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Piernas robóticas que se basan en la evolución animal para aprender a caminar

Investigadores de la Universidad de Carolina del Sur (USC) han construido un robot que puede aprender solo a caminar. Inspirados por la forma de aprender de los humanos, y de los animales que han evolucionado para aprender esta habilidad a los pocos minutos de nacer, se espera que la investigación abra nuevas posibilidades en los campos de las prótesis dinámicas y los robots que aprenden sobre la marcha en entornos desconocidos.

La nueva extremidad robótica conectada a una máquina de cuatro patas (Crédito: Matthew Lin)

“Hoy en día, para que un robot esté listo para interactuar con el mundo se necesita el equivalente de meses o años de entrenamiento, pero queremos lograr el rápido aprendizaje y las adaptaciones que se ven en la naturaleza”, dice Francisco J. Valero-Cuevas, un profesor de Ingeniería Biomédica.

En pos de este objetivo, Valero-Cuevas y sus colegas desarrollaron una pierna robótica accionada por tendones de tipo animal y controlada por algoritmos de Inteliencia Artificial bio-inspirados. Esto permite que el robot desarrolle la habilidad de caminar de manera similar a los humanos, por medio de lo que se conoce en los círculos de robótica como Motor Babbling (“babbling” es el balbuceo de los bebés que están probando su capacidad de hablar), que implica realizar movimientos exploratorios repetidos.

“Estos movimientos aleatorios de la pierna permiten al robot construir un mapa interno de su extremidad y sus interacciones con el medio ambiente”, dice el estudiante de doctorado de ingeniería de la USC, Ali Marjaninejad, autor del estudio.

Los investigadores han desarrollado una extremidad robótica accionada por tendones de tipo animal y controlada por algoritmos de inteligencia artificial específicos.

Al aprender sobre su estructura y entorno, el miembro robótico puede desarrollar su propio andar personalizado y aprender una nueva tarea de caminar después de solo cinco minutos de pruebas puramente descoordinadas. A tal punto que puede recuperarse si tropieza al querer dar su próximo paso con seguridad en el suelo, aunque no esté programado para hacerlo. Los investigadores creen que este es el primer robot capaz de tal hazaña, y están entusiasmados con las posibilidades que abre el avance.
Como explican, los robots pueden programarse para realizar ciertas tareas en ciertos escenarios, pero no se pueden preparar para toda posibilidad. Este tipo de robots, por otro lado, que son capaces de desarrollar sus propios movimientos personalizados en respuesta a su entorno, podrán asumir una gama más amplia de tareas.

“Si se deja que estos robots aprendan de la experiencia relevante, finalmente encontrarán una solución que, una vez lograda, se utilizará y adaptará según sea necesario”, dice Marjaninejad. “La solución puede no ser perfecta, pero se adoptará si es lo suficientemente buena para la situación. No todos necesitamos o deseamos, o podemos gastar tiempo y esfuerzo en ganar una medalla olímpica”.





Las prótesis sensibles son un área en la que este tipo de tecnología podría tener un impacto, ya que ayuda a las personas con discapacidades, al permitirles extremidades más intuitivas, naturales y que se mejoran a sí mismas. La exploración espacial es otra, donde los robots podrían colocarse en planetas o lunas lejanos y usar sus capacidades de aprendizaje para ajustar su modo de andar y navegar por terreno desconocido.

“La capacidad de una especie para aprender y adaptar sus movimientos a medida que cambian sus cuerpos y ambientes ha sido, desde el principio, un poderoso impulsor de la evolución”, dice Brian Cohn, también estudiante de doctorado y autor del estudio. “Nuestro trabajo constituye un paso hacia la capacitación de los robots para aprender y adaptarse de cada experiencia, tal como lo hacen los animales”.

