A los robots todavía les cuesta realizar las tareas domésticas de forma autónoma

Cada vez que la humanidad cree que se acerca a la era de los robots domésticos, aparecen nuevas investigaciones que demuestran cuánto camino queda aún por recorrer. Por supuesto, en determinadas áreas ya se observa un gran progreso, pero reunirlo todo en una plataforma de hardware capaz de realizar un trabajo de forma autónoma sigue pareciendo algo lejano. 

En junio de 2021, investigadores de la Universidad de Bremen presentaron en la ICRA 2021 un informe sobre el «Experimento de maratón doméstico con robots» que habían llevado a cabo. En este experimento, al robot PR2 se le encargó primero poner la mesa para un desayuno sencillo y después recogerla, con el fin de que los investigadores pudieran evaluar los aspectos de escalabilidad y robustez de la manipulación móvil.

Parece que los robots deberían resolver con facilidad una tarea así, pero en realidad sigue siendo un problema serio.

La tarea de PR2 consiste en preparar el desayuno llevando a la mesa un cuenco, una cuchara, un cartón de leche y una caja de cereales. Después del desayuno, el robot debe meter los objetos lavables en el lavavajillas, devolver la caja de cereales a su lugar de almacenamiento y tirar el cartón de leche a la basura. 

Todos los objetos difieren en forma y aspecto, y a PR2 solo se le dan descripciones simbólicas de la ubicación de los objetos (en la nevera, en la estantería). El escenario es muy realista, pero a la vez complejo, por lo que el robot necesita 90 minutos para completarlo.

A los investigadores les impresionó el buen funcionamiento de la percepción, la planificación de movimientos, el agarre y el diseño de estrategias. Hay que recordar que son 90 minutos de autonomía total para realizar tareas relativamente complejas en un entorno que solo está parcialmente estructurado y, hasta cierto punto, optimizado para el robot. 

De hecho, en cinco pruebas el robot logró cinco veces la tarea de poner la mesa. No fue impecable: PR2 tuvo problemas especiales para agarrar objetos complicados, como la cuchara, pero la estructura desarrollada por los investigadores era capaz de recuperarse con éxito de cada fallo, ajustando los parámetros y repitiendo la acción fallida. 

Si se piensa a largo plazo, los fallos y la capacidad de recuperarse de ellos son incluso más útiles que no fallar nunca. La tarea de recoger la mesa fue más difícil para el robot: en dos de las cinco pruebas sufrió fallos irrecuperables. 

El informe dice: «Recoger la mesa fue una tarea más difícil que ponerla, debido al uso del lavavajillas y a la dificultad de agarrar lateralmente objetos situados lejos del borde de la mesa. En dos de las cinco ejecuciones nos encontramos con un error irrecuperable. En una de ellas, debido a la inestabilidad de la trayectoria de agarre y a que el robot no la seguía a la perfección, los dedos de PR2 empujaron la leche durante el agarre, lo que provocó un agarre muy inestable».

«Como resultado, el cartón cayó al suelo en la fase de transporte. Aunque durante la preparación de la mesa el robot fue capaz de recoger una taza volcada y llevarla con éxito a la mesa, levantar el cartón de leche del suelo era imposible para PR2. Otro error irrecuperable fue que la rejilla del lavavajillas se quedó atascada en un dedo de PR2. Otro fallo grave se produjo al colocar la caja de cereales en un cajón vertical, lo que resultó difícil porque el robot tenía que elevarse mucho. Cuando la pinza se abrió, la caja cayó al suelo y quedó aplastada al cerrarse el cajón.»

Aunque el informe dedicó mucha atención precisamente a estos fallos del robot, no hay que olvidar que su funcionamiento totalmente autónomo durante 90 minutos sigue siendo impresionante. Los investigadores asumieron el compromiso de realizar un experimento así y colocaron a su robot en un entorno práctico para que llevara a cabo tareas prácticas en condiciones de plena autonomía durante un largo periodo de tiempo. 

Los robots que actúan en entornos reales, como los hogares de las personas, requieren una enorme cantidad de conocimientos diversos para realizar sus tareas. Estos conocimientos son difíciles de obtener. Una de las formas naturales de lograrlo es aprender a partir de demostraciones humanas. Hoy en día, la tecnología de realidad virtual se está volviendo muy popular y accesible. 

Los sistemas de realidad virtual permiten a las personas interactuar con el entorno virtual de forma natural e intuitiva. Los datos registrados de personas que realizan tareas en realidad virtual son una poderosa fuente de conocimientos sobre la actividad cotidiana que se pueden utilizar para entrenar robots. 

Los sistemas de realidad virtual permiten cambiar fácilmente el entorno y los escenarios de las tareas, proporcionar datos de alta precisión sobre eventos reales y acceder a la física del mundo subyacente. Los investigadores encontraron un modo de entrenar a su robot con datos humanos de realidad virtual. Surgieron dificultades debido a las diferencias entre los entornos virtuales y reales y los objetos en ellos, las capacidades de las personas y los robots, así como el contexto de las tareas. 

Existen muchas investigaciones que indican que se necesitará mucho más trabajo del que pensábamos para que los robots sean lo bastante útiles en el mundo real y puedan afrontar tareas tan importantes como preparar la mesa del desayuno.