Si está en un escritorio con un bolígrafo o un lápiz a mano, prueba este movimiento:agarra el bolígrafo por un extremo con el pulgar y el índice, y empuje el otro extremo contra el escritorio. Desliza tus dedos por el bolígrafo luego dale la vuelta sin dejarlo caer. No demasiado duro, ¿Derecha?

Pero para un robot, digamos, uno que está clasificando un contenedor de objetos y tratando de captar bien uno de ellos; esta es una maniobra computacionalmente exigente. Antes incluso de intentar el movimiento, debe calcular una letanía de propiedades y probabilidades, como la fricción y la geometría de la mesa, el bolígrafo, y sus dos dedos, y cómo interactúan mecánicamente varias combinaciones de estas propiedades, basado en leyes fundamentales de la física.

Ahora los ingenieros del MIT han encontrado una manera de acelerar significativamente el proceso de planificación requerido para que un robot ajuste su agarre en un objeto empujándolo contra una superficie estacionaria. Mientras que los algoritmos tradicionales requerirían decenas de minutos para planificar una secuencia de movimientos, El enfoque del nuevo equipo reduce este proceso de planificación previa a menos de un segundo.

Alberto Rodríguez, profesor asociado de ingeniería mecánica en el MIT, dice que el proceso de planificación más rápido permitirá a los robots, particularmente en entornos industriales, para descubrir rápidamente cómo empujar contra deslizarse a lo largo, o utilizar funciones en sus entornos para reposicionar objetos en su alcance. Una manipulación tan ágil es útil para cualquier tarea que implique recoger y clasificar, e incluso un uso complejo de herramientas.

"Esta es una forma de ampliar la destreza de incluso las pinzas robóticas simples, porque al fin y al cabo, el medio ambiente es algo que todo robot tiene a su alrededor, "Dice Rodríguez.

Los resultados del equipo se publican hoy en I Revista internacional de investigación robótica . Los coautores de Rodríguez son el autor principal Nikhil Chavan-Dafle, un estudiante de posgrado en ingeniería mecánica, y Rachel Holladay, estudiante de posgrado en ingeniería eléctrica e informática.

Física en un cono

El grupo de Rodríguez trabaja para permitir que los robots aprovechen su entorno para ayudarlos a realizar tareas físicas, como recoger y clasificar objetos en un contenedor.

Los algoritmos existentes suelen tardar horas en planificar previamente una secuencia de movimientos para una pinza robótica, principalmente porque, por cada movimiento que considera, el algoritmo debe calcular primero si ese movimiento satisfaría una serie de leyes físicas, como las leyes del movimiento de Newton y la ley de Coulomb que describe las fuerzas de fricción entre objetos.

"Es un proceso computacional tedioso integrar todas esas leyes, considerar todos los movimientos posibles que puede hacer el robot, y elegir uno útil entre esos, "Dice Rodríguez.

Él y sus colegas encontraron una forma compacta de resolver la física de estas manipulaciones, antes de decidir cómo debe moverse la mano del robot. Lo hicieron mediante el uso de "conos de movimiento, "que son esencialmente visuales, mapas de fricción en forma de cono.

El interior del cono muestra todos los movimientos de empuje que se pueden aplicar a un objeto en una ubicación específica, al tiempo que satisface las leyes fundamentales de la física y permite al robot mantener el objeto. El espacio fuera del cono representa todos los empujones que de alguna manera harían que un objeto se salga del agarre del robot.

"Variaciones aparentemente simples, como la fuerza con la que el robot agarra el objeto, puede cambiar significativamente la forma en que el objeto se mueve en el agarre cuando se empuja, "Holladay explica." Según lo duro que estás agarrando, habrá un movimiento diferente. Y eso es parte del razonamiento físico que maneja el algoritmo ".

El algoritmo del equipo calcula un cono de movimiento para diferentes configuraciones posibles entre una pinza robótica, un objeto que sostiene, y el entorno contra el que empuja, para seleccionar y secuenciar diferentes pulsaciones factibles para reposicionar el objeto.

"Es un proceso complicado, pero mucho más rápido que el método tradicional, lo suficientemente rápido como para planificar una serie completa de impulsos en medio segundo. "Dice Holladay.

Grandes planes

Los investigadores probaron el nuevo algoritmo en una configuración física con una interacción de tres vías, en el que una simple pinza robótica sostenía un bloque en forma de T y empujaba contra una barra vertical. Usaron múltiples configuraciones iniciales, con el robot agarrando el bloque en una posición particular y empujándolo contra la barra desde cierto ángulo. Para cada configuración inicial, el algoritmo generó instantáneamente el mapa de todas las fuerzas posibles que podría aplicar el robot y la posición del bloque que resultaría.

"Hicimos varios miles de impulsos para verificar que nuestro modelo predice correctamente lo que sucede en el mundo real, "Dice Holladay." Si aplicamos un empujón que está dentro del cono, el objeto agarrado debe permanecer bajo control. Si esta afuera el objeto debe resbalar del agarre ".

Los investigadores encontraron que las predicciones del algoritmo coincidían de manera confiable con el resultado físico en el laboratorio, planificar secuencias de movimientos, como reorientar el bloque contra la barra antes de colocarlo en una mesa en posición vertical, en menos de un segundo, en comparación con los algoritmos tradicionales que tardan más de 500 segundos en planificarse.

"Debido a que tenemos esta representación compacta de la mecánica de esta interacción de tres vías entre robots, objeto, y su entorno, ahora podemos atacar problemas de planificación más grandes, "Dice Rodríguez.

El grupo espera aplicar y ampliar su enfoque para permitir que una pinza robótica maneje diferentes tipos de herramientas, por ejemplo, en un entorno de fabricación.

"La mayoría de los robots de fábrica que utilizan herramientas tienen una mano especialmente diseñada, así que en lugar de tener la capacidad de agarrar un destornillador y usarlo de muchas maneras diferentes, solo hacen de la mano un destornillador, ", Dice Holladay." Puedes imaginar que eso requiere una planificación menos hábil, pero es mucho más limitante. Nos gustaría que un robot pudiera usar y recoger muchas cosas diferentes ".