Los brazos robóticos industriales que trabajan en líneas de montaje dentro de fábricas también pueden considerarse robots autónomos, aunque su autonomía está restringida debido a un entorno altamente estructurado y a su incapacidad para moverse .
Componentes y criterios de la autonomía robótica
Automantenimiento
El primer requisito para que un robot tenga autonomía física completa es la capacidad de cuidar de sí mismo. Muchos de los robots que funcionan con baterías que hay en el mercado hoy en día pueden encontrar una estación de carga y conectarse a ella, y algunos juguetes como el Aibo de Sony son capaces de acoplarse automáticamente para cargar sus baterías.
El automantenimiento se basa en la " propiocepción ", o la detección del propio estado interno. En el ejemplo de la carga de la batería, el robot puede saber propioceptivamente que sus baterías están bajas y, a continuación, busca el cargador. Otro sensor propioceptivo común es el de la monitorización del calor. Se requerirá una mayor propiocepción para que los robots trabajen de forma autónoma cerca de personas y en entornos hostiles. Los sensores propioceptivos comunes incluyen la detección térmica, óptica y háptica, así como el efecto Hall (eléctrico).
Pantalla de interfaz gráfica de usuario del robot que muestra el voltaje de la batería y otros datos propioceptivos en la esquina inferior derecha. La pantalla es solo para información del usuario. Los robots autónomos monitorean y responden a los sensores propioceptivos sin intervención humana para mantenerse seguros y funcionar correctamente.
Percibiendo el entorno
La exterocepción consiste en percibir cosas del entorno. Los robots autónomos deben contar con una serie de sensores ambientales para realizar su tarea y no meterse en problemas. El robot autónomo puede reconocer fallos en los sensores y minimizar el impacto en el rendimiento causado por los fallos. [1]
Los sensores exteroceptivos comunes incluyen el espectro electromagnético , el sonido , el tacto, los químicos (olor, olor ), la temperatura, el alcance de varios objetos y la altitud .
Algunas cortadoras de césped robóticas adaptarán su programación detectando la velocidad en la que crece el césped según sea necesario para mantener un césped perfectamente cortado, y algunos robots aspiradores tienen detectores de suciedad que detectan la cantidad de suciedad que se está recogiendo y utilizan esta información para indicarles que permanezcan en un área por más tiempo.
Desempeño de la tarea
El siguiente paso en el comportamiento autónomo es realizar una tarea física. Un nuevo campo que muestra potencial comercial es el de los robots domésticos, con una avalancha de pequeños robots aspiradores que comenzaron con iRobot y Electrolux en 2002. Si bien el nivel de inteligencia de estos sistemas no es alto, se desplazan por áreas amplias y se pilotean en situaciones difíciles en las casas utilizando sensores de contacto y sin contacto. Ambos robots utilizan algoritmos patentados para aumentar la cobertura en lugar de un simple rebote aleatorio.
El siguiente nivel de desempeño de tareas autónomas requiere que un robot realice tareas condicionales. Por ejemplo, los robots de seguridad pueden programarse para detectar intrusos y responder de una manera particular dependiendo de dónde se encuentre el intruso. Por ejemplo, Amazon (la empresa) lanzó su Astro para monitoreo del hogar, seguridad y cuidado de personas mayores en septiembre de 2021. [2]
Navegación autónoma
Navegación en interiores
Para que un robot asocie comportamientos con un lugar ( localización ), es necesario que sepa dónde está y que pueda navegar de punto a punto. Dicha navegación comenzó con la guía por cable en la década de 1970 y progresó a principios de la década de 2000 hasta la triangulación basada en balizas . Los robots comerciales actuales navegan de forma autónoma basándose en la detección de características naturales. Los primeros robots comerciales en lograr esto fueron el robot hospitalario HelpMate de Pyxus y el robot de guardia CyberMotion, ambos diseñados por pioneros de la robótica en la década de 1980. Estos robots originalmente usaban planos de planta CAD creados manualmente , detección por sonar y variaciones de seguimiento de paredes para navegar por los edificios. La próxima generación, como PatrolBot de MobileRobots y la silla de ruedas autónoma [3] , ambas introducidas en 2004, tienen la capacidad de crear sus propios mapas basados en láser de un edificio y navegar por áreas abiertas, así como por pasillos. Su sistema de control cambia su ruta sobre la marcha si algo bloquea el camino.
