Los investigadores de ETH Zurich dirigidos por Marco Hutter desarrollaron un nuevo enfoque de control que permite que un robot con patas, llamado ANYmal, se mueva rápida y sólidamente sobre terrenos difíciles. Gracias al aprendizaje automático, el robot puede combinar por primera vez su percepción visual del entorno con su sentido del tacto.

Tramos empinados sobre terreno resbaladizo, escalones altos, pedregales y senderos forestales llenos de raíces:el camino que sube al monte Etzel de 1.098 metros de altura en el extremo sur del lago de Zúrich está salpicado de numerosos obstáculos. Pero ANYmal, el robot cuadrúpedo del Laboratorio de Sistemas Robóticos de ETH Zurich, supera los 120 metros verticales sin esfuerzo en una caminata de 31 minutos. Eso es 4 minutos más rápido que la duración estimada para los excursionistas humanos, y sin caídas ni pasos en falso.

Esto es posible gracias a una nueva tecnología de control, que los investigadores de ETH Zurich dirigidos por el profesor de robótica Marco Hutter presentaron recientemente en la revista Science Robotics . "El robot ha aprendido a combinar la percepción visual de su entorno con la propiocepción, su sentido del tacto, basado en el contacto directo de las piernas. Esto le permite abordar terrenos irregulares de manera más rápida, más eficiente y, sobre todo, más robusta", dice Hutter. En el futuro, ANYmal podrá usarse en cualquier lugar que sea demasiado peligroso para los humanos o demasiado intransitable para otros robots.

Percibir el entorno con precisión

Para navegar por terrenos difíciles, los humanos y los animales combinan de forma bastante automática la percepción visual de su entorno con la propiocepción de sus piernas y manos. Esto les permite manejar fácilmente terrenos resbaladizos o blandos y moverse con confianza, incluso cuando la visibilidad es baja. Hasta ahora, los robots con patas solo han podido hacer esto de forma limitada.

"La razón es que la información sobre el entorno inmediato que registran los sensores láser y las cámaras suele ser incompleta y ambigua", explica Takahiro Miki, estudiante de doctorado en el grupo de Hutter y autor principal del estudio. Por ejemplo, la hierba alta, los charcos poco profundos o la nieve aparecen como obstáculos insuperables o son parcialmente invisibles, aunque el robot pueda atravesarlos. Además, la vista del robot se puede oscurecer en el campo debido a condiciones de iluminación difíciles, polvo o niebla.

"Es por eso que los robots como ANYmal deben poder decidir por sí mismos cuándo confiar en la percepción visual de su entorno y avanzar con rapidez, y cuándo es mejor proceder con cautela y con pasos pequeños", dice Miki. "Y ese es el gran desafío".

Un campo de entrenamiento virtual

Gracias a un nuevo controlador basado en una red neuronal, el robot de piernas ANYmal, que fue desarrollado por investigadores de ETH Zurich y comercializado por ANYbotics, spin-off de ETH, ahora puede combinar la percepción externa y propioceptiva por primera vez. Antes de que el robot pudiera poner a prueba sus capacidades en el mundo real, los científicos expusieron el sistema a numerosos obstáculos y fuentes de error en un campo de entrenamiento virtual. Esto permitió que la red aprendiera la forma ideal para que el robot supere los obstáculos, así como cuándo puede confiar en los datos ambientales y cuándo sería mejor ignorar esos datos.

"Con este entrenamiento, el robot puede dominar el terreno natural más difícil sin haberlo visto antes", dice el profesor Hutter de ETH Zurich. Esto funciona incluso si los datos del sensor en el entorno inmediato son ambiguos o vagos. ANYmal entonces juega a lo seguro y confía en su propiocepción. Según Hutter, esto permite que el robot combine lo mejor de ambos mundos:la velocidad y la eficiencia de la detección externa y la seguridad de la detección propioceptiva.

Uso en condiciones extremas

Ya sea después de un terremoto, después de un desastre nuclear o durante un incendio forestal, los robots como ANYmal se pueden usar principalmente donde sea demasiado peligroso para los humanos y donde otros robots no puedan hacer frente a las dificultades del terreno.

En septiembre del año pasado, ANYmal pudo demostrar lo bien que funciona la nueva tecnología de control en DARPA Subterranean Challenge, la competencia de robótica más conocida del mundo. El robot ETH Zurich superó automática y rápidamente numerosos obstáculos y terrenos difíciles mientras exploraba de forma autónoma un sistema subterráneo de túneles estrechos, cuevas e infraestructura urbana. Esta fue una de las principales razones por las que los investigadores de ETH Zurich, como parte del equipo CERBERUS, obtuvieron el primer lugar con un premio de 2 millones de dólares.