Robot que realiza conductas o tareas con un alto grado de autonomía
Un robot autónomo es un robot que actúa sin recurrir al control humano. Los ejemplos históricos incluyen sondas espaciales . Los ejemplos modernos incluyen aspiradoras y automóviles autónomos .
Los brazos de robots industriales que trabajan en líneas de montaje dentro de las fábricas también pueden considerarse robots autónomos, aunque su autonomía está restringida debido a un entorno altamente estructurado y su incapacidad para moverse .
Componentes y criterios de autonomía robótica.
Automantenimiento
El primer requisito para una autonomía física completa es la capacidad de un robot de cuidar de sí mismo. Muchos de los robots que funcionan con baterías en el mercado hoy en día pueden encontrar y conectarse a una estación de carga, y algunos juguetes como el Aibo de Sony son capaces de autoacoplarse para cargar sus baterías.
El automantenimiento se basa en la " propriocepción ", o sentir el propio estado interno. En el ejemplo de carga de baterías, el robot puede saber propioceptivamente que sus baterías están bajas y luego busca el cargador. Otro sensor propioceptivo común es el de control del calor. Se necesitará 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 GUI del robot que muestra el voltaje de la batería y otros datos propioceptivos en la esquina inferior derecha. La pantalla es sólo para información del usuario. Los robots autónomos monitorean y responden a sensores propioceptivos sin intervención humana para mantenerse seguros y funcionar correctamente.
Sintiendo el medio ambiente
La exterocepción es sentir cosas sobre el medio ambiente. Los robots autónomos deben tener una variedad de sensores ambientales para realizar su tarea y no meterse en problemas. El robot autónomo puede reconocer fallas en los sensores y minimizar el impacto en el rendimiento causado por las fallas. [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 .
Algunos robots cortacésped adaptarán su programación detectando la velocidad a la que crece el césped según sea necesario para mantener un césped perfectamente cortado, y algunos robots aspiradores tienen detectores de suciedad que detectan cuánta suciedad se recoge y utilizan esta información para indicarles que deben permanecer en un área por más tiempo.
Desempeño de habilidades
El siguiente paso en el comportamiento autónomo es realizar una tarea física. Una nueva área que muestra promesas comerciales es la 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 no es alto en estos sistemas, navegan por áreas amplias y pilotean en situaciones estrechas alrededor de los hogares usando Sensores de contacto y sin contacto. Ambos robots utilizan algoritmos patentados para aumentar la cobertura sobre un simple rebote aleatorio.
El siguiente nivel de desempeño autónomo de tareas requiere que un robot realice tareas condicionales. Por ejemplo, los robots de seguridad se pueden programar para detectar intrusos y responder de una manera particular dependiendo de dónde se encuentre el intruso. Por ejemplo, Amazon (empresa) lanzó su Astro para monitoreo del hogar, seguridad y cuidado de personas mayores en septiembre de 2021. [2]
Navegación autónoma
Navegación interior
Para que un robot asocie comportamientos con un lugar ( localización ) requiere que sepa dónde está y pueda navegar punto a punto. Dicha navegación comenzó con guía por cable en la década de 1970 y avanzó 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 utilizaban planos de planta CAD creados manualmente , sensores de sonar y variaciones de seguimiento de paredes para navegar por los edificios. La próxima generación, como el PatrolBot de MobileRobots y la silla de ruedas autónoma, [3] ambos introducidos en 2004, tienen la capacidad de crear sus propios mapas basados en láser de un edificio y navegar por áreas abiertas y pasillos. Su sistema de control cambia su trayectoria sobre la marcha si algo bloquea el camino.
Al principio, la navegación autónoma se basaba en sensores planos, como los telémetros láser, que sólo pueden detectar un nivel. Los sistemas más avanzados fusionan actualmente información de varios sensores tanto para localización (posición) como para 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 hardware altamente especializado, la mayoría de los robots de interior navegan por áreas accesibles para discapacitados, controlan ascensores y puertas electrónicas. [4] Con estas interfaces electrónicas de control de acceso, 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 completo. Los robots de seguridad podrán rodear cooperativamente a los intrusos y cortar las salidas. Estos avances también conllevan protecciones concomitantes: los mapas internos de los robots generalmente permiten definir "áreas prohibidas" para evitar que los robots ingresen de forma autónoma a ciertas regiones.
