartita entre el robot, el objeto y su entorno, ahora podemos atacar problemas de planificación más grandes", dice Rodríguez.
El grupo espera aplicar y ampliar su enfoque para permitir que una pinza robótica maneje diferentes tipos de herramientas, por ejemplo, en un entorno de fabricación.
"La mayoría de los robots de fábrica que usan herramientas tienen una mano especialmente diseñada, por lo que en lugar de tener la capacidad de agarrar un destornillador y usarlo de muchas maneras diferentes, simplemente convierten la mano en un destornillador", dice Holladay. "Puedeimagine que eso requiere una planificación menos diestra, pero es mucho más limitante. Nos gustaría que un robot pueda usar y recoger muchas cosas diferentes ".
Esta investigación fue apoyada, en parte, por Mathworks, la Alianza MIT-HKUST y la National Science Foundation.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Jennifer Chu. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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