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La investigación fue publicada en la revista Nature Machine Intelligence.
Fuente: Universidad del sur de California



Chips de potencia ultra baja ayudan a hacer robots pequeños más capaces

Se muestra un automóvil robótico controlado por un chip híbrido de potencia ultra baja en una pista creada para demostrar su capacidad para aprender y colaborar con otro robot. Crédito: Allison Carter, Georgia Tech

Un chip híbrido de potencia ultra baja inspirado en el cerebro podría ayudar a que robots de tamaño pequeño puedan colaborar y aprender de sus experiencias. Combinado con las nuevas generaciones de motores y sensores de baja potencia, el nuevo Circuito Integrado de Aplicación Específica (ASIC = Application-Specific Integrated Circuit), que funciona con milivatios de potencia, podría ser de ayuda para que los enjambres de robots inteligentes operen durante horas en lugar de minutos.

Para ahorrar energía, los chips utilizan un procesador híbrido digital/analógico basado en dominio de tiempo (time domain), en el que la información se codifica en el ancho de pulso de las señales. El circuito integrado de red neuronal se adapta tanto a la programación basada en modelos como al aprendizaje reforzado por colaboración, lo que podría proporcionar a estos pequeños robots mayores capacidades de reconocimiento, búsqueda y rescate, y otras misiones.

Investigadores del Instituto de Tecnología de Georgia demostraron autos robóticos conducidos por ASIC únicos en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido (ISSCC) IEEE 2019. La investigación fue patrocinada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa (DARPA) y la Corporación de Investigación de Semiconductores (SRC) a través del Centro para la Habilitación de Inteligencia Autónoma Inspirada en el Cerebro (CBRIC).

“Estamos tratando de poner inteligencia en estos robots tan pequeños para que puedan aprender sobre su entorno y moverse de forma autónoma, sin infraestructura”, dijo Arijit Raychowdhury, profesor asociado de la Escuela de Ingeniería Eléctrica e Informática de Georgia Tech. “Para lograrlo, queremos incorporar diseños de circuitos de baja potencia a estos dispositivos tan pequeños para que puedan tomar decisiones por su cuenta. Existe una gran demanda de robots muy pequeños pero capaces, que no requieren infraestructura”.

Los autos demostrados por Raychowdhury junto a los estudiantes de posgrado Ningyuan Cao, Muya Chang y Anupam Golder navegan a través de una pista rodeada de almohadillas de goma y paredes de bloques de cartón. Mientras buscan un objetivo, los robots deben esquivar conos de tráfico y evitarse entre ellos, aprendiendo del entorno a medida que avanzan y se comunican continuamente.

Los autos utilizan sensores de inercia y ultrasonido para determinar su ubicación y detectar objetos a su alrededor. La información de los sensores va al ASIC híbrido, que sirve como el “cerebro” de los vehículos. Luego, las instrucciones van a un controlador Raspberry Pi, que es el que envía instrucciones a los motores eléctricos.


En los pequeños robot, tres sistemas principales consumen energía: los motores y controladores utilizados para conducir y dirigir las ruedas, el procesador y el sistema de detección. En los autos construidos por el equipo de Raychowdhury, que el ASIC sea de baja potencia significa que los motores consumen la mayor parte de ésta. “Hemos podido reducir la potencia de cómputo a un nivel en el que el cálculo está dominado por las necesidades de los motores”, dijo.

El equipo está trabajando con colaboradores en motores que utilizan tecnología microelectromecánica (MEMS) capaz de operar con mucha menos potencia que los motores convencionales.

“Quisiéramos construir un sistema en el que la potencia de detección, las comunicaciones y la potencia de la computadora y la actuación estén aproximadamente al mismo nivel, del orden de cientos de milivatios”, dijo Raychowdhury, quien es profesor adjunto de Semiconductores ON en la Escuela de Ingeniería Eléctrica y Computación. “Si podemos construir estos robots del tamaño de la palma de la mano con motores y controladores eficientes, deberíamos poder obtener tiempos de operación de varias horas con un par de baterías AA. Ahora tenemos una buena idea de qué tipo de plataformas informáticas necesitamos para ofrecer esto, pero todavía necesitamos los otros componentes para ponernos al día”.

ASIC


En la computación basada en time-domain, la información se transporta en dos voltajes diferentes, codificados en el ancho de los pulsos. Eso le da a los circuitos las ventajas de eficiencia energética de los circuitos analógicos con la robustez de los dispositivos digitales.

“El tamaño del chip se reduce a la mitad, y el consumo de energía es un tercio de lo que necesitaría un chip digital tradicional”, dijo Raychowdhury. “Usamos varias técnicas en los diseños de lógica y memoria para reducir el consumo de energía al rango de milivatios (un milivatio es una milésima de vatio), y al mismo tiempo cumplir con el objetivo de rendimiento”.

Con cada ancho de pulso representando un valor diferente, el sistema es más lento que los dispositivos digitales o analógicos, pero Raychowdhury dice que la velocidad es suficiente para estos robots pequeños.

“Para estos sistemas de control, no necesitamos circuitos que operen a múltiples gigahercios porque los dispositivos no se mueven tan rápido”, dijo. “Estamos sacrificando un poco de rendimiento para obtener eficiencias energéticas extremas. Incluso si la computadora funciona a 10 o 100 megahercios, eso será suficiente para las aplicaciones que se buscan”.





Los chips CMOS de 65 nanómetros se adaptan a los dos tipos de aprendizaje apropiados para un robot. El sistema puede programarse para seguir algoritmos basados en modelos, y puede aprender de su entorno utilizando un sistema de fortalecimiento que fomenta un mejor y mejor desempeño a lo largo del tiempo, como un niño que aprende a caminar tropezando con cosas.

“Se inicia el sistema con un conjunto predeterminado de “pesos” en la red neuronal para que el robot pueda comenzar desde un buen lugar y no se bloquee de inmediato ni proporcione información errónea”, dijo Raychowdhury. “Cuando usted lo ubica en un nuevo sitio, el entorno tendrá algunas estructuras que reconocerá y otras que el sistema tendrá que aprender. Luego, el sistema tomará las decisiones por su cuenta y evaluará la efectividad de cada decisión para optimizar sus movimientos”.

La comunicación entre los robots les permite colaborar para buscar un objetivo.

“En un entorno de colaboración, el robot no solo necesita entender lo que está haciendo, sino también lo que están haciendo los demás en el mismo grupo”, dijo. “Trabajarán para maximizar logros totales del grupo en lugar de una recompensa individual”.

Con su demostración en la Conferencia Internacional de Circuitos de Estado Sólido, que les aportó una prueba del diseño, el equipo continúa optimizando el desarrollo y está trabajando en un sistema en chip para integrar los circuitos de computación y control.

“Queremos habilitar más y más funcionalidad en estos pequeños robots”, agregó Raychowdhury. “Hemos demostrado lo que es posible, y lo que hemos hecho ahora tendrá que ser aumentado por otras innovaciones”.

Fuente: Instituto de Tecnología de Georgia

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Estos robots se construyen en cantidades en un mismo proceso utilizando la tecnología de nanofabricación: cada oblea contiene un millón de máquinas.


Los investigadores han aprovechado las últimas técnicas de nanofabricación para crear robots con forma de minúsculos insectos que funcionan de forma inalámbrica, capaces de caminar y sobrevivir en entornos hostiles, y suficientemente pequeños como para ser inyectados a través de una aguja hipodérmica común.

“Cuando era niño, recuerdo haber mirado en un microscopio y haber visto todas estas locuras. Ahora estamos construyendo cosas que están activas en ese tamaño. No solo podemos mirar este mundo: en realidad, puedes jugar en él”, dijo Marc Miskin, quien desarrolló las técnicas de nanofabricación con sus colegas, los profesores Itai Cohen y Paul McEuen y el investigador Alejandro Cortese en la Universidad de Cornell, mientras que Miskin fue postdoctorado en el laboratorio de física atómica y de estado sólido allí. En enero, se convirtió en profesor asistente de ingeniería eléctrica y de sistemas en la Universidad de Pennsylvania.

Miskin presentó esta semana su investigación sobre robots microscópicos en la reunión de marzo de la American Physical Society en Boston. También participó en una conferencia de prensa que describió el trabajo.