Navegación al aire libre
La autonomía en exteriores 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, excepto posiblemente en el aterrizaje, en el que interviene una persona mediante control remoto por radio. Sin embargo, algunos drones son capaces de realizar aterrizajes automáticos y seguros. SpaceX opera varios barcos no tripulados de puertos espaciales autónomos , que se utilizan para aterrizar y recuperar de forma segura 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 percibido.
Problemas abiertos en robótica autónoma.
Hay varios problemas abiertos en la robótica autónoma que son especiales para este campo en lugar de ser parte de la búsqueda general de la IA. Según Robots autónomos: de la inspiración biológica a la implementación y el control de George A. Bekey , los problemas incluyen cosas como asegurarse de que el robot pueda funcionar correctamente y no toparse con obstáculos de forma autónoma. El aprendizaje por refuerzo se ha utilizado para controlar y planificar la navegación de robots autónomos, concretamente cuando un grupo de ellos operan en colaboración entre sí. [6]
Autonomía energética y búsqueda de alimento.
Los investigadores interesados en crear vida artificial verdadera 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 repuestos.
A medida que los robots autónomos han crecido en capacidad y niveles técnicos, ha habido una mayor conciencia social y cobertura noticiosa de los últimos avances, y también de algunas de las cuestiones filosóficas, efectos económicos e impactos sociales que surgen de las funciones y actividades de los robots autónomos.
Elon Musk, un destacado ejecutivo de negocios y multimillonario, ha advertido durante años sobre los posibles peligros y trampas de los robots autónomos; sin embargo, su propia empresa es una de las más destacadas que está intentando idear nuevas tecnologías avanzadas en esta área. [8]
En 2021, un grupo de expertos gubernamentales de las Naciones Unidas, conocido como Convención sobre Ciertas Armas Convencionales – Grupo de Expertos Gubernamentales sobre Sistemas de Armas Autónomas Letales, celebró una conferencia para resaltar las preocupaciones éticas que surgen de la tecnología cada vez más avanzada para que los robots autónomos empuñen armas y desempeñar un papel militar. [9]
Desarrollo técnico
Los primeros robots
Los primeros robots autónomos fueron conocidos como Elmer y Elsie , construidos a finales de los años 1940 por W. Gray Walter . Fueron los primeros robots programados para "pensar" como lo hacen los cerebros biológicos y estaban destinados a tener libre albedrío . [10] Elmer y Elsie a menudo eran etiquetados como tortugas debido a su forma y la forma en que se movían. Eran capaces de realizar fototaxis , el movimiento que se produce en respuesta a un estímulo luminoso. [11]
Sondas espaciales
Los rovers de Marte MER-A y MER-B (ahora conocidos como rover Spirit y rover Opportunity ) encontraron la posición del Sol y navegaron sus propias rutas hacia sus destinos, sobre la marcha, mediante:
Mapeando la superficie con visión 3D
Computar 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
Repetir este ciclo hasta que se llegue al destino o no haya una ruta conocida hacia el destino.
