Robots móviles multitarea idóneos para entornos médicos
Aunque los robots ya son habituales en los almacenes y las cadenas de producción de las fábricas, cada vez lo son más en entornos más «desestructurados». «Pronto, los robots tendrán que coexistir y colaborar con personas y otras máquinas, como drones, tanto en interiores como en exteriores», afirma Nacim Ramdani, coordinador del proyecto ENDORSE, financiado con fondos europeos. El objetivo del equipo de ENDORSE, centrado en entornos médicos, consistía en ayudar a garantizar que los robots multitarea pudieran navegar con seguridad por este mundo ciberfísico. El equipo desarrolló algoritmos para la navegación autónoma de robots consciente de las personas y sistemas de gestión de flotas (SGF), lo cual permite a los robots colaborar en pos de un objetivo común, al tiempo que ejecutan tareas individuales.
Robots móviles multitarea «sin infraestructura»
El equipo de ENDORSE quería mejorar la navegación robótica más allá de los métodos actuales de sensores lidar gracias a los llamados sistemas de «punto muerto», en los que los robots registran los objetos en su camino, luego se detienen y esperan hasta que la vía esté despejada. «Nuestros robots llevan preinstalados algoritmos de resolución de puntos muertos. Detectan a las personas mediante técnicas de imagen, y anticipan sus movimientos para que el robot pueda maniobrar y efectuar las tareas», añade Ramdani. El equipo diseñó una tecnología desplegable sin grandes infraestructuras ni inversiones, lo cual reduce el tiempo de instalación y los costes. Es posible acceder al SGF de ENDORSE a través de un «software» como servicio basado en la nube, lo cual permite evitar la necesidad de instalar componentes de «hardware» «in situ» y acceder a la tecnología desde cualquier lugar con conexión a Internet. Se desarrolló un kit de diagnóstico electrónico inmediato inicialmente dirigido a entornos médicos. Para ello, se utilizaron sensores de diagnóstico disponibles en el mercado y un sensor de electrocardiografía patentado, junto con un dispositivo de puerta de enlace de red y un programa informático comercial (desarrollado en el marco del proyecto), para conectar las mediciones de los sensores con las historias clínicas digitales de los pacientes. El equipo también construyó diferentes mecanismos de montaje que podían acoplarse a los robots y permitirles ejecutar diversas tareas mecánicas, como el transporte de un carrito.
El momento de las pruebas
Se utilizó el simulador de robots tridimensional Gazebo para reproducir el movimiento de varios robots en una serie de entornos interiores, con el fin de evaluar tanto la eficacia del SGF como los módulos específicos de navegación autónoma, incluida la resolución de puntos muertos y los métodos de localización de robots. El SGF también se sometió a simulaciones y experimentos exhaustivos, mediante estrategias metaheurísticas y algoritmos de optimización, para encontrar las mejores configuraciones y los mejores parámetros para asignar subtareas a robots individuales. Además, se realizaron múltiples simulaciones para transmitir datos de pacientes (ficticios) registrados por sensores a historias clínicas digitales basadas en la nube, con el fin de validar la interacción e integración de estos módulos médicos. El equipo también probó robots reales en un escenario realista. «Una flota de dos robots ejecutó con éxito tareas asignadas por el sistema, y los robots fueron capaces de navegar de forma autónoma por una oficina compartida con personas», explica Ramdani. «Estos experimentos pusieron de manifiesto nuevos retos. Por ejemplo, las mamparas de cristal, presentes a menudo en las oficinas, pueden refractar las señales de los sensores, lo cual degrada el rendimiento de los robots».
Una amplia gama de aplicaciones
Desde los años ochenta del siglo pasado, los robots han prestado asistencia quirúrgica gracias a su precisión y a su trabajo incansable. Sin embargo, los avances como la visión artificial, la inteligencia artificial y los macrodatos han ampliado enormemente la capacidad de los robots. Crece el interés por los robots asistenciales y rehabilitadores para ayudar a pacientes con enfermedades, deficiencias cognitivas y discapacidades. En 2020, la Federación Internacional de Robots calculó que el mercado de robots médicos tendría un valor de 9 100 millones de dólares estadounidenses en 2022. «Los robots podrían reducir la carga de trabajo de los profesionales sanitarios, liberando tiempo para tareas especializadas y mejorando la calidad general de la asistencia, al tiempo que se reducen los costes», señala Ramdani. Ahora, los socios evalúan cómo introducir la tecnología ENDORSE en el mercado sanitario, concretamente en residencias de ancianos, centros clínicos y hospitales. Al tratarse de un proyecto de las Acciones Marie Skłodowska-Curie, la transferencia de conocimientos a través de intercambios de personal interdisciplinar constituyó el núcleo del proyecto ENDORSE. Esto permitió crear el proyecto hermano RESPECT, cuyo equipo trabaja en la actualidad para resolver los problemas de seguridad y privacidad detectados en el marco del proyecto ENDORSE.
Palabras clave
ENDORSE, robot, gestión de flotas, autónomo, navegación, seguro, algoritmos, inteligencia artificial, médico, hospital, salud