Crédito: Marc Mishkin


Orígenes de los micro robots

En el transcurso de los últimos años, Miskin y sus colegas de investigación desarrollaron una técnica de nanofabricación de varios pasos que convierte una oblea de silicio especializada de 10 centímetros en un millón de robots microscópicos en solo unas semanas. Cada 70 micrones de largo (aproximadamente el ancho de un cabello humano muy delgado), los cuerpos de los robots se forman a partir de un esqueleto de vidrio rectangular superfino cubierto con una capa delgada de silicio en la que los investigadores graban sus componentes electrónicos de control y dos o cuatro células solares de silicio: el equivalente rudimentario de un cerebro y órganos.

“La verdadera explicación a alto nivel de cómo los hacemos es que tomamos la tecnología desarrollada por la industria de los semiconductores y la usamos para hacer pequeños robots”, dijo Miskin.

Cada una de las cuatro patas de un robot está formada por una bicapa de platino y titanio (o alternativamente, grafeno). El platino se aplica utilizando deposición de capa atómica. “Es como pintar con átomos”, dijo Miskin. La capa de platino-titanio se corta luego en las cuatro patas de cada robot de 100 átomos de espesor.

“Las piernas son super fuertes”, dijo. “Cada robot lleva un cuerpo que es 1.000 veces más grueso y pesa aproximadamente 8.000 veces más que cada pata”.

Los investigadores encienden un láser en una de las células solares de un robot para alimentarlo. Esto hace que el platino en la pierna se expanda, mientras que, a su vez, el titanio permanece rígido, lo que hace que la extremidad se doble. La marcha del robot se genera porque cada célula solar provoca la contracción alternativa o la relajación de las patas delanteras o traseras.

Los investigadores vieron por primera vez el movimiento de la pata de un robot varios días antes de la navidad de 2017. “La pata solo se torció un poco”, recordó Miskin. “Pero fue la primera prueba de diseño, ¡esto va a funcionar!”





Los equipos de Cornell y Pennsylvania trabajan ahora en versiones inteligentes de los robots con sensores, relojes y controladores a bordo.

La fuente de energía del láser actual limitaría el control del robot al ancho de una uña en el tejido. Así que Miskin está pensando en nuevas fuentes de energía, como ultrasonido y campos magnéticos, que permitirían a estos robots hacer viajes increíbles en el cuerpo humano para misiones como la administración de fármacos o el mapeo del cerebro.

“Descubrimos que puedes inyectarlos con una jeringa y sobreviven, aún están intactos y son funcionales, lo que está muy bien”, dijo.

Fuente de la historia: Materiales proporcionados por la American Physical Society. “Los nuevos micro robots de tamaño celular podrían hacer viajes increíbles: un millón de robots microscópicos funcionales producidos a partir de una oblea de silicio de 4 pulgadas en un nuevo proceso de nanofabricación”. ScienceDaily, marzo de 2019. www.sciencedaily.com/releases/2019/03/190307161906.htm



Sistema para estacionamiento de un auto y para evitar acercarse demasiado a otro vehículo

Utilizando sensores ultrasónicos, los autos modernos nos dan una útil ayuda en el momento de maniobrar, especialmente al estacionarlos en espacios limitado. Podemos hacer nuestro sistema detector con un Arduino UNO y unos pocos componentes de bajo costo


Cómo funciona el sensor ultrasónico HC-SR04

El sensor ultrasónico HC-SR04 nos permite medir distancias por medio de emisión y rebote de ultrasonidos. Para medir distancias con Arduino podemos hacerlo de diferentes maneras.

Por orden de costo, hay un sensor que mide con el rebote de un láser; luego un sensor de infrarrojos que utiliza el paralaje del regreso de un haz de luz para calcular la distancia; y por último el más barato, el sensor ultrasónico HC-SR04, muy utilizado con Arduino, que utiliza la velocidad de propagación del sonido para medir distancia.

