Sentido del tacto para robots mediante piel y ojos artificiales

La robótica ha progresado mucho tecnológicamente en las últimas décadas. Hoy en día, los robots pueden desempeñar una gran variedad de funciones además de en la industria, abarcando la cirugía, la fisioterapia, la agricultura y muchos otros campos. Cada vez hay más funciones de los robots que requieren contacto físico humano, por lo cual estos deberán adquirir suficiente habilidad para interactuar con humanos de forma inteligente y segura para estos.

Una forma de lograr este objetivo es dotar a los robots de la capacidad de percibir el tacto. Por eso se ha intentado desarrollar "pieles" artificiales capaces de inducir sensaciones táctiles y permitir que los robots sean más conscientes del entorno que les rodea y de la fuerza que aplican en otros individuos, como lo somos los humanos. Sin embargo, a pesar de los grandes avances en la tecnología de sensores táctiles, alcanzar la meta sigue siendo difícil. El principal reto consiste en imitar la complejidad inherente a la estructura de la piel natural, que tiene una densidad especialmente alta de mecanorreceptores con funciones especializadas como la detección de la presión, las vibraciones, la temperatura y el dolor. Hasta ahora, todos los enfoques se han centrado únicamente en desarrollar una estructura similar a la de la piel con una matriz de diferentes sensores sin tener en cuenta el volumen de cables y componentes electrónicos, cuya complejidad aumenta además el riesgo de que se produzca una avería en la piel a raíz del contacto frecuente con otras superficies.

Van Anh Ho y Lac Van Duong, ambos del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Japón (JAIST), han desarrollado un sistema de captación de datos táctiles que tiene un alto rendimiento, se basa en la visión, es de bajo coste, posee una estructura relativamente sencilla y es adaptable a escalas mayores. Denominado TacLINK, este sistema puede procesar información táctil e incluso determinar la fuerza de contacto y la geometría de contacto en las interacciones con el entorno.

La estructura de TacLINK se basa esencialmente en un tubo acrílico transparente (que sirve de armazón óseo rígido) cubierto por una piel artificial blanda con un área de detección de unos 500 centímetros cuadrados. Los científicos utilizaron caucho de silicona para fabricar la piel artificial debido a su gran elasticidad y blandura. Además, el material puede inflarse para cambiar su forma y su rigidez. Los investigadores imprimieron una serie de marcadores en la superficie de esta piel para evaluar visualmente su deformación en vez de instalar sensores u otros componentes electrónicos en su interior. Esto redujo en gran medida el volumen de la piel, su coste y las posibilidades de que se dañara.

El sistema de detección artificial TacLINK puede recoger información táctil mediante una cámara estereoscópica (3D) y analizarla mediante software especializado. (Foto: Van Anh Ho / JAIST)

El sistema de visión consiste en dos cámaras dispuestas para formar una cámara estereoscópica que sigue el desplazamiento en 3D de los marcadores en la piel. Además, los investigadores recurrieron a un modelo de elementos finitos para estimar la rigidez estructural de la piel. Al combinar los datos de ambas fuentes, se puede reconstruir la geometría y la distribución de la fuerza de contacto simultáneamente. Además, a diferencia de técnicas anteriores, este método funcionó para múltiples puntos de contacto.

Con estos resultados tan positivos, los creadores del nuevo sistema creen que este será la base para una futura generación de dispositivos robóticos con una capacidad sensorial que igualará a la del tacto propiamente dicho. La piel artificial requerida por el sistema puede fabricarse de modo fácil y barato y sirve para diversas partes del cuerpo del robot, como los dedos, las piernas, el pecho y la cabeza.

Ho y Duong exponen los detalles de su nuevo sistema en la revista académica IEEE Transactions on Robotics, bajo el título “Large-Scale Vision-Based Tactile Sensing for Robot Links: Design, Modeling, and Evaluation”. (Fuente: NCYT de Amazings)