Investigadores de Virginia Tech pretenden dar a los robots formas de andar bioinspiradas

Hace dos años, Kaveh Hamed vio a su hijo Nikaan dar sus primeros pasos por su cuenta. Observó cómo el cuerpo de Nikaan, de un año de edad, se tambaleaba sobre sus piernas temblorosas mientras el bebé caminaba hacia adelante.

Y vio el progreso de Nikaan:pasó de gatear sobre su vientre a pararse balanceándose, a las primeras caminatas, a despegar por el suelo con dos pies seguros.

Estos recuerdos hacen que Hamed piense en las matemáticas, como lo hace cuando ve correr a su perro Telli. Cuando la ve saltar hacia él y cambiar a un trote, comienza a preguntarse de nuevo sobre las formas en que podría impartir su agilidad a un robot.

Durante más de 10 años, Hamed ha desarrollado algoritmos de control que permiten que los robots con patas caminen y corran más como humanos y animales.

Ver a Nikaan y Telli en movimiento le recuerda que queda mucho por aprender. “Parece un problema simple”, dijo Hamed. “Hacemos estas cosas todos los días:caminamos, corremos, subimos escaleras, saltamos huecos. Pero traducir eso a las matemáticas y los robots es un desafío”.

Hamed se unió a Virginia Tech el año pasado como profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Mecánica de la Facultad de Ingeniería y como director del Laboratorio de locomoción robótica y sistemas dinámicos híbridos.

Desde entonces, él y su equipo de investigación han trabajado para mejorar la locomoción bioinspirada en robots, junto con colaboradores del departamento y de otras universidades del país.

Actualmente están trabajando en cuatro proyectos financiados por la Fundación Nacional de Ciencias, todos los cuales se inspiran en humanos o animales y se centran en el desarrollo de software.

Uno de sus proyectos consiste en examinar las aplicaciones de la locomoción bípeda (de dos piernas) a la locomoción resistente de prótesis motorizadas de piernas.

El equipo de investigación de Hamed está colaborando con Robert Gregg, profesor asociado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación de la Universidad de Michigan, para desarrollar algoritmos de control descentralizados para el modelo de Gregg de una prótesis de pierna motorizada.

Tres de los proyectos actuales del equipo giran en torno a robots cuadrúpedos (de cuatro patas) y el uso combinado de sensores, algoritmos de control e inteligencia artificial para mejorar la agilidad, la estabilidad y la destreza de los perros robóticos, así como su capacidad de respuesta a su entorno y unos a otros.

Hamed dijo que aunque cada año se construyen más robots con patas, el campo tiene un largo camino por recorrer antes de que los robots puedan igualar la agilidad de sus fuentes de inspiración de dos o cuatro patas.

"Creemos que la agilidad que vemos en la locomoción de los animales, como en un perro, un guepardo o un león de montaña, no puede ser seguida de cerca por robots, ni siquiera por los más modernos", dijo.

"La tecnología robótica está avanzando rápidamente, pero todavía hay una brecha fundamental aquí, entre lo que vemos en los robots y lo que vemos en sus contrapartes biológicas".

Inspirándonos en amigos de cuatro patas

En su trabajo con perros robóticos, Hamed pretende llenar el vacío mediante el desarrollo de algoritmos de control avanzados e inteligentes que subrayan la agilidad y la estabilidad de la locomoción animal.

Al integrar el uso de algoritmos avanzados de control de retroalimentación y técnicas de optimización matemática con el uso de sensores, su enfoque funciona en la biología básica de los animales.

El control del equilibrio para los vertebrados, por ejemplo, ocurre principalmente en la médula espinal, donde las neuronas oscilatorias se comunican entre sí para generar un movimiento rítmico.

Es una función natural:la razón por la que los animales con patas y los humanos pueden cerrar los ojos y seguir caminando, explicó Hamed.

Pero para navegar en entornos más complejos, como un conjunto de escaleras o rocas, tanto los humanos como los animales necesitan visión, y necesitamos el cerebro para interpretar lo que vemos.

El equipo de investigación de Hamed utiliza sensores y algoritmos de control robustos para crear efectos similares entre sus perros robóticos.