Para que no sea molesto al oído humano, utiliza ultrasonido a una frecuencia de 40 kHz. Estas ondas sonoras tienen una frecuencia muy por encima del espectro audible por los seres humanos.
El sensor funciona como un sonar, por rebote de la onda. El emisor del HC-SR04 envía un tren de ondas ultrasónicas cuando se activa la señal de disparo (trigger). Este sonido se refleja contra el objeto y retorna. El receptor detecta el momento en que retorna la onda y lo indica en la salida eco (echo).

Midiendo el tiempo de viaje podemos calcular la distancia.

La velocidad del sonido en la atmósfera terrestre es de 343,2 m/s a 20° C de temperatura, con 50% de humedad y a nivel del mar. Si necesitamos una gran exactitud, podemos agregar al diseño sensores BMP180 o BMP280, que nos aportan datos de altitud y temperatura, e incluso agregar un medidor de humedad, y por supuesto aplicar una fórmula más compleja. Pero para este diseño no necesitamos tanta precisión.

La fórmula de la velocidad es:

velocidad = espacio/tiempo

De donde despejamos la variable espacio, que necesitamos conocer:

espacio = velocidad x tiempo

La velocidad es conocida: la del sonido. El tiempo lo obtenemos con el sensor ultrasónico. Con ambos datos, podemos calcular la incógnita: a qué distancia se encuentra un objeto.

El zumbador o buzzer

Para simular correctamente un medidor de distancia de un automóvil utilizamos un buzzer (zumbador) pasivo. No hay que confundirlo con el zumbador activo, que tiene un oscilador interno, y por lo tanto una frecuencia fija y polaridad en sus pines de conexión.

Este reproductor no tiene un rango tan amplio de emisión de sonido como el del oído humano, ni mucho menos, pero es suficiente para diferenciar la distancia con frecuencias diferentes dentro de lo que es capaz de emitir. Además de los pequeños (como el de la foto), que vienen incluidos en los kits de Arduino, hay otros con mayor diámetro de diafragma (por ejemplo en el desarme de viejos modems), que ofrecen más volumen y un rango de frecuencias más amplio.

Sistema de alerta con leds y zumbador

Si bien al maniobrar no estaremos mirando hacia un indicador, sino atentos a los tonos de aviso, agregaremos al diseño un sistema de alerta visual. Nos dará una indicación aún más efectiva de si estamos cerca o lejos de un obstáculo. Con tres leds (verde, amarillo y rojo) conseguimos determinar si estamos a distancia sin riesgo, acercándonos, o en zona de peligro. Pero se podría ampliar la indicación con más leds y más comparaciones en el programa.

Componentes:

Arduino UNO, protoboard, cables para conexiones, resistores de 330 Ω, led verde, led amarillo, led rojo, sensor ultrasónico Arduino (HC-SR04), buzzer




Circuito:

Los resistores son de 330 Ω y van en serie con los LEDs. El sensor ultrasónico se conecta a dos pines digitales, uno para el trigger o disparador y otro para el echo, o receptor. El buzzer se conecta a una salida PWM y a GND. La salida PWM entregará distintas frecuencias según la indicación del programa, por medio de la función tone().

Programando el detector de distancia

Diagrama del programa

Los umbrales para la decisión se fijan como constantes, uno para cada situación. Podemos medir la distancia con una regla y determinarlos.

■ UmbralAlejado: está en zona verde desde 50 cm a 30 cm.
■ UmbralMedio: está en zona amarilla, desde 30 cm a 10 cm.
■ UmbralCerca: está en zona roja, menos de 10 cm.

Estos umbrales no son definitivos: se pueden cambiar a gusto del usuario.

El programa debe analizar la medición dividida en 4 zonas: fuera de rango (más de 50 cm, ninguna indicación), entre 50 cm y 30 cm (zona verde), entre 30 cm y 10 cm (zona amarilla), entre 10 cm e impacto (zona roja).

