Una de las aplicaciones de la robótica que están más extendidas son los brazos-robot que se utilizan en líneas de producción, prótesis y algunos sistemas experimentales con la misión de agarrar objetos y moverlos de sitio. Uno de los desafíos de estos sistemas son los algoritmos que rigen los movimientos del robot y la operación de agarre (presión y fuerza a aplicar sobre el objeto o el punto de agarre) que, en muchos casos, se desarrollan a medida para cada tipo de objeto en base a su forma. En la Universidad Cornell llevan tiempo trabajando con un brazo-robot bastante peculiar que era capaz de agarrar objetos y moverlos y que ahora ha evolucionado hasta convertirse en un sistema capaz de aprender de su propia experiencia y evaluar cuál es el punto más adecuado para el agarre.

El desarrollo, que se presentará este mes en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización de St. Paul (Minnesota), es obra de dos estudiantes de posgrado de la Universidad Cornell, Yun Jiang y John Amend, que han mejorado el brazo-robot para dotarlo de inteligencia y capacidad de aprendizaje.

El brazo termina en una semiesfera plástica que está rellena de un material granular sobre el cual se aplican distintos tipos de presiones para adaptar su forma a la del objeto y, además, aplicar la fuerza de agarre. Hasta la fecha, se utilizaban distintos algoritmos adaptados cada uno al tipo de objeto a coger, sin embargo, este par de estudiantes intentó independizar la operación del robot de los objetos a mover. La idea es aplicar un modelado 3D del objeto para que el sistema pueda evaluar cuál sería la mejor forma de operar en base a los datos que ofrece el modelo y los que tiene almacenados.

¿Aplicar la propia experiencia? Básicamente es eso, aplicar los “conocimientos” con los que cuenta el robot a la imagen 3D que ha formado en base a una imagen captada por Kinect. El robot cuenta con un background previo de distintos objetos que se almacenan en una especie de biblioteca y en los que se “dibuja” un rectángulo (cuyo tamaño dependerá del tipo de objeto) que se usa como patrón para intentar encajar el objeto a mover dentro de éste. Los rectángulos están divididos en secciones y si una zona del objeto queda dentro, por ejemplo, de la banda central quizás estemos ante un asa o un buen punto de agarre, algo que se confirmará al evaluar también el tamaño y la propia forma del objeto según el modelo captado por las cámara de Kinect.

El equipo ha probado a agarrar 23 objetos de lo más variopinto y el sistema ha obtenido una puntuación de 9 sobre 10, una marca bastante interesante, sobre todo si tenemos en cuenta que la mayoría de los objetos no formaba parte de la biblioteca y eran rígidos. Con objetos deformables la estadística es algo peor, un 7 sobre 10, pero también son unos datos bastante impresionantes.

El MIT Media Lab es un laboratorio dentro de la Escuela de Arquitectura y Planificación del MIT que fue fundado por Nicholas Negroponte y Jerome Wiesner en 1985 como una “fábrica de ideas” en la que se desarrollasen proyectos de investigación en los que convergieran el diseño, la tecnología y lo multimedia. Dentro de los proyectos que se desarrollan en el centro, se ha presentado a los medios un trabajo relacionado con la robótica bastante interesante. Elizabeth Tsai, una de las investigadoras del centro, ha programado un brazo robótico que es capaz de tejer una especie de nido de la misma forma que un gusano de seda tejería un capullo o una araña una telaraña.

Si bien el robot, por ahora, no es capaz de desarrollar su propia seda, el equipo ha programado el brazo robótico para tejer, con cuerdas, una estructura en forma de red similar al capullo de un gusano de seda o una telaraña imitando así el comportamiento de algunos seres vivos. El proyecto aún está en su primera fase de desarrollo y para tejer la estructura es necesario desplegar unos ganchos que sirvan como puntos de anclaje iniciales pero la idea es que el robot pueda ser capaz de desplegar la estructura de manera completamente autónoma sin necesidad de indicarle las ubicaciones de los puntos de partida.

El siguiente paso de la investigación será hacer que el brazo sea capaz de tejer la estructura analizando el entorno y, por tanto, buscando de manera autónoma los puntos que podrían servir como apoyo de la estructura. Por otro lado, si bien el robot está utilizando unas cuerdas, la idea es que a futuro éste pueda utilizar nylon humedecido que, una vez se seque, se endurecerá.

El software que controla el brazo robótico forma parte de un proyecto denominado CNSILK (Computer Numerically Controlled Silk Cocoon Construction) con el que persiguen el desarrollo de estructuras para el recubrimiento de edificios utilizando seda y, precisamente, ahí es donde encaja el brazo robótico. La idea es que los ingenieros de estructuras puedan diseñar piezas, componentes y recubrimientos usando un CAD y los archivos y esquemas generados puedan pasarse al robot para que éste proceda a tejerlas.

Nuestras casas podrían enviarse empaquetadas en una caja de poco volumen. Solamente habría que montar la estructura de la casa, como si fuese una tienda de campaña, y un robot autónomo podría tejer la estructura de recubrimiento con una cadencia de trabajo y nivel de detalle que ningún equipo humano podría lograr

Muchas veces, según la hora que deba indicar, el robot tarda más de un minuto en realizar la operación y, como sabe esto perfectamente, se saltea ese minuto directamente hacia el próximo.

Enlace: Stonehenge robot clock arm tells time by arranging little cards