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Miércoles, 5 agosto 2015
Robótica

Compensar con mayor inteligencia la poca destreza manual de los robots industriales más simples

La mayoría de los robots industriales típicos son torpes. Equipados con grandes pinzas o similares, están diseñados para efectuar maniobras simples, tales como agarrar un objeto, y colocarlo en algún otro lugar de la cadena de montaje. Movimientos más complejos, como ajustar el agarre de un objeto, se hallan todavía fuera del alcance de muchos robots industriales. El problema no es tanto de sus limitaciones mecánicas como de las de software.

 

Unos ingenieros en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Cambridge, Estados Unidos, han dado ahora con una forma de impartir mayor destreza a pinzas robóticas simples: utilizando el entorno a modo de mano auxiliar virtual. El equipo, liderado por Alberto Rodriguez y Nikhil Chavan-Dafle, ha desarrollado un modelo digital que predice la fuerza con la que la pinza robótica necesita empujar contra las superficies de diversos enseres en el entorno para poder ajustar su agarre sobre un objeto.

 

Por ejemplo, si una pinza robótica se dirige a recoger un lápiz por su punto medio, pero en cambio lo agarra por un extremo, podría utilizar el entorno para ajustar dicho agarre. En vez de soltar el lápiz y volver a intentarlo, el nuevo modelo permite al robot aflojar su agarre ligeramente y empujar el lápiz contra una pared cercana, lo suficiente para deslizar su pinza acercándola al punto medio del lápiz.

 

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Una pinza robótica sencilla puede ajustar su agarre usando el entorno. Aquí, un robot agarra ligeramente una barra mientras la empuja contra la superficie de una mesa. Esto permite que la barra gire en los dedos del robot. (Foto: Investigadores / MIT News)

 

Programar en un robot la capacidad de realizar este tipo de acciones es más fácil que programarlo para reproducir la destreza propia de la compleja mano humana, que permite agarrar un lápiz por la punta y deslizar en un instante los dedos por él hasta sujetarlo por su punto medio. Esta estrategia de permitir al robot aprovechar su entorno para ayudarle a manipular objetos, tiene el resultado final de que es más capaz de manejarlos debidamente, incluso en situaciones que se salgan de lo común.

 

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