Un robot andante se echa al monte
Gracias a financiación comunitaria, un grupo de investigadores ha desarrollado un robot capaz de aprender a andar sobre diferentes superficies y subir y bajar pendientes sin caerse. Aunque para nosotros andar es algo que hacemos de forma natural, realmente requiere un cuidado especial en la coordinación de los movimientos de las articulaciones y en el punto de equilibrio del torso. Asimismo, cada entorno requiere un modo de andar diferente, por ejemplo, andar por la arena es diferente a caminar sobre el hielo. Esta última investigación versa sobre un robot llamado RunBot que ya ostenta el récord mundial de velocidad de marcha en máquinas dinámicas. En un artículo publicado en la revista PLoS Computational Biology, un grupo de científicos de Alemania y el Reino Unido explican cómo es posible que, gracias a la jerarquía en los niveles de control del robot, éste se desplace sobre diferentes tipos de terreno. En los niveles de control inferiores, el movimiento se basa en reflejos guiados mediante sensores. Aquí los circuitos de control se aseguran, por ejemplo, de que las articulaciones no se estiren demasiado y de que el siguiente paso se inicie una vez que el pie toca tierra. No se activan niveles mayores de organización a no ser que haga falta cambiar el modo de andar. En los humanos, es el cerebro el encargado de activar estos procesos, mientras que el robot depende de un «ojo» de infrarrojos conectado a una sencilla red neuronal. En el vídeo que complementa este informe se muestra al robot aprendiendo a subir una pendiente y comienza mostrando una mano humana que sitúa a RunBot a corta distancia de la parte más baja de una pendiente. El robot se acerca hacia la cuesta sin ningún problema, pero una vez en ella pierde el equilibrio y cae de espaldas. En el segundo y el tercer intento el robot acaba de la misma manera. No obstante, al cuarto intento el robot reacciona ante la pendiente como lo haría un ser humano: se inclina levemente hacia delante y acorta sus pasos hasta llegar al final de la cuesta sin percance alguno. En otras palabras, se ha reforzado la conexión entre el ojo de RunBot y los puntos de control del movimiento y, a partir de ahora, cuando los ojos detecten una pendiente, el robot ajustará su forma de caminar. La financiación comunitaria para esta investigación provino del proyecto PACO-PLUS («Perception, Action and Cognition through Learning of Object-Action» o Percepción, Acción y Cognición a través del Aprendizaje de los Complejos Objeto-Acción) financiado por la prioridad TSI (Tecnologías de la Sociedad de la Información) del Sexto Programa Marco (6PM).
Países
Alemania, Reino Unido