■ Luego de medir la distancia se la compara con el umbral que indica fuera de rango (50 cm).
■ Si la distancia es menor a ese valor está en zona verde: se enciende el led verde y emite el tono de 2000 c/s.
■ Si la distancia es menor a 30 cm y mayor a 10 cm está en zona amarilla: enciende el led amarillo y emite el tono de 2500 c/s.
■ Si la distancia es menor a 10 cm está en zona roja: enciende el led rojo y emite el tono de 3000 c/s.

Programa

Para esta determinación de rangos, es importante buscar en la hoja de especificaciones técnicas el rango de funcionamiento del sensor de ultrasonidos que disponemos. Para este artículo se usó uno que puede medir de 2 cm a 400 cm.

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Un guepardo robótico capaz de dar volteretas hacia atrás

El nuevo robot mini guepardo de MIT es elástico, liviano y pesa solo 9 kg

El nuevo robot mini guepardo de MIT es elástico y ligero, con un rango de movimiento que compite con un campeón de gimnasia. Este energético dispositivo de cuatro patas puede doblarse y balancear sus piernas, lo que le permite caminar con las patas en dirección hacia arriba o hacia abajo de su cuerpo. El robot también puede trotar en terrenos irregulares aproximadamente el doble de rápido que la velocidad de caminata de una persona promedio.

Con un peso de tan solo 9 kg -más liviano que algunos pavos de Navidad- el ágil cuadrúpedo no sufre los empujones: cuando es pateado en el suelo, el robot puede enderezarse rápidamente con un giro de sus codos, similar al kung-fu.

Quizás lo más impresionante es su capacidad para realizar un salto atrás de 360 grados desde una posición de pie. Los investigadores afirman que el mini guepardo está diseñado para ser “virtualmente indestructible”, y que se recupera con poco daño, incluso si un salto hacia atrás termina mal.

En el caso de que se rompa una extremidad o un motor, el mini guepardo está diseñado considerando la modularidad: cada una de las patas del robot se alimenta de tres motores eléctricos idénticos y de bajo costo que los investigadores diseñaron con piezas listas para usar. Cada motor se puede cambiar fácilmente por uno nuevo.

“Podrías poner estas piezas juntas, casi como ladrillos de armar de plástico”, dice el desarrollador líder, Benjamin Katz, un asociado técnico en el Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT.


Los investigadores presentarán el diseño del mini guepardo en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización, en mayo. Actualmente están construyendo más de estas máquinas de cuatro patas, con la meta de tener un conjunto de 10, cada uno de los cuales esperan dar como préstamo a otros laboratorios.

“Una gran parte de la razón por la que construimos este robot es que tan fácil para experimentar y simplemente probar cosas locas, porque el robot es súper robusto y no se rompe fácilmente, y si se rompe, es fácil y no muy costoso arreglarlo”, dice Katz, quien trabajó en el robot en el laboratorio de Sangbae Kim, profesor asociado de ingeniería mecánica.

Kim dice que el prestar mini guepardos a otros grupos de investigación les da a los ingenieros la oportunidad de probar algoritmos y maniobras novedosos en un robot altamente dinámico, al que de otra forma no tendrían acceso.

“Eventualmente, espero que podamos tener una carrera de perros robótica a través de una senda de obstáculos, donde cada equipo controle un mini guepardo con diferentes algoritmos, y podamos ver qué estrategia es más efectiva”, dice Kim. “Así es como se acelera la investigación”.

Cosas dinámicas

El mini guepardo es más que una versión en miniatura de su predecesor, el guepardo 3, un robot grande, pesado y formidable, que a menudo necesita ser estabilizado con correas para proteger sus costosas piezas diseñadas a medida.

“En Cheetah 3, todo está super integrado, así que si quieres cambiar algo, tienes que hacer un montón de rediseño”, dice Katz. “Mientras que con el mini guepardo, si quisieras agregar otro brazo, podrías agregar tres o cuatro más de estos motores modulares”.

Katz ideó el diseño del motor eléctrico al reconfigurar las piezas a motores pequeños, disponibles comercialmente, normalmente utilizados en aviones no tripulados y aviones controlados a distancia.

