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¿Por qué está resultando difícil construir robots para convivir y trabajar con nosotros en la vida real?

Hacer robots no es tarea fácil. Si usted habla con expertos en robótica, le dirán que les llevó años lograr que el último robot que construyeron o programaron fuese bueno para realizar una tarea específica. Y aunque es posible ver vídeos de hazañas impresionantes de algunos robots, a menudo la realidad es más aleccionadora

¿Recuerdan el video de la caída de los robots en el Desafío de Robots de DARPA?

¿Por qué es tan difícil construir robots? He aquí una recopilación de por qué la robótica aún requiere de años de investigación y desarrollo antes de verlos en nuestra vida cotidiana.

Fuente de alimentación

Se requiere que la mayoría de los robots operen sin estar conectados a una toma de corriente. Esto significa que deben llevar su propia fuente de energía, ya sea un paquete de baterías o un tanque de combustible. Los pequeños aviones no tripulados pueden operar normalmente durante menos de 1 hora, que es también la duración de la batería de la mayoría de los humanoides avanzados tales como el ATLAS de Boston Dynamics de Google. De manera que cuando el robot ha entrado por la puerta y ha dado algunos pasos, ya es el momento de una recarga de energía.

Se están haciendo progresos, y el impulso para lograr que las baterías permitan que los ordenadores portátiles y los teléfonos móviles funcionen durante días también está impulsando el aumento del tiempo de funcionamiento de los robots. Un ejemplo es el propio robot ATLAS, que estaba atado a cables hace apenas un año y ahora posee su propio conjunto de baterías. El principal desafío es que el movimiento del robot es a menudo el mayor consumidor de baterías. La mayoría de los drones utilizarán la mayor parte de su energía de encender sus hélices propulsoras en lugar de computar, realizar detecciones y comunicarse, todo al mismo tiempo. Se le puede aportar más potencia a un robot con baterías más grandes, pero esto también hará que sea más pesado, por lo que a su vez requerirá más energía para mover el robot. La realidad es que a menudo los robots son dependientes de una estación de carga.

Más allá de la energía, también existe un verdadero desafío: la eficiencia. Por ejemplo, los músculos humanos son capaces de ejercer una fuerza impresionante, sin embargo, muchos robots manipuladores no tienen fuerza para llevar cargas pesadas.

“Los músculos biológicos siguen siendo un orden de magnitud (x10)
más livianos y pequeños para generar la misma fuerza que los
motores de un robot”. – Herman Bruyninckx

Elementos de senseo

¿Se ha preguntado por qué la mayoría de las demostraciones muestran robots manipulando objetos con colores brillantes o que poseen un código QR?

Los robots aún tienen dificultades para reconocer los objetos cotidianos. Y a pesar de que los algoritmos de aprendizaje automático han demostrado ser eficaces en las computadoras, lo que les permite etiquetar las imágenes con frases tales como “gato negro en una silla blanca”, los robots también requieren saber para qué se utilizan los objetos, y cómo se debe hacer para interactuar con ellos. Una camisa fucsia, una camisa a rayas, o un par de pantalones se verán con un aspecto muy diferente para un robot plegador de ropa, y requerirían una secuencia diferente de movimientos. Y a pesar de que resulta útil utilizar cámaras, el procesamiento de imágenes es todavía una tarea muy intensa.

Los sensores como el Kinect de Microsoft y los Laser Rangefinders han permitido que los robots conformen mapas 3D de su entorno. Con las nubes de puntos resultantes, pueden detectar obstáculos, construir mapas y saber dónde se encuentran dentro de esos entornos. Inferir el significado de la escena, sin embargo, es un paso más allá. Fuera del video, el tacto y el sonido aún se utilizan poco en los sistemas robóticos. Afortunadamente, los robots tienen acceso a una cantidad de sentidos dedicados que no son como los de los humanos, y resultan más adecuados para tareas específicas. Entre ellos está los acelerómetros, sensores de temperatura o de gas, y los GPS.

Manipulación

Los robots industriales son muy exitosos en la manipulación de objetos predefinidos y específicos de manera repetitiva. Uno de los mayores desafíos en la robótica es lograr la manipulación fuera de estos entornos restringidos. Hay una razón por la que los robots comerciales más exitosos para el entorno del hogar, incluyendo los robots de telepresencia, las aspiradoras y los robots personales no están construidos para recoger objetos. Amazon resolvió este problema en su área de almacenaje creando equipos de humanos junto a robots para cumplir con los pedidos. Los robots se mueven por los estantes y los trabajadores son los responsables de recoger los objetos de los estantes y colocarlos en cajas. Recién el año pasado, Amazon corrió un “desafío de manipuleo” en ICRA para ayudar a avanzar en el estado del desarrollo. El concurso fue ganado por el equipo RBO de Berlín. La competencia Rockin en Europa también se centra en la manipulación en entornos domésticos y de trabajo.

Empresas como Shadow Robot están tratando de lograr el control motriz delicado que nos permite interactuar con los objetos de uso cotidiano en una mano robótica. El uso de estos manipuladores a menudo requiere una planificación precisa. A menudo, una solución alternativa fue utilizar manipuladores probados del sector industrial o robots con manipuladores cada vez más blandos que se ajusten a las diferentes formas de los objetos.

Cognición

Los robots actuales suelen utilizar algoritmos bien determinados que les permiten realizar tareas específicas, por ejemplo la navegación desde el punto A al punto B, o mover un objeto en una cadena de montaje. El diseño de robots colaborativos para las empresas, o de robots para el hogar, requerirá que éstos entiendan cada vez mejor los nuevos entornos y aprendan en el trabajo. Lo que parece una tarea simple para nosotros, podría convertirse en un ejercicio cognitivo complejo para un robot. Los proyectos como el iCub han avanzado en esta dirección, con el objetivo de alcanzar los niveles cognitivos de un niño de 2,5 años.

El aprendizaje profundo también está aportando nuevos rumbos. Un equipo de la Universidad de Zurich y IDSIA mostró recientemente drones que están aprendiendo a volar a través de senderos en un bosque utilizando redes neuronales profundas (Deep Neural Networks).

Cualquiera que sea el aprendizaje que se integre en el robot, es importante darse cuenta de que todavía estamos lejos de algo que se asemeje a la inteligencia o el entendimiento humano. La navegación por un recorrido forestal manipula con intensidad, principalmente, datos de un montón de imágenes de senderos forestales, y en respuesta ejecuