Al manipular una garra arcade, un jugador puede planificar todo lo que quiera. Pero una vez que presiona el botón del joystick, es un juego de esperar y ver. Si la garra no da en el blanco, tendrá que empezar de cero para tener otra oportunidad de ganar un premio.
El enfoque lento y deliberado de la garra arcade es similar a los robots pick-and-place de última generación, que utilizan planificadores de alto nivel para procesar imágenes visuales y planificar una serie de movimientos para agarrar un objeto. Si una pinza pierde su marca, regresa al punto de partida, donde el controlador debe trazar un nuevo plan.
Buscando dar a los robots un toque más ágil, similar al humano, los ingenieros del MIT ahora han desarrollado una pinza que agarra por reflejo. En lugar de comenzar de cero después de un intento fallido, el robot del equipo se adapta en el momento para rodar, palmar o pellizcar reflexivamente un objeto para agarrarlo mejor. Es capaz de llevar a cabo estos ajustes de «último centímetro» (un riff en el problema de entrega de «última milla») sin involucrar a un planificador de nivel superior, muy parecido a cómo una persona podría buscar a tientas en la oscuridad un vaso junto a la cama sin mucho pensamiento consciente.
El nuevo diseño es el primero en incorporar reflejos en una arquitectura de planificación robótica. Por ahora, el sistema es una prueba de concepto y proporciona una estructura organizativa general para incorporar reflejos en un sistema robótico. En el futuro, los investigadores planean programar reflejos más complejos para habilitar máquinas ágiles y adaptables que puedan trabajar con y entre humanos en entornos en constante cambio.
«En entornos donde la gente vive y trabaja, siempre habrá incertidumbre», dice Andrew SaLoutos, estudiante de posgrado en el Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT. «Alguien podría poner algo nuevo en un escritorio o mover algo en la sala de descanso o agregar un plato adicional al fregadero. Esperamos que un robot con reflejos pueda adaptarse y trabajar con este tipo de incertidumbre».
SaLoutos y sus colegas presentarán un documento sobre su diseño en mayo en la Conferencia Internacional IEEE sobre Robótica y Automatización (ICRA). Sus coautores del MIT incluyen al posdoctorado Hongmin Kim, el estudiante graduado Elijah Stanger-Jones, Menglong Guo SM ’22 y el profesor de ingeniería mecánica Sangbae Kim, director del Laboratorio de Robótica Biomimética del MIT.
Alto y bajo
Muchas pinzas robóticas modernas están diseñadas para tareas relativamente lentas y precisas, como ensamblar repetidamente las mismas piezas en una línea de ensamblaje de fábrica. Estos sistemas dependen de los datos visuales de las cámaras a bordo; el procesamiento de esos datos limita el tiempo de reacción de un robot, particularmente si necesita recuperarse de un agarre fallido.
«No hay forma de hacer un cortocircuito y decir, oh, diablos, tengo que hacer algo ahora y reaccionar rápidamente», dice SaLoutos. «Su único recurso es simplemente comenzar de nuevo. Y eso lleva mucho tiempo computacionalmente».
En su nuevo trabajo, el equipo de Kim construyó una plataforma más reflexiva y reactiva, utilizando actuadores rápidos y receptivos que desarrollaron originalmente para el mini guepardo del grupo: un ágil robot de cuatro patas diseñado para correr, saltar y adaptar rápidamente su modo de andar a diversos tipos de terreno.
El diseño del equipo incluye un brazo de alta velocidad y dos dedos livianos con múltiples articulaciones. Además de una cámara montada en la base del brazo, el equipo incorporó sensores personalizados de gran ancho de banda en las yemas de los dedos que registran instantáneamente la fuerza y la ubicación de cualquier contacto, así como la proximidad del dedo a los objetos circundantes más de 200 veces por segundo.
Los investigadores diseñaron el sistema robótico de tal manera que un planificador de alto nivel procesa inicialmente los datos visuales de una escena, marcando la ubicación actual de un objeto donde la pinza debe levantar el objeto y la ubicación donde el robot debe colocarlo. Luego, el planificador establece un camino para que el brazo se extienda y agarre el objeto. En este punto, el controlador reflexivo se hace cargo.
Si la pinza no logra agarrar el objeto, en lugar de retroceder y comenzar de nuevo como lo hacen la mayoría de las pinzas, el equipo escribió un algoritmo que le indica al robot que realice rápidamente cualquiera de las tres maniobras de agarre, que ellos llaman «reflejos», en respuesta a mediciones en tiempo real al alcance de la mano. Los tres reflejos se activan en el último centímetro del robot que se acerca a un objeto y permiten que los dedos agarren, pellizquen o arrastren un objeto hasta que lo agarre mejor.
Programaron los reflejos para que se lleven a cabo sin tener que involucrar al planificador de alto nivel. En cambio, los reflejos se organizan en un nivel más bajo de toma de decisiones, para que puedan responder como por instinto, en lugar de tener que evaluar cuidadosamente la situación para planificar una solución óptima.
«Es como si, en lugar de que el CEO microgestionara y planificara cada cosa en su empresa, construye un sistema de confianza y delega algunas tareas a las divisiones de nivel inferior», dice Kim. “Puede que no sea óptimo, pero ayuda a que la empresa reaccione mucho más rápido. En muchos casos, esperar la solución óptima hace que la situación sea mucho peor o irrecuperable”.
Limpieza por reflejo
El equipo demostró los reflejos de la pinza limpiando un estante desordenado. Colocaron una variedad de objetos domésticos en un estante, incluidos un tazón, una taza, una lata, una manzana y una bolsa de café molido. Demostraron que el robot podía adaptar rápidamente su agarre a la forma particular de cada objeto y, en el caso de los posos de café, a la blandura. De 117 intentos, la pinza recogió y colocó objetos de manera rápida y exitosa más del 90 por ciento de las veces, sin tener que retroceder y comenzar de nuevo después de un agarre fallido.
Un segundo experimento mostró cómo el robot también podía reaccionar en el momento. Cuando los investigadores cambiaron la posición de una taza, la pinza, a pesar de no tener una actualización visual de la nueva ubicación, pudo reajustarse y esencialmente sentir alrededor hasta que sintió la taza en su agarre. En comparación con un controlador de agarre básico, los reflejos de la pinza aumentaron el área de agarre exitoso en más del 55 por ciento.
Ahora, los ingenieros están trabajando para incluir reflejos más complejos y maniobras de agarre en el sistema, con miras a construir un robot general de recoger y colocar capaz de adaptarse a espacios abarrotados y en constante cambio.
«Recoger una taza de una mesa limpia: ese problema específico de la robótica se resolvió hace 30 años», señala Kim. «Pero un enfoque más general, como recoger juguetes en una caja de juguetes, o incluso un libro de un estante de la biblioteca, no se ha resuelto. Ahora, con reflejos, creemos que algún día podremos elegir y colocar de todas las formas posibles, de modo que un robot podría potencialmente limpiar la casa».
Esta investigación fue apoyada, en parte, por el Laboratorio de Robótica Avanzada de LG Electronics y el Instituto de Investigación de Toyota.
Vídeo: https://youtu.be/XxDi-HEpXn4