Al principio, la navegación autónoma se basaba en sensores planos, como los telémetros láser, que solo pueden detectar en un nivel. Los sistemas más avanzados ahora fusionan información de varios sensores tanto para la localización (posición) como para la navegación. Sistemas como Motivity pueden depender de diferentes sensores en diferentes áreas, dependiendo de cuál proporcione los datos más confiables en ese momento, y pueden volver a mapear un edificio de forma autónoma.
En lugar de subir escaleras, lo que requiere un hardware altamente especializado, la mayoría de los robots de interior navegan por zonas con acceso para discapacitados, controlando ascensores y puertas electrónicas. [4] Con estas interfaces de control de acceso electrónico, los robots ahora pueden navegar libremente en interiores. Subir escaleras de forma autónoma y abrir puertas manualmente son temas de investigación en la actualidad.
A medida que estas técnicas de interior sigan desarrollándose, los robots aspiradores adquirirán la capacidad de limpiar una habitación específica especificada por el usuario o un piso entero. Los robots de seguridad podrán rodear de forma cooperativa a los intrusos y cortarles las salidas. Estos avances también conllevan protecciones concomitantes: los mapas internos de los robots suelen permitir definir "áreas prohibidas" para evitar que los robots entren de forma autónoma en ciertas regiones.
Navegación al aire libre
La autonomía al aire libre se logra más fácilmente en el aire, ya que los obstáculos son raros. Los misiles de crucero son robots altamente autónomos bastante peligrosos. Los aviones no tripulados sin piloto se utilizan cada vez más para el reconocimiento. Algunos de estos vehículos aéreos no tripulados (UAV) son capaces de volar toda su misión sin ninguna interacción humana en absoluto, excepto posiblemente para el aterrizaje, donde una persona interviene usando un control remoto por radio. Sin embargo, algunos drones son capaces de realizar aterrizajes automáticos seguros. SpaceX opera una serie de naves no tripuladas de puerto espacial autónomo , que se utilizan para aterrizar y recuperar de forma segura los cohetes Falcon 9 en el mar. [5]
La autonomía en exteriores es la más difícil para los vehículos terrestres, debido a:
Terreno tridimensional
Grandes disparidades en la densidad superficial
Exigencias climáticas
Inestabilidad del entorno detectado
Problemas abiertos en robótica autónoma
Existen varios problemas abiertos en la robótica autónoma que son específicos de este campo en lugar de ser parte de la búsqueda general de la IA. Según el libro de George A. Bekey Autonomous Robots: From Biological Inspiration to Implementation and Control , los problemas incluyen aspectos como asegurarse de que el robot pueda funcionar correctamente y no chocar con obstáculos de manera autónoma. El aprendizaje por refuerzo se ha utilizado para controlar y planificar la navegación de robots autónomos, específicamente cuando un grupo de ellos opera en colaboración entre sí. [6]
Autonomía energética y forrajeo
Los investigadores interesados en crear vida artificial real no sólo se preocupan por el control inteligente, sino también por la capacidad del robot para encontrar sus propios recursos a través de la búsqueda de alimento , que incluye tanto energía como piezas de repuesto.
A medida que los robots autónomos han crecido en capacidad y niveles técnicos, ha habido una creciente conciencia social y cobertura periodística de los últimos avances, y también de algunas de las cuestiones filosóficas, los efectos económicos y los impactos sociales que surgen de los roles y actividades de los robots autónomos.