Utilizan codificadores, sensores conectados a las articulaciones para leer su posición en relación con los demás, así como unidades de medición inerciales, sensores que miden la orientación del cuerpo del robot con respecto al suelo, para crear más equilibrio y control de movimiento que es natural para los vertebrados.

El equipo también conecta cámaras y Lidar, una forma de tecnología láser para un mapeo más preciso del entorno, para hacer uso de la visión artificial, que puede informar mejor el contacto de cada robot con los obstáculos o cómo evitarlos.

El equipo de Hamed ha equipado tres perros robóticos, construidos por Ghost Robotics, una empresa que se especializa en la producción de robots con patas, con estos sensores y los ha utilizado para probar sus algoritmos de control robustos, inteligentes y recientemente desarrollados.

Una vez que los robots han leído las medidas de su propio movimiento y su entorno, la idea es hacer que actúen en consecuencia:las computadoras a bordo calculan las acciones de control robustas que los robots deben usar para conducirse del punto A al punto B.

Hasta ahora, los investigadores han simulado y comenzado a probar varios modos de andar diferentes que reflejan los de los animales reales.

Los perros robóticos han comenzado a deambular, trotar y correr en ángulos más agudos con más agilidad, equilibrio y velocidad.

El equipo también está explorando la integración de la inteligencia artificial en sus algoritmos de control para mejorar la toma de decisiones en tiempo real de los robots en entornos del mundo real.

Colaboración con socios de Virginia Tech y más allá

Hamed se apoya en la colaboración para adoptar nuevos conceptos como inteligencia artificial y algoritmos de control críticos para la seguridad.

En dos de sus proyectos, colabora con Aaron Ames, profesor de ingeniería mecánica y civil en Caltech.

Juntos, tienen como objetivo desarrollar la próxima generación de algoritmos de control inteligentes, seguros y robustos que permitirán la locomoción ágil de robots cuadrúpedos y bípedos en entornos complejos.

También pretenden aprovechar este trabajo con enjambres de robots con patas, mediante la creación de algoritmos de control de retroalimentación distribuidos que permitan a los robots con patas coordinar su movimiento en tareas colaborativas.

Recientemente, Alex Leonessa, profesor de Ingeniería Mecánica en Virginia Tech, se unió a Ames y Hamed en un proyecto que adapta el uso de algoritmos de control distribuido para la locomoción cooperativa de perros guía robóticos y humanos.

“Aprendo de la colaboración”, dijo Hamed. “Eso es lo que estamos haciendo para avanzar en el conocimiento. Empresas conocidas están haciendo cosas increíbles en este momento, pero no puedes ver lo que hacen.

“Nos gustaría aprender de las ciencias y las matemáticas y compartir lo que encontremos. A medida que publicamos, podemos decir a otras universidades:'Estos son los algoritmos que usamos. ¿Cómo puedes ampliarlos?’”

Hamed ve los beneficios potenciales y las aplicaciones del mundo real de estas mejoras en términos de movilidad, capacidad de asistencia y una combinación de los dos.

Con más de la mitad del paisaje de la Tierra marcado como inalcanzable para los vehículos con ruedas, los ágiles robots de piernas podrían navegar mejor por terrenos accidentados y escarpados, como el de las montañas o los bosques.

En los hogares y las oficinas, el suelo es plano y en su mayoría predecible, pero las limitaciones para los robots siguen existiendo en las escaleras y escalones diseñados para andadores bípedos.

Hamed cree que será importante asegurarse de que los robots puedan manejar las mismas condiciones, si se van a utilizar para ayudar a las personas con movilidad limitada y vivir con ellas.

Y a medida que los robots apoyen o reemplacen a los humanos en la respuesta de emergencia (una misión de rescate por un incendio en una fábrica, por ejemplo), se beneficiarán del uso hábil de sus piernas.

Hamed encuentra prometedoras las primeras pruebas de algoritmos de control con sus perros robóticos, pero el desarrollo de esos algoritmos será un proceso continuo.

"¿Los algoritmos que estamos usando son realmente bioinspirados?" Hamed se ha preguntado a sí mismo. “¿Están realmente actuando como perros? Estamos tratando de hacer los cálculos.

“Pero debe ser bioinspirado. Debemos observar a los animales y luego corregir nuestros algoritmos para ver cómo reaccionan ante este escenario y cómo reaccionan nuestros algoritmos de control”.