Aviso sobre el Uso de cookies: Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar la experiencia del lector y ofrecer contenidos de interés. Si continúa navegando entendemos que usted acepta nuestra política de cookies. Ver nuestra Política de Privacidad y Cookies
Tienes activado un bloqueador de publicidad

Intentamos presentarte publicidad respetuosa con el lector, que además ayuda a mantener este medio de comunicación y ofrecerte información de calidad.

Por eso te pedimos que nos apoyes y desactives el bloqueador de anuncios. Gracias.

Continuar...

Miércoles, 4 julio 2012
Ingeniería

¿Robots para ordenar habitaciones?

Ya hay robots que aspiran, o que friegan, o que realizan algunas otras tareas domésticas sencillas. Un robot capaz de ordenar habitaciones sería sin duda de gran utilidad para bastante gente, siempre y cuando el precio fuese bajo.

Pero antes incluso de hablar de costos, hay que plantearse hasta qué punto es factible con la tecnología actual o del futuro cercano un robot de tales características.

Los robots de esta clase podrían estar más cerca del presente de lo que creemos, a juzgar por el proyecto de investigación y desarrollo llevado a cabo por especialistas del Laboratorio de Robótica Personal de la Universidad de Cornell en Ithaca, Nueva York, en el cual se ha entrenado a un robot para que observe una habitación, identifique todos los objetos, deduzca dónde debería estar colocado cada uno y los ponga en su sitio.

Los nuevos algoritmos que el equipo de Ashutosh Saxena y Yun Jiang ha desarrollado para identificar y colocar objetos, permiten al robot tener en cuenta la naturaleza de un objeto al decidir qué hacer con él. Por ejemplo, el robot es capaz de saber que no debe guardar un zapato en el refrigerador. Y también que, aunque se puede colocar de modo estable un zapato en cualquier superficie plana, el suelo es un sitio adecuado mientras que encima de una mesa no es aceptable.

Los investigadores comprobaron el grado robótico de éxito logrado con los nuevos algoritmos en la colocación de platos, libros, ropa y juguetes, en mesas y en estantes, escurreplatos, refrigeradores y armarios. El éxito del robot al identificar y colocar objetos que había visto antes fue de un 98 por ciento. También fue capaz de colocar en su sitio objetos que nunca antes había visto, aunque en este caso con tasas de éxito de un 80 por ciento como promedio. Los objetos de forma ambigua, como por ejemplo prendas de vestir, fueron los que más a menudo identificaba incorrectamente.

El robot comienza su trabajo observando la habitación con una cámara 3D Kinect de Microsoft, creada originalmente para videojuegos pero que ahora es ampliamente usada por investigadores en robótica. Para darle al robot una panorámica general de la habitación se unen muchas imágenes, que el ordenador del robot divide en bloques basándose en discontinuidades de color y forma. Al robot se le han mostrado varios ejemplos de cada tipo de objeto y ha aprendido cuáles son las características que tienen en común. Para cada bloque, el robot calcula el grado de similitud con cada objeto de su base de datos, y elige el que tiene la mayor similitud.

[Img #8816]
Para cada objeto, el robot luego examina el área objetivo a fin de decidir cuál es el sitio adecuado donde depositarlo.

Por último, el robot crea una simulación gráfica sobre cómo mover el objeto hasta su ubicación final y lleva a cabo esos movimientos.

Un robot con una tasa de éxito inferior al 100 por cien todavía rompería un plato de vez en cuando.

Los investigadores creen que la eficiencia de los robots usando estos nuevos algoritmos podría mejorar con cámaras que proporcionen imágenes de mayor resolución, y preprogramando al robot con modelos 3D de los objetos que se prevea que encontrará y deberá manejar más a menudo, en vez de dejar que cree su propio modelo de lo que observa.

Una realimentación táctil generada en su mano también podría ayudar al robot a saber cuándo el objeto está en una posición estable y puede ser soltado.


Copyright © 1996-2017 Amazings® / NCYT® | (Noticiasdelaciencia.com / Amazings.com). Todos los derechos reservados.
Depósito Legal B-47398-2009, ISSN 2013-6714 - Amazings y NCYT son marcas registradas. Noticiasdelaciencia.com y Amazings.com son las webs oficiales de Amazings.
Todos los textos y gráficos son propiedad de sus autores. Prohibida la reproducción total o parcial por cualquier medio sin consentimiento previo por escrito.
Excepto cuando se indique lo contrario, la traducción, la adaptación y la elaboración de texto adicional de este artículo han sido realizadas por el equipo de Amazings® / NCYT®.

Amazings® / NCYT® • Términos de usoPolítica de PrivacidadMapa del sitio
© 2017 • Todos los derechos reservados - Depósito Legal B-47398-2009, ISSN 2013-6714 - Amazings y NCYT son marcas registradas. Noticiasdelaciencia.com y Amazings.com son las webs oficiales de Amazings.
Powered by FolioePress