La Denning Mobile Robot Company de Boston fue la primera empresa en ofrecer robots autónomos listos para usar que luego fueron adquiridos principalmente por investigadores. Real World Interface, Inc. (RWI) de Grinnell More y Nomadic Technologies ( EE. UU .) de James Slater, junto con K-Team ( Suiza ), de Francesco Mondada , fueron otras empresas pioneras en este campo, que abordaron la necesidad de robots listos para usar para su uso por parte de investigadores en robótica. RWI creó el B-21, Nomadic el XR4000, mientras que el pequeño robot móvil Khepera surgió de los establos del K-Team suizo. Sin embargo, el alto precio de estas máquinas significaba que solo unos pocos estudiantes de posgrado e investigadores militares podían permitírselas. Finalmente, el robot de bajo costo Pioneer se presentó en 1995 (de una colaboración entre RWI y ActivMedia Robotics), un proyecto que expandió la investigación en robótica móvil debido a su precio asequible.
En 1999, la empresa Denning ya no existía. En 1998, RWI se unió a ISRobotics para formar iRobot . More presentó el robot de control remoto PackBot , alejándose de los robots de investigación autónomos para dedicarse a los mercados militares. Nomadic Technologies también abandonó el campo. MobileRobots Inc y K-Team continuaron abasteciendo a la comunidad de investigación.
En 2003, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa ( DARPA ) contrató a Segway para convertir quince Segway PT en plataformas de movilidad robótica Segway. Segway entregó unidades a DARPA en abril. En junio, DARPA trabajó con SPAWAR Systems Center San Diego para distribuir las unidades a 14 instituciones de investigación gubernamentales y universitarias. [1]
Los robots de investigación mejoraron su funcionamiento autónomo en interiores durante los años 1990 y 2000. Las bases de investigación ya preparadas ofrecen la detección, la movilidad y la potencia computacional necesarias. Entre ellas se encuentran Pioneer, PatrolBot , PowerBot y PeopleBot. Estas plataformas pueden mapear edificios y navegar de forma inmediata, utilizando SLAM y una variación del método de Monte Carlo /localización de Markov y búsqueda iterada de valores modificados, con cualquier sensor de la clase de telémetro 2D. Este método crea un mapa legible por humanos del espacio de trabajo del robot que puede controlar y rastrear robots a medida que se mueven. Evolution Robotics ofrece software VSLAM de una sola cámara , que reemplaza la determinación de rangos con la coincidencia de patrones visuales , pero este sistema no puede crear un mapa legible por humanos. Otros grupos están construyendo VSLAM basado en cámaras estereoscópicas. Debido a que la cámara estereoscópica proporciona datos de determinación de rangos, se pueden hacer mapas y rastrear robots. El K-Team Khepera , las plataformas basadas en Segway y otros robots de investigación pueden conectarse a recursos informáticos externos para utilizar dicho software.
La precisión depende de la precisión del sensor, la granularidad de los datos y la velocidad de cálculo. Los láseres de medición de distancia pueden tener una precisión de +/-1 cm, mientras que la precisión de las cámaras estereoscópicas digitales está limitada a 0,25 píxeles y, por lo tanto, depende de la distancia. Los sistemas basados en visión requieren más recursos computacionales que los sistemas de medición de distancia simples, como los láseres, pero pueden emplear un procesador de señal digital integrado en la cámara. Las compensaciones entre costo y precisión llevaron a sistemas basados en visión menos costosos en robots de consumo, mientras que los robots comerciales e industriales y los vehículos guiados automáticamente (AGV) tienden a utilizar sistemas basados en láser.
En exteriores, la localización se maneja principalmente con GPS , sin embargo, las señales satelitales pueden perderse con frecuencia debido a obstrucciones. Sin un GPS, los robots generalmente usan la estimación de posición y el seguimiento del movimiento inercial. La estimación de posición se basa en el movimiento relativo de las ruedas y está sujeta a errores de deslizamiento acumulativos. El seguimiento del movimiento inercial usa giroscopios y acelerómetros de velocidad para medir el movimiento. La precisión depende de la calidad y calibración del sensor. Los robots Segway RMP 400 y Seekur son dos de las plataformas diseñadas para este tipo de investigación; la mayoría de los otros robots de investigación al aire libre son improvisados a partir de vehículos existentes.
En áreas exteriores limitadas, algunos robots, como el John Deere Gator, simplemente rodean el perímetro con radiobalizas y utilizan una triangulación simple a partir de tres o más radiobalizas para localizar y navegar. Los AGV más antiguos también utilizan radiobalizas en interiores en las fábricas.
Gran parte del software de investigación para robots autónomos es software libre o software de código abierto , entre los que se incluyen: Robot Operating System , Carmen de Carnegie Mellon , Player/Stage/Gazebo de la Universidad del Sur de California y las API ARIA [2] de MobileRobots Inc. URBI , con un SDK de software libre, se utiliza en muchas universidades.
Entre los programas comerciales se encuentra Webots , que se ha desarrollado desde 1998 y cuenta con licencia de más de 500 universidades. Funciona en Linux , Windows y Mac OS X. En junio de 2006, Microsoft Research comenzó a ofrecer copias beta gratuitas de un kit de desarrollo de software Robotics Studio con robots Pioneer en simulación para Windows XP .
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