Investigadores de la ETH Zurich han enseñado a su robot cuadrúpedo ANYmal a moverse como un practicante humano de 'parkour', superarando obstáculos en el entorno urbano mediante maniobras atléticas.
En su última versión, ANYmal también domina los terrenos complicados que suelen encontrarse en las obras de construcción o en zonas de desastre.
Para enseñar al robot estas nuevas habilidades, dos equipos, ambos del grupo dirigido por el profesor de ETH Marco Hutter del Departamento de Ingeniería Mecánica y de Procesos, siguieron diferentes enfoques.
En uno de los equipos trabaja Nikita Rudin, estudiante de doctorado de la ETH, que practica parkour en su tiempo libre. "Antes de que comenzara el proyecto, varios de mis colegas investigadores pensaban que los robots con patas ya habían alcanzado el límite de su potencial de desarrollo", dijo en un comunicado, "pero yo tenía una opinión diferente. De hecho, estaba seguro de que se podía hacer mucho más con la mecánica de los robots con patas".
Con su propia experiencia de parkour en mente, Rudin se propuso ampliar aún más los límites de lo que ANYmal podía hacer. Y lo logró, utilizando el aprendizaje automático para enseñarle nuevas habilidades al robot cuadrúpedo. ANYmal ahora puede escalar obstáculos y realizar maniobras dinámicas para saltar de ellos, como se muestra en un vídeoAquí
En el proceso, ANYmal aprendió como lo haría un niño: mediante prueba y error. Ahora, cuando se le presenta un obstáculo, ANYmal utiliza su cámara y su red neuronal artificial para determinar con qué tipo de impedimento se enfrenta. Luego realiza movimientos que parecen tener éxito según su entrenamiento previo.
¿Es ese el alcance total de lo que es técnicamente posible? Rudin sugiere que este es en gran medida el caso de cada nueva habilidad individual. Pero añade que esto todavía deja muchas mejoras potenciales. Estas incluyen permitir que el robot vaya más allá de resolver problemas predefinidos y, en cambio, pedirle que negocie terrenos difíciles como áreas de desastre sembradas de escombros.
Preparar ANYmal para precisamente ese tipo de aplicación fue el objetivo del otro proyecto, dirigido por el colega de Rudin y compañero de doctorado de ETH, Fabian Jenelten. Pero en lugar de depender únicamente del aprendizaje automático, Jenelten lo combinó con un enfoque probado utilizado en ingeniería de control conocido como control basado en modelos. Esto proporciona una forma más sencilla de enseñar al robot maniobras precisas, como por ejemplo cómo reconocer y superar huecos y huecos en montones de escombros. A su vez, el aprendizaje automático ayuda al robot a dominar patrones de movimiento que luego puede aplicar de manera flexible en situaciones inesperadas. "La combinación de ambos enfoques nos permite aprovechar al máximo ANYmal", afirma Jenelten.
Como resultado, el robot cuadrúpedo ahora logra un mejor equilibrio en superficies resbaladizas o rocas inestables. ANYmal pronto se utilizará también en obras de construcción o en cualquier lugar que sea demasiado peligroso para las personas, por ejemplo para inspeccionar una casa derrumbada en una zona de desastre, según los investigadores.
EuropaPress