Elon Musk, un destacado ejecutivo de negocios y multimillonario, ha advertido durante años sobre los posibles peligros y dificultades de los robots autónomos; sin embargo, su propia empresa es una de las empresas más destacadas que está tratando de idear nuevas tecnologías avanzadas en esta área. [8]
En 2021, un grupo de expertos gubernamentales de las Naciones Unidas, conocido como la Convención sobre Ciertas Armas Convencionales – Grupo de Expertos Gubernamentales sobre Sistemas de Armas Autónomas Letales, celebró una conferencia para destacar las preocupaciones éticas que surgen de la tecnología cada vez más avanzada para que los robots autónomos manejen armas y desempeñen un papel militar. [9]
Desarrollo técnico
Los primeros robots
Los primeros robots autónomos fueron conocidos como Elmer y Elsie , construidos a finales de la década de 1940 por W. Grey Walter . Fueron los primeros robots programados para "pensar" de la misma manera que lo hacen los cerebros biológicos y se suponía que tenían libre albedrío . [10] A Elmer y Elsie se los solía etiquetar como tortugas debido a su forma y la manera en que se movían. Eran capaces de realizar fototaxis , el movimiento que se produce en respuesta a un estímulo luminoso. [11]
Sondas espaciales
Los exploradores marcianos MER-A y MER-B (ahora conocidos como Spirit y Opportunity ) encontraron la posición del Sol y trazaron sus propias rutas hacia sus destinos, sobre la marcha, mediante :
Mapeo de la superficie con visión 3D
Calcular áreas seguras e inseguras en la superficie dentro de ese campo de visión
Calcular rutas óptimas a través del área segura hacia el destino deseado
Conducir por la ruta calculada
Repitiendo este ciclo hasta que se alcance el destino o no haya una ruta conocida hacia el destino.
El rover planeado por la ESA , el rover Rosalind Franklin , es capaz de realizar localización relativa y localización absoluta basadas en visión para navegar de forma autónoma por trayectorias seguras y eficientes hacia los objetivos mediante:
Determinar las áreas seguras e inseguras del terreno y la "dificultad" general para que el Rover navegue por el terreno.
Calcular rutas eficientes a través del área segura hacia el destino deseado
Conduciendo el Rover por la ruta planificada
Creación de un mapa de navegación a partir de todos los datos de navegación anteriores
Durante el último Desafío Centenario del Robot de Retorno de Muestras de la NASA en 2016, un rover, llamado Cataglyphis, demostró con éxito capacidades de navegación, toma de decisiones y detección, recuperación y retorno de muestras totalmente autónomas. [12] El rover se basó en una fusión de mediciones de sensores inerciales , codificadores de ruedas, lidar y cámara para la navegación y el mapeo, en lugar de usar GPS o magnetómetros. Durante el desafío de 2 horas, Cataglyphis recorrió más de 2,6 km y devolvió cinco muestras diferentes a su posición inicial.
Robots autónomos de uso general
Los robots Seekur y MDARS demuestran sus capacidades de navegación autónoma y seguridad en una base aérea.Sophia, un robot conocido por su apariencia e interacciones similares a las humanas
El robot Seekur fue el primer robot disponible comercialmente que demostró capacidades similares a las del MDARS para uso general en aeropuertos, plantas de servicios públicos, centros penitenciarios y Seguridad Nacional . [13]
Entre 2013 y 2017, TotalEnergies organizó el Desafío ARGOS para desarrollar el primer robot autónomo para plantas de producción de petróleo y gas. Los robots tuvieron que enfrentarse a condiciones exteriores adversas como lluvia, viento y temperaturas extremas. [14]
Algunos robots actuales importantes incluyen:
Sophia es un robot autónomo [15] [16] que es conocido por su apariencia y comportamiento similar al de los humanos en comparación con las variantes robóticas anteriores. A partir de 2018, la arquitectura de Sophia incluye software de programación, un sistema de chat y OpenCog , un sistema de IA diseñado para el razonamiento general. [17] Sophia imita gestos y expresiones faciales humanas y es capaz de responder ciertas preguntas y mantener conversaciones simples sobre temas predefinidos (por ejemplo, sobre el clima). [18] El programa de IA analiza las conversaciones y extrae datos que le permiten mejorar las respuestas en el futuro. [19]