El rover planeado por la ESA , Rosalind Franklin , es capaz de realizar localización relativa y localización absoluta basada en visión para navegar de forma autónoma por trayectorias seguras y eficientes hacia 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
Conducir el Rover por la ruta planificada
Crear un mapa de navegación con todos los datos de navegación anteriores
Durante el último Desafío del 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 cámaras para navegación y mapeo, en lugar de usar GPS o magnetómetros. Durante el desafío de dos 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 seguridad y navegación autónoma en una base aérea.Sophia, un robot conocido por su apariencia e interacciones humanas
El robot Seekur fue el primer robot disponible comercialmente que demostró capacidades similares a MDARS para uso general en aeropuertos, plantas de servicios públicos, instalaciones penitenciarias y Seguridad Nacional . [13]
Entre 2013 y 2017, TotalEnergies celebró el ARGOS Challenge para desarrollar el primer robot autónomo para plantas de producción de petróleo y gas. Los robots tuvieron que afrontar condiciones exteriores adversas como lluvia, viento y temperaturas extremas. [14]
Algunos robots actuales importantes incluyen:
Sophia es un robot autónomo [15] [16] conocido por su apariencia y comportamiento humano en comparación con variantes robóticas anteriores. A partir de 2018, la arquitectura de Sophia incluye software de secuencias de comandos, un sistema de chat y OpenCog , un sistema de inteligencia artificial diseñado para el razonamiento general. [17] Sophia imita gestos y expresiones faciales humanas y es capaz de responder determinadas preguntas y entablar conversaciones sencillas sobre temas predefinidos (por ejemplo, sobre el tiempo). [18] El programa de IA analiza conversaciones y extrae datos que le permiten mejorar las respuestas en el futuro. [19]
Otros nueve "hermanos" robot humanoides que también fueron creados por Hanson Robotics . [20] Los robots compañeros de Hanson son Alice, Albert Einstein Hubo , BINA48 , Han, Jules, el profesor 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, incluida la compatibilidad con Python, Blockly y Raspberry Pi. [22]
Robots militares autónomos
Las armas letales autónomas (LAW) son un tipo de sistema militar robótico autónomo que puede buscar y atacar objetivos de forma independiente según restricciones y descripciones programadas. [23] Las LEY también se conocen como sistemas letales de armas autónomas (LAWS), sistemas de armas autónomas (AWS), armas robóticas, robots asesinos o robots de matanza. [24] Las LEYES 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 para 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 EE. UU. les adjudicó 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 finales 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 8.000 lb (3.600 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 balas de 12,7×108 mm , con un blindaje adicional opcional que aumenta el peso hasta 20 toneladas. Si se desactiva, conservará la capacidad de disparar, con sus sensores y enlace ascendente de radio priorizados para continuar transmitiendo como su función principal. [37]
Crusher es un vehículo de combate terrestre no tripulado todoterreno autónomo 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 Sistema de integración de perceptores y vehículos de combate terrestres no tripulados , [41] y todo el proyecto se conoce con el acrónimo UPI, que significa Integración de perceptores de vehículos de combate terrestres no tripulados . [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 concebido principalmente para el uso de la Fuerza Aérea de la India y se diseñará una versión similar y más pequeña para la Armada de la India . Sería controlado por la nave nodriza y realizaría tareas como explorar, absorber el fuego enemigo, atacar los objetivos si es necesario con sus armas de pilones internas y externas o sacrificarse chocando contra el objetivo.
El SGR-A1 es un tipo de arma centinela autónoma que fue desarrollada 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 este tipo en tener un sistema integrado que incluye vigilancia, seguimiento, disparo y reconocimiento de voz. [43] Si bien se ha informado 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
Un 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 ejecutando 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 obtiene las coordenadas. E inserte automáticamente un conector en el automóvil eléctrico y opere la carga rápida. El brazo robótico está configurado en una estructura vertical de múltiples articulaciones 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 los lugares de trabajo y realizan trabajos como construcción, manipulación de materiales, movimiento de tierras y vigilancia.
Robots móviles para investigación y educación.
Los robots móviles de investigación y educación se utilizan principalmente durante una fase de creación de prototipos en el proceso de construcción de robots a gran escala. Son una versión reducida de robots más grandes con los mismos tipos de sensores, cinemática y software (por ejemplo, ROS). A menudo son ampliables y proporcionan una cómoda interfaz de programación y herramientas de desarrollo. Además de la creación de prototipos de robots a gran escala, también se utilizan para la educación, especialmente a nivel universitario, donde cada vez se están introduciendo más laboratorios sobre programación de vehículos autónomos.
Legislación
En marzo de 2016, se presentó un proyecto de ley en Washington, DC, que permite entregas robóticas terrestres piloto. [46] El programa se llevaría a cabo desde el 15 de septiembre hasta finales de diciembre de 2017. Los robots estaban limitados a un peso de 50 libras descargados 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. Sólo se permitía probar cinco 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 estadounidense de Virginia 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 reparto autónomos viajen 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 legislatura similar. [52] [53]
Ha sido discutido [ ¿por quién? ] que los robots con características similares a los vagones para inválidos (por ejemplo, 10 mph como máximo, 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 utilizando la infraestructura de carga de vehículos eléctricos (EV) 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 necesaria ]
En noviembre de 2017, la Junta de Supervisores de San Francisco anunció que las empresas necesitarían obtener un permiso de la ciudad para poder probar estos robots. [54] Además, la Junta prohibió que los robots de reparto en las aceras realizaran 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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