El robot del MIT puede recoger y colocar objetos con una precisión sin precedentes

¿Qué tan complicado puede ser colocar una taza en su lugar? Si lo piensas bien, mucho. Los seres humanos podemos realizar esta acción sin ningún problema; pero a los robots les cuesta demasiado. Esto podría cambiar ahora gracias un nuevo sistema del MIT que permite a los robots realizar diferentes tareas de recojo y colocación.

Investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL, por sus siglas en inglés) del MIT le ha dado a los robots la capacidad de cumplir tareas tales como colgar tazas en un perchero o colocar zapatos en sus estantes. Lo más impresionante de esta hazaña es que el robot podrá hacerlo sin haber visto nunca el objeto en cuestión con anterioridad.

“Los robots pueden recoger casi cualquier cosa, pero si es un objeto que no han visto antes, no pueden dejarlo de ninguna manera significativa”, dijo el profesor Russ Tedrake, del MIT, autor principal de un nuevo artículo sobre el proyecto. “Entender un poco más sobre el objeto, la ubicación de algunos puntos clave, es suficiente para permitir una amplia gama de tareas útiles de manipulación”.

Puntos clave

Los robots de CSAIL pueden estimar la posición y orientación de un objeto detectando una colección de “puntos clave” en 3D o coordenadas de un objeto para crear una especie de mapa visual. Los investigadores llaman a su enfoque “KPAM” (Manipulación de Afluencia de Puntos Clave). Este mapa visual proporcionará toda la información que el robot necesita para determinar qué hacer con el objeto, ya sea una taza o un zapato.

“Entender un poco más sobre el objeto, la ubicación de algunos puntos clave, es suficiente para permitir una amplia gama de tareas útiles de manipulación”, dice Tedrake. “Y esta representación en particular funciona mágicamente bien con los algoritmos de planificación y percepción de aprendizaje automático de vanguardia de hoy”, añade.

Es importante mencionar que la versatilidad del KPAM hace sencillo incorporar rápidamente nuevos ejemplos de tipos de objetos. Como ejemplo, el sistema no podía detectar zapatos de tacón alto, por lo que tuvieron que agregar este ejemplo al conjunto de datos original para resolver este inconveniente.

El equipo espera que el sistema pueda realizar cada vez más tareas, como sacar los platos de un lavavajillas o recoger las cosas que hay en una cocina. Según los investigadores, KPAM incluso podría usarse en entornos industriales.

El desarrollo tecnológico del MIT es uno de los más llamativos a nivel mundial. El año pasado su popular robot Cheetah aprendió a subir escaleras y superar obstáculos prácticamente a ciegas. Por otro lado, su hermano menor, el Mini Cheetah, aprendió a dar saltos mortales hacia atrás.

Fuente: nmas1.org

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