Control avanzado y humanoide en robots Hasta la fecha ha resultado imposible replicar en robots bípedos las capacidades flexibles de manipulación de los humanos en robots por problemas de estabilidad, destreza y consumo de energía. Investigadores dotados con fondos europeos trabajan para resolver esta situación y lograr una estrategia de control robótico que sea segura, eficaz y acorde con las normas. Economía digital © Thinkstock En el proyecto «Bringing human neuromotor intelligence to robots» (H2R) se trabajó en combinar técnicas de aprendizaje automático con teoría de control avanzado para crear, mediante modelización y otras herramientas analíticas, mecanismos de control motor inspirados en el comportamiento humano aplicables a robots. En H2R se dio paso al estudio de características humanas clave que permitan adaptarse a entornos dinámicos, esto es, fuerza e impedancia. Se emplearon señales electromiográficas para conocer mejor cómo se activan los músculos y así mejorar el control del movimiento, la impedancia y la fuerza de los robots. Se estudió cómo los humanos adaptan las trayectorias de movimiento y la impedancia para realizar tareas e identificar objetos. Después se desarrolló un algoritmo humanoide para la identificación háptica robótica, un modelo de impedancia óptima para generar trayectorias y un algoritmo adaptable para la coordinación de múltiples manipuladores. Estos algoritmos pueden aplicarse a varios robots para mejorar su capacidad de control y se han probado en robot con exoesqueleto empleado en la rehabilitación asistida de personas. También se han probado en el robot iCub, que es humanoide y se creó en el proyecto financiado con fondos europeos RobotCub. Los algoritmos desarrollados se modificaron tras una modelización y un análisis para su aplicación a robots móviles. Se desarrolló un control adaptativo para un sistema de péndulo invertido sobre ruedas y se controlaron múltiples manipuladores móviles que asían un objeto común rígido en contacto con un entorno de trabajo deformable. También se desarrollaron métodos nuevos para reducir la carga computacional y mejorar el seguimiento de cara a un control de telerrobot con electromiografía. Los algoritmos creados para la adaptación de trayectorias contribuyeron a ampliar las capacidades sensoriales robóticas en lo relativo a la percepción y la manipulación de objetos sin necesidad de servirse de sensores de fuerza. Además se efectuaron varios investigaciones experimentales mediante las que se mejoró el movimiento de patada en las articulaciones de la extremidad inferior robótica. Los resultados de H2R se difundieron en múltiples seminarios, charlas, colaboraciones científicas, visitas académicas e intercambios entre instituciones europeas y chinas. Las actividades llevadas a cabo en el proyecto han permitido desarrollar tecnologías de control biomimético ensayadas en exoesqueletos robóticos, robots humanoides y manipuladores robóticos. El futuro empleo de estas tecnologías en robots personales ayudará a garantizar una integración segura y sin trabas en el quehacer diario incluso en entornos dinámicos no preprogramados. Las tecnologías de H2R podrían suponer un impulso para la industria robótica europea, que en 2015 podría alcanzar un valor de 15 000 millones de dólares. Palabras clave Teoría de control avanzado, modelización, control de fuerzas, control de la impedancia, identificación háptica, electromiografía, algoritmo de adaptación, exoesqueleto, rehabilitación, humanoide, robot móvil, telerrobot
