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Al manejar una garra arcade, un jugador puede planear lo que quiera. Pero una vez que presiona el botón del joystick, es un juego de espera. Si la garra no da en el blanco, tendrá que empezar de nuevo 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 no alcanza su objetivo, regresa al punto de partida, donde el controlador debe idear un nuevo plan.
Buscando dar a los robots un toque más ágil y humano, los ingenieros del MIT ahora han desarrollado una pinza que agarra por reflejo. En lugar de empezar 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 sostenerlo mejor. Es capaz de hacer esos ajustes de «última pulgada» (un riff en el problema de entrega de «última milla») sin involucrar a un planificador de nivel superior, muy parecido a la forma en que una persona podría buscar a tientas en la oscuridad un espejo de noche sin mucha reflexión consciente.
El nuevo diseño es el primero en integrar reflejos en una arquitectura de planificación robótica. Por ahora, el sistema es una prueba de concepto y proporciona una estructura organizativa general para integrar reflejos en un sistema robótico. En el futuro, los investigadores planean programar reflejos más complejos para activar máquinas ágiles y adaptables que puedan trabajar con y entre humanos en entornos en constante cambio.
«En los 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 extra en el 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.
Arriba y abajo
Muchas pinzas robóticas modernas están diseñadas para tareas relativamente lentas y precisas, como el ensamblaje repetitivo de 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 estos datos limita el tiempo de reacción de un robot, especialmente si tiene que recuperarse de una entrada fallida.
«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 empezar de nuevo. Y requiere mucho tiempo de computación.
En su nuevo trabajo, el equipo de Kim construyó una plataforma más reflexiva y receptiva, utilizando actuadores rápidos y receptivos que desarrollaron originalmente para el mini Cheetah del grupo, un ágil robot de cuatro patas diseñado para correr, saltar y adaptar rápidamente su modo de andar a varios tipos de terreno.
El diseño del equipo presenta 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 de punta de dedo personalizados de gran ancho de banda 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 agarrar el objeto y la ubicación donde el robot debe soltarlo. Luego, el planificador define un camino para que el brazo alcance 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 instruye al robot para que realice rápidamente una de las tres maniobras de agarre, que ellos llaman «reflejos», en respuesta a situaciones reales. -mediciones de tiempo a su alcance. Los tres reflejos se activan en el último centímetro del robot acercándose a un objeto y permiten que los dedos agarren, pellizquen o deslicen un objeto hasta que tenga un mejor agarre.
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, por lo que pueden reaccionar como por instinto, en lugar de tener que evaluar cuidadosamente la situación para planificar una solución óptima.
«Es como si, en lugar de dejar que el director ejecutivo microadministre y planifique todo en su empresa, construye un sistema de confianza y delega ciertas tareas a las divisiones de nivel inferior», dice Kim. “Puede que no sea óptimo, pero ayuda a que la empresa responda mucho más rápido. En muchos casos, esperar la solución óptima hace que la situación sea mucho peor o irremediable.
Limpieza de reflejos
El equipo demostró reflejos de agarre al limpiar un estante desordenado. Colocaron una variedad de artículos para el hogar en un estante, incluidos un tazón, una taza, una lata, una manzana y una bolsa de café molido. Demostraron que el robot era capaz de adaptar rápidamente su agarre a la forma particular de cada objeto y, en el caso de los posos de café, a su esponjosidad. De 117 intentos, la pinza agarró y colocó objetos con rapidez y éxito más del 90 % de las veces, sin tener que dar un paso atrás y empezar de nuevo después de un agarre fallido.
Un segundo experimento mostró cómo el robot también podía reaccionar en el momento. Cuando los investigadores movieron la posición de una taza, la pinza, a pesar de no tener una actualización visual de la nueva ubicación, pudo reajustarse y esencialmente oler alrededor hasta que sintió la taza en su agarre. En comparación con un controlador de agarre básico, los reflejos de agarre aumentaron el área de agarre exitosa en más del 55 %.
Ahora, los ingenieros están trabajando para incluir reflejos y maniobras de agarre más complejos en el sistema, con miras a construir un robot de propósito general que pueda adaptarse a espacios abarrotados y en constante cambio.
«Tome una taza de una mesa limpia: este problema específico en robótica se resolvió hace 30 años», señala Kim. «Pero un enfoque más general, como recoger juguetes de 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, para que un robot pueda 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.
