El robot ANYmal demuestra una capacidad sobrehumana para desplazarse por terreno accidentado
Los robots, como las personas, suelen utilizar dos modalidades sensoriales distintas al interactuar con el mundo. Existe la percepción exteroceptiva (o exteroceptiva), que procede de sistemas sensoriales externos, como el lidar, las cámaras y los ojos.
Y también está la percepción propioceptiva (o propiocepción), es decir, la sensación interna que incluye cosas como el tacto y la percepción de la fuerza. Por lo general, las personas usamos ambas modalidades sensoriales a la vez para desplazarnos: la exteroceptiva nos ayuda a planificar con antelación, y la propioceptiva entra en juego cuando surgen dificultades.
Utilizas la propiocepción, por ejemplo, en la oscuridad, cuando el movimiento sigue siendo bastante posible: simplemente lo haces despacio y con cuidado, apoyándote en el equilibrio y en el tacto.
Para los robots, la exteroceptiva es lo que les permite hacer todas las cosas chulas: con una buena percepción externa y tiempo (y capacidad de cálculo) para planificar movimientos espectaculares, los robots pueden moverse de forma dinámica y rápida.
Sin embargo, los robots con patas son mucho menos hábiles en la oscuridad o en cualquier circunstancia en la que la exteroceptiva que necesitan falle (porque el sensor no funciona por algún motivo) o simplemente funcione mal debido a cosas poco amigables para los robots, como superficies reflectantes, maleza densa o cualquier otra cosa. Esto es un problema, ya que el mundo real está lleno de cosas poco amigables para los robots.
Un estudio publicado por el Laboratorio de Sistemas Robóticos de ETH Zürich en la revista Science Robotics muestra un sistema de control que permite al robot evaluar cuán fiable es la información exteroceptiva que recibe. Cuando los datos son buenos, el robot planifica con antelación y se mueve rápido.
Pero cuando el conjunto de datos parece incompleto, ruidoso o engañoso, el controlador degrada con elegancia a una locomoción propioceptiva. Es decir, el robot sigue moviéndose, quizá más despacio y con más cautela, pero sigue avanzando, y finalmente llega al punto en el que puede volver a confiar en la percepción exteroceptiva.
Es una técnica que usan las personas y los animales, y ahora los robots también pueden emplearla, combinando velocidad y eficiencia con seguridad y fiabilidad para afrontar prácticamente cualquier terreno complicado.
Todos pudieron ver un avance emocionante de esta técnica durante la final del torneo DARPA SubT del otoño pasado, cuando los robots con patas ANYmal del equipo Team Cerberus lograron la victoria. El rendimiento del vídeo siguiente es impresionante, sobre todo teniendo en cuenta que ANYmal logró completar la subida a la montaña cuatro minutos más rápido que el tiempo recomendado para una persona media.
Los vídeos en los que el robot ANYmal avanza entre vegetación densa y nieve profunda ilustran muy bien lo eficaz que es el sistema. Mientras que los datos exteroceptivos muestran obstáculos por todas partes y una altura del suelo imprecisa, el robot sabe dónde están sus patas y se apoya en esos datos propioceptivos para avanzar con seguridad y no caerse.
Otros robots con patas usan la propiocepción para desplazarse de forma fiable, pero lo singular aquí es la combinación fluida de velocidad y fiabilidad, ya que el controlador alterna entre la exteroceptiva y la propioceptiva según su grado de confianza en lo que ve. Y los resultados de ANYmal en esta excursión, así como durante la final de SubT, son una prueba convincente de lo bien que funciona este enfoque.
Para más detalles, la publicación IEEE Spectrum habló con el autor del artículo, Takahiro Miki, investigador doctoral del Laboratorio de Sistemas Robóticos de ETH Zürich.
«Alcanzar un nivel de movilidad similar al de los animales es probablemente el objetivo de muchos de los que investigamos en este campo. Sin embargo, los robots todavía están muy por detrás de la naturaleza, y este artículo es solo un pequeño paso en esa dirección. <…> Nos proponemos enviar robots a lugares demasiado peligrosos o de difícil acceso para las personas. En este trabajo, por «duros» entendemos lugares que son duros para nosotros, y no solo para los robots. Por ejemplo, senderos empinados o caminos nevados por los que cuesta avanzar. Con nuestro enfoque, el robot superó superficies rocosas empinadas y húmedas, vegetación densa o terreno irregular en túneles subterráneos y cuevas naturales con grava suelta a velocidad humana»
Según explica, la intuición del operador humano que elige el posible camino del robot sin duda contribuyó al éxito. Aunque el robot es resistente, no puede superar obstáculos que son físicamente imposibles, como obstáculos más grandes que él o rocas.
Sin embargo, en otros escenarios, como el DARPA SubT Challenge, el robot está controlado por un algoritmo de exploración y planificación de trayectorias de alto nivel. Este planificador conoce las capacidades del controlador de movimiento y utiliza pistas geométricas para dirigir al robot con seguridad. Lograr esto para una excursión autónoma por terreno montañoso, donde se necesita una comprensión más semántica del entorno, es trabajo futuro de los científicos.
La escalera nevada fue el primer experimento que los científicos realizaron al aire libre con el controlador actual, y Miki se sorprendió de que el robot pudiera manejar una escalera nevada resbaladiza. Además, durante la excursión el terreno era bastante empinado y complicado. Cuando el investigador comprobó la zona por primera vez, pensó que podría ser demasiado difícil para el robot, pero este superó todos los obstáculos.
«Creemos que el robot determina si la exteroceptiva concuerda con la propiocepción gracias al contacto o a la posición de las patas. Si el mapa es correcto, los pies tocan donde indica el mapa. Entonces el controlador reconoce que la exteroceptiva es correcta y la utiliza. En cuanto percibe que el contacto de los pies no coincide con el suelo del mapa o que los pies quedan por debajo del mapa, reconoce que la exteroceptiva no es fiable y depende más de la propiocepción. Lo demostramos en un experimento en vídeo adicional»
Hasta ahora, los científicos controlaron el robot manualmente en la mayoría de los experimentos (excepto en el DARPA SubT Challenge). El siguiente objetivo es añadir más niveles de autonomía. Miki quiere que el robot realice una excursión compleja sin intervención humana.
Además, hay grandes oportunidades para mejorar la capacidad del robot para desplazarse. Para paisajes «más duros», los investigadores quieren que el robot perciba el mundo en 3D y muestre un comportamiento más variado, como saltar escalones o arrastrarse bajo obstáculos colgantes, algo imposible con el mapa de alturas 2,5D actual.
