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Robótica
Cómo Hacer Robots Humanoides Más
Gráciles
14 de
Agosto de 2007.
Los
niños pequeños aprenden a moverse reconociendo qué movimientos y
posiciones les causan molestias físicas y aprendiendo a evitarlos. El
profesor de Ciencias de la Computación Oussama Khatib y su grupo de
investigación en el Laboratorio de Inteligencia Artificial de Stanford
están empleando el mismo principio para dotar a los robots con la
capacidad de realizar múltiples tareas simultánea y fácilmente.
Los robots humanoides actuales pueden caminar, pero no pueden
interactuar con el mundo. Khatib y sus colaboradores están trabajando
para desarrollar robots con la capacidad física de tocar, empujar y
mover objetos.
El proyecto de Khatib es una vertiente del Proyecto del Robot Humanoide
de Honda, que tiene como objetivo construir robots capaces de tratar
fácilmente con humanos y que puedan realizar tareas útiles en ambientes
complejos y cambiantes. Honda reclutó a Khatib para trabajar en su
proyecto después de que los directivos de la compañía quedaran
impresionados en 1995 con sus robots gemelos Romeo y Julieta, brazos
robóticos móviles que pueden cooperar para realizar tareas complicadas.
Su inspiración para esta nueva generación de robots vino de los humanos.
Khatib asumió que los humanos realizamos las tareas físicas de maneras
que minimizan los esfuerzos y la incomodidad. Usamos la ventaja mecánica
de nuestros cuerpos para realizar las tareas adoptando posturas que
reduzcan al máximo el esfuerzo muscular.
Khatib se asoció con el profesor de Bioingeniería e Ingeniería Mecánica
Scott Delp para investigar aspectos de interés para la robótica acerca
de cómo nos movemos los humanos. Los investigadores utilizaron sensores
para rastrear con precisión los movimientos de sujetos humanos llevando
a cabo actos tales como flexionarse, caminar y saltar.
Basándose en estas observaciones, Khatib y su equipo han confeccionado
un modelo de múltiples variables que minimiza el esfuerzo muscular
humano para cada posición y produce un desplazamiento suave por medio
del cual un robot simulado en un ordenador puede moverse para realizar
la tarea asignada.
El robot, al usar esta estrategia de minimización de la energía, produce
movimientos sin trayectorias explícitamente planificadas de antemano en
el ordenador, algo que en cambio sí se hace en los métodos
convencionales de movimiento robótico, que pueden consumir grandes
recursos de computación. Khatib compara el proceso de "pensamiento" del
robot con una pelota que rueda bajando una colina. Basándose en las
leyes de la física, la pelota buscará automáticamente el camino de menor
energía para alcanzar el fondo de la colina.
Para dentro de un año, Khatib espera ver sus ideas incluidas en uno de
los robots humanoides de Honda, ASIMO. Aunque este robot de siete años
de edad puede caminar, correr y saludar a las personas que pasen cerca
de él, todavía no puede realizar tareas útiles en el complejo mundo de
los humanos. Con el nuevo software de Khatib, ASIMO podrá en el futuro
realizar tareas como planchar ropa y limpiar mesas.
Los robots como ASIMO también deben poder interactuar con humanos de un
modo que no acarree ningún peligro para nosotros ni que nos resulte
excesivamente complejo. Sólo cumpliendo estas premisas lograrán cobrar
popularidad en nuestro entorno más allá de lo anecdótico. Por ejemplo,
para darle la mano a una persona de forma segura, un robot debe conocer
la presión apropiada que ha de aplicar.
Los expertos que trabajan en el laboratorio de Khatib han diseñado
innovaciones para garantizar que el robot no sea peligroso al
interactuar físicamente con humanos. Entre esas mejoras figuran brazos
robóticos que utilizan múltiples motores en vez de uno solo, lo que
permite regular mejor la presión, y garantizar que el robot toque con
suavidad a las personas. En este aspecto de mejorar la seguridad en el
trato que los robots dispensan a los humanos, Khatib afirma que los
robots de la generación que vendrá después de ASIMO serán un orden de
magnitud más seguros que los robots típicos de la actualidad.
Información adicional en:
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