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Swarms of self-assembling artefacts

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Robots que se autoensamblan

La inteligencia colectiva es uno de los campos de investigación más interesantes que estudia las capacidades de auto-organizarse y autoensamblarse que presentan los insectos sociales y otras sociedades animales. Inspirado por estos estudios, la robótica aprovechó algunos de sus principios en la ingeniería para construir un artefacto con dichas capacidades.

El artefacto en concreto, denominado sistema swarm-bot, está formado por varios robots más sencillos y con forma de insecto, los s-bots. La actividad en la que varios s-bot se conectan entre sí físicamente para formar un swarm-bot constituye uno de los rasgos más característicos del sistema swarm-bot, el autoensamblaje autónomo. La idea principal que se esconde detrás de este sistema se basa en el hecho de que algunas situaciones complicadas no pueden ser abordadas por un solo s-bot, por lo que es necesaria la labor colectiva que realiza el sistema swarm-bot. De este modo, la capacidad de autoensamblaje puede mejorar la eficiencia de agregar s-bots autónomos colectivos en diferentes situaciones de entornos complejos. Por ejemplo, el autoensamblaje reduce el riesgo de caída en terrenos particularmente rugosos. El autoensamblaje también podría resultar útil para conectar los dos lados de una depresión que sea más grande que un s-bot, minimizando las probabilidades de caerse. Un sistema swarm-bot también podría empujar o tirar de un objeto pesado o masivo con más facilidad que un único s-bot. El autoensamblaje comienza cuando un s-bot enciende sus luces rojas y atrae a los s-bot que están en sus inmediaciones y que perciben las luces rojas. Los s-bots se aproximan al s-bot que tiene encendidas las luces rojas y se conectan a él agarrando el anillo rojo del s-bot con su dispositivo de agarre. Cuando se conectan con éxito, encienden sus luces rojas para atraer a otros s-bot. En caso de tener dificultades para acercarse, realizan un movimiento hacia atrás e intentan de nuevo aproximarse. Los controladores de autoensamblaje desarrollados se basan en una red neural de tipo perceptron, cuyo pesos han evolucionado con un algoritmo evolutivo. La síntesis de estos controladores se realizó durante la simulación de hasta cinco s-bot imitados y después se trasladó a los verdaderos s-bots. Los resultados experimentales mostraron que el procedimiento es fiable para controlar la conexión de unos s-bots a otros o a objetos luminosos especiales (s-toys). Así mismo, el procedimiento es escalable porque se han realizado pruebas con éxito con hasta 16 s-bots. Más importante aún, se trata de un firme procedimiento que ejerce control sobre los s-bot que se autoensamblan tanto en terrenos llanos como en terrenos medianamente rugosos.

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