La evitación de obstáculos, en robótica , es un aspecto fundamental de los sistemas de navegación y control autónomos. Es la capacidad de un robot o de un sistema/máquina autónomo de detectar y sortear obstáculos en su camino para llegar a un destino predefinido. Esta tecnología desempeña un papel fundamental en diversos campos, entre ellos la automatización industrial, los coches autónomos, los drones e incluso la exploración espacial. La evitación de obstáculos permite a los robots operar de forma segura y eficiente en entornos dinámicos y complejos, reduciendo el riesgo de colisiones y daños.
Para que un robot o sistema autónomo pueda sortear obstáculos con éxito, debe ser capaz de detectarlos. Esto se hace más comúnmente mediante el uso de sensores , que permiten al robot procesar su entorno, tomar una decisión sobre lo que debe hacer para evitar un obstáculo y llevar a cabo esa decisión con el uso de sus efectores, o herramientas que permiten que un robot interactúe con su entorno. [1]
Existen varios métodos para que los robots o las máquinas autónomas tomen decisiones en tiempo real. Algunos de estos métodos incluyen enfoques basados en sensores, algoritmos de planificación de rutas y técnicas de aprendizaje automático .
Uno de los enfoques más comunes para evitar obstáculos es el uso de varios sensores, como ultrasonidos , LiDAR , radar , sonar y cámaras . Estos sensores permiten que una máquina autónoma realice un proceso simple de 3 pasos: detectar, pensar y actuar. Reciben información sobre las distancias de los objetos y proporcionan al robot datos sobre su entorno que le permiten detectar obstáculos y calcular sus distancias. El robot puede entonces ajustar su trayectoria para navegar alrededor de estos obstáculos mientras mantiene su camino previsto. Todo esto se hace y se lleva a cabo en tiempo real y se puede utilizar de forma práctica y eficaz en la mayoría de las aplicaciones de evitación de obstáculos [1] [2]
Si bien este método funciona bien en la mayoría de las circunstancias, hay otras en las que técnicas más avanzadas podrían resultar útiles y apropiadas para llegar de manera eficiente a un punto final.
Los algoritmos de planificación de rutas son fundamentales para calcular y trazar rutas óptimas sin colisiones. Estos algoritmos tienen en cuenta la posición del robot, su destino y la ubicación de los obstáculos en el entorno. Toman y almacenan esta información para mapear un área y luego usan ese mapa para calcular la ruta más rápida posible a un destino específico. Estos algoritmos se utilizan comúnmente en laberintos de rutas y vehículos autónomos. Los algoritmos de planificación de rutas populares incluyen A* (A-star), el algoritmo de Dijkstra y los árboles aleatorios de exploración rápida (RRT). Estos algoritmos ayudan al robot a encontrar la ruta más rápida para llegar a su objetivo mientras evita colisiones, todo en tiempo real. [3]
Con el uso del aprendizaje automático, el abanico de posibilidades para evitar obstáculos se vuelve mucho mayor. Con la inteligencia artificial (IA), una máquina autónoma puede determinar un camino para llegar a su destino, pero también puede aprender a adaptarse a un entorno que cambia rápidamente al mismo tiempo. Puede hacerlo al ser sometida a muchas etapas de prueba de exposición a obstáculos y cambios ambientales. Al darle a una IA una tarea y una recompensa por realizar una tarea correctamente, con el tiempo, puede aprender a realizar esta tarea de manera eficiente y eficaz. Esto le permite a la máquina comprender cuáles son sus obstáculos y encontrar un camino eficiente para sortearlos. También le da a la máquina la capacidad de aprender a lidiar con casos específicos, que pueden incluir lidiar con agua, colinas, vientos fuertes o temperaturas, etc. Este uso de la IA permite a la máquina autónoma reaccionar en consecuencia a una gran cantidad de situaciones que podrían esperarse o no. Esta forma de evitar obstáculos es especialmente buena en los vehículos autónomos, ya que elimina los posibles errores humanos que pueden ocurrir. [4]
La evitación de obstáculos se puede encontrar en una variedad de campos diferentes, incluidos, entre otros:
Aunque estas estrategias para incorporar la evitación de obstáculos funcionan, tienen desafíos que aún requieren un mayor desarrollo y planificación. Por un lado, es difícil para los sensores captar rápidamente información sobre su entorno, hacer que la máquina procese la información y tomar una decisión sobre lo que tiene que hacer para evitar un obstáculo cuando se mueve demasiado rápido. Este problema es muy difícil de solucionar y si la máquina no puede actuar con la suficiente rapidez, puede provocar el peligro o la destrucción de la máquina y de las personas que se encuentran a su alrededor. También es increíblemente difícil tener en cuenta todos los posibles obstáculos que pueden interponerse en el camino de una máquina autónoma. Por ejemplo, cuando se trata de satélites, hay millones de piezas de escombros en la órbita de la Tierra, por lo que es difícil saber cuándo uno puede chocar con un satélite y desde dónde y cuándo. [9]