Cada uno de los 12 motores del robot es aproximadamente del tamaño de la tapa de un tarro a rosca, y consiste en un estator, o conjunto de bobinas que genera un campo magnético giratorio; un pequeño controlador que transmite la cantidad de corriente que debe producir el estator; un rotor, alineado con imanes, que gira con el campo del estator, produciendo un par para levantar o rotar una extremidad; una caja de engranajes que proporciona una reducción de engranajes de 6: 1, lo que permite que el rotor proporcione seis veces el par que normalmente tendría; y un sensor de posición que mide el ángulo y la orientación del motor y la extremidad asociada.




Cada pata está accionada por tres motores, para darle tres grados de libertad y una gran amplitud de movimiento. El diseño liviano, de alto torque y baja inercia, permite que el robot ejecute maniobras rápidas y dinámicas, y realice impactos de alta fuerza en el suelo sin romper las cajas de engranajes o las extremidades.

“La velocidad a la que puede cambiar las fuerzas sobre el terreno es realmente rápida”, dice Katz. “Cuando está funcionando, sus pies están solo en el suelo durante unos 150 milisegundos a la vez, durante los cuales una computadora le dice que aumente la fuerza en el pie, luego la cambie para equilibrarlo y luego disminuya esa fuerza realmente rápido para levantar. Así que puede hacer cosas realmente dinámicas, como saltar en el aire con cada paso, o correr con dos pies en el suelo a la vez. La mayoría de los robots no son capaces de hacer esto, así que se mueven mucho más lento”.

Volteretas

Los ingenieros probaron el mini guepardo con una serie de maniobras, analizando primero su capacidad de carrera en los pasillos del Laboratorio Pappalardo del MIT y en el terreno ligeramente irregular de Killian Court.

En ambos entornos, el cuadrúpedo se movió a aproximadamente 8 km por hora. Las articulaciones del robot son capaces de girar tres veces más rápido, con el doble de fuerza, y Katz estima que el robot podría funcionar casi el doble de rápido con un poco de ajuste.

El equipo escribió otro código de computadora para hacer que el se estire y se retuerza en varias configuraciones similares al yoga, mostrando su rango de movimiento y la capacidad de rotar sus extremidades y articulaciones mientras mantiene el equilibrio. También programaron el robot para recuperarse de una fuerza inesperada, como una patada lateral. Cuando los investigadores patearon el robot al suelo, se apagó automáticamente.

“Se supone que algo ha salido terriblemente mal, así que simplemente se apaga, y las piernas se desplazan libres”, dice Katz.

Cuando recibe una señal para reiniciarse, el robot primero determina su orientación y luego realiza una maniobra preprogramada de agacharse o girar el codo para enderezarse en cuatro patas.

Katz y el coautor Jared Di Carlo, un estudiante universitario en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación (EECS), se preguntaron si el robot podría realizar maniobras de mayor impacto. Inspirados por una clase que tomaron el año pasado, impartidos por el profesor Russ Tedrake de EECS, se dedicaron a programar el mini guepardo para realizar una voltereta hacia atrás.

“Pensamos que sería una buena prueba del rendimiento del robot, ya que requiere mucha potencia, torque, y hay enormes impactos al final de un giro”, dice Katz.

El equipo escribió una “gigante optimización de la trayectoria, no lineal” que incorporaba la dinámica del robot y las capacidades del actuador, y especificó una trayectoria en la que el robot comenzaría en una cierta orientación del lado derecho hacia arriba y terminaría volteado 360 grados. El programa que desarrollaron luego resolvió todos los pares de torsión que debían aplicarse a cada junta, desde cada motor individual, y en cada período de tiempo entre el inicio y el final, para llevar a cabo el retroceso.

“La primera vez que lo probamos, funcionó milagrosamente”, dice Katz.

“Esto es super emocionante”, agrega Kim. “Imagina a Cheetah 3 haciendo una voltereta hacia atrás: se estrellaría y probablemente destruiría la máquina para correr. Podríamos hacer esto con el mini cheetah en un escritorio”.