Otros nueve robots humanoides "hermanos" que también fueron creados por Hanson Robotics . [20] Otros robots de Hanson son Alice, Albert Einstein Hubo , BINA48 , Han, Jules, Professor Einstein, Philip K. Dick Android, Zeno, [20] y Joey Chaos. [21] Alrededor de 2019-20, Hanson lanzó "Little Sophia" como un compañero que podría enseñar a los niños a codificar, incluido el soporte para Python, Blockly y Raspberry Pi. [22]
Robots militares autónomos
Las armas autónomas letales (LAW, por sus siglas en inglés) son un tipo de sistema militar robótico autónomo que puede buscar y atacar objetivos de forma independiente en función de restricciones y descripciones programadas. [23] Las LAW también se conocen como sistemas de armas autónomas letales (LAWS, por sus siglas en inglés), sistemas de armas autónomas (AWS, por sus siglas en inglés), armas robóticas, robots asesinos o robots matadores. [24] Las LAW pueden operar en el aire, en la tierra, en el agua, bajo el agua o en el espacio. La autonomía de los sistemas actuales a partir de 2018 [actualizar]estaba restringida en el sentido de que un humano da la orden final de atacar, aunque existen excepciones con ciertos sistemas "defensivos".
En octubre de 2019, Textron y Howe & Howe presentaron su vehículo Ripsaw M5, [32] y el 9 de enero de 2020, el Ejército de los EE. UU. les otorgó un contrato para el programa Robotic Combat Vehicle-Medium (RCV-M). Se entregarán y utilizarán cuatro prototipos de Ripsaw M5 a nivel de empresa para determinar la viabilidad de integrar vehículos no tripulados en operaciones de combate terrestre a fines de 2021. [33] [34] [35] Puede alcanzar velocidades de más de 40 mph (64 km/h), tiene un peso de combate de 10,5 toneladas y una capacidad de carga útil de 8000 lb (3600 kg). [36] El RCV-M está armado con un cañón automático de 30 mm y un par de misiles antitanque . El paquete de blindaje estándar puede soportar rondas de 12,7 × 108 mm , con un blindaje adicional opcional que aumenta el peso hasta 20 toneladas. Si está desactivado, conservará la capacidad de disparar, con sus sensores y enlace de radio priorizados para continuar transmitiendo como su función principal. [37]
Crusher es un vehículo de combate terrestre no tripulado autónomo todoterreno de 13.200 libras (6.000 kg) [38] desarrollado por investigadores del Centro Nacional de Ingeniería Robótica de la Universidad Carnegie Mellon para DARPA . [39] Es una continuación del vehículo Spinner anterior. [40] El nombre técnico de DARPA para Crusher es Unmanned Ground Combat Vehicle and Perceptor Integration System , [41] y todo el proyecto se conoce por el acrónimo UPI, que significa Unmanned Ground Combat Vehicle PerceptOR Integration . [39]
CATS Warrior será un avión no tripulado autónomo capaz de despegar y aterrizar desde tierra y mar desde un portaaviones , se asociará con las plataformas de combate existentes de la IAF como Tejas , Su-30 MKI y Jaguar , que actuarán como su nave nodriza. [42]
El Warrior está pensado principalmente para el uso de la Fuerza Aérea de la India y se diseñará una versión similar, más pequeña, para la Armada de la India . Estaría controlado por la nave nodriza y cumpliría tareas como exploración, absorción del fuego enemigo, ataque a los objetivos si es necesario con sus armas internas y externas o se sacrificaría estrellándose contra el objetivo.
El SGR-A1 es un tipo de cañón centinela autónomo desarrollado conjuntamente por Samsung Techwin (ahora Hanwha Aerospace ) y la Universidad de Corea para ayudar a las tropas surcoreanas en la Zona Desmilitarizada de Corea . Se considera ampliamente como la primera unidad de su tipo que tiene un sistema integrado que incluye vigilancia, seguimiento, disparo y reconocimiento de voz. [43] Si bien se informó que se han desplegado unidades del SGR-A1, se desconoce su número debido a que el proyecto es "altamente clasificado". [44]
Un robot de reparto es un robot autónomo que se utiliza para entregar mercancías.
