Karin Paola P.


Redactora

04-08-2019 142

Robots a los que se les enseña a pensar antes de actuar

Robots a los que se les enseña a pensar antes de actuar

Gracias a un nuevo algoritmo informático, los robots ahora pueden moverse dentro y alrededor de entornos desordenados.


Los robots están aumentando su número en nuestra vida diaria, al asumir tareas simples en los hogares y en las empresas. Durante sus tareas, estos robots se enfrentan a una amplia gama de objetos articulados, como herramientas, armarios, cajones y otros objetos armados. Estos objetos ofrecen un número infinito de posibles arreglos y posturas, y los robots deben discernir rápidamente todas las variaciones posibles en las posturas para mover o recuperar objetos en estos espacios.




El problema sigue siendo cómo enseñar a un robot todas estas posibles variaciones de poses, y cómo puede navegar su camino a través de entornos desordenados y desorganizados.


Para mejorar la percepción robótica, los científicos de la Universidad de Michigan en Ann Arber, liderados por Karthik Desingh, han creado un algoritmo metódico que calcula y estima varias poses potenciales de objetos articulados. Condensado, el algoritmo enseña al robot a coordinar sus acciones. El artículo sobre la investigación "Propagación eficiente de creencias no paramétricas para la estimación de posturas y la manipulación de objetos articulados" se publicó en la revista Science Robotics.


Robots pensando antes de actuar


En última instancia, esto será extremadamente útil y mejorará el servicio de los robots de almacén o los robots domésticos, ya que su capacidad para interactuar y moverse alrededor de objetos y herramientas unidas aumentará drásticamente. Para moverse rápidamente alrededor de una cocina y sus gabinetes, un robot debe comprender y conocer el rango de poses del gabinete (cierre y apertura de cajones, por ejemplo), practicando un conjunto específico de movimientos.


¿El reto? Variación en la norma


Por ejemplo, si una toalla de cocina está esparcida por cajones o un gabinete, el robot ya no reconoce el objeto y no sabe qué movimiento hacer a continuación. Gracias al nuevo algoritmo, un robot ahora podrá tenerlo en cuenta, ejecutar todas las posibles variaciones de postura y aún así poder rodearlo y descubrir cómo trabajar dentro y alrededor del entorno desordenado. Este no era el caso anteriormente.


Entendiendo el algoritmo


Desingh y sus colegas crearon el algoritmo, llamado PMPNBP, que formula variables aleatorias que constituyen diferentes opciones de una secuencia de evaluaciones de pose. Utiliza los entendimientos previos del robot para hacerlo.


En la actualidad, se utilizan 100 iteraciones distintas a través de PMPNBP, lo que deja espacio para que se pueda arrojar un paño de cocina sobre un gabinete sin que sea un mayor problema para resolver por el robot.


¿La clave del éxito de PMPNBP?


Sus investigadores han declarado que se debe a que sus observaciones parciales hacen girar todo el objeto de las posesiones hipotetizadas. Es más preciso y sistemático cuando se están calculando poses de objetos articulados, tomar por sorpresa una de las hendiduras de PAMPAS, de lo que es cualquier método preexistente.



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