Robot de carga
El robot de carga automática, presentado el 27 de julio de 2022, es un robot de carga automática con forma de brazo que carga un vehículo eléctrico. Ha estado realizando una operación piloto en la sede de Hyundai Motor Group desde 2021. Se ha aplicado el sistema VISION AI basado en tecnología de aprendizaje profundo. Cuando un vehículo eléctrico está estacionado frente al cargador, el brazo robótico reconoce el cargador del vehículo eléctrico y deriva las coordenadas. E inserta automáticamente un conector en el automóvil eléctrico y opera la carga rápida. El brazo robótico está configurado en una estructura multiarticular vertical para que pueda aplicarse a cargadores en diferentes ubicaciones para cada vehículo. Además, se aplican funciones a prueba de agua y polvo. [45]
Robots de construcción
Los robots de construcción se utilizan directamente en las obras y realizan trabajos como construcción, manipulación de materiales, movimiento de tierras y vigilancia.
Robots móviles para investigación y educación
Los robots móviles para investigación y educación se utilizan principalmente durante la fase de creación de prototipos en el proceso de construcción de robots a escala real. Son versiones a escala reducida de robots más grandes con los mismos tipos de sensores, cinemática y pila de software (por ejemplo, ROS). A menudo son ampliables y proporcionan una interfaz de programación y herramientas de desarrollo cómodas. Además de la creación de prototipos de robots a escala real, también se utilizan con fines educativos, especialmente a nivel universitario, donde se están introduciendo cada vez más laboratorios sobre programación de vehículos autónomos.
Legislación
En marzo de 2016, se presentó un proyecto de ley en Washington, DC, que permitía realizar entregas terrestres piloto con robots. [46] El programa se llevaría a cabo desde el 15 de septiembre hasta finales de diciembre de 2017. Los robots tenían un peso máximo de 50 libras sin carga y una velocidad máxima de 10 millas por hora. En caso de que el robot dejara de moverse debido a un mal funcionamiento, la empresa debía retirarlo de las calles en un plazo de 24 horas. Solo se permitía probar 5 robots por empresa a la vez. [47] En marzo de 2017 se estaba revisando una versión de 2017 del proyecto de ley de la Ley de Dispositivos de Entrega Personal. [48]
En febrero de 2017, se aprobó un proyecto de ley en el estado de Virginia , EE. UU. , a través del proyecto de ley de la Cámara de Representantes, HB2016, [49] y el proyecto de ley del Senado, SB1207, [50] que permitirá que los robots de entrega autónomos circulen por las aceras y utilicen los cruces peatonales en todo el estado a partir del 1 de julio de 2017. Los robots estarán limitados a una velocidad máxima de 10 mph y un peso máximo de 50 libras. [51] En los estados de Idaho y Florida también se habla de aprobar una legislación similar. [52] [53]
Se ha discutido [ ¿quién lo hizo? ] que los robots con características similares a los carros para discapacitados (por ejemplo, velocidad máxima de 10 mph, duración limitada de la batería) podrían ser una solución alternativa para ciertas clases de aplicaciones. Si el robot fuera lo suficientemente inteligente y capaz de recargarse a sí mismo utilizando la infraestructura de carga de vehículos eléctricos (VE) existente, solo necesitaría una supervisión mínima y un solo brazo con poca destreza podría ser suficiente para habilitar esta función si sus sistemas visuales tuvieran suficiente resolución. [ cita requerida ]
En noviembre de 2017, la Junta de Supervisores de San Francisco anunció que las empresas necesitarían obtener un permiso de la ciudad para probar estos robots. [54] Además, la Junta prohibió que los robots de reparto en aceras hicieran entregas que no fueran de investigación. [55]
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Enlaces externos
Medios relacionados con Robots autónomos en Wikimedia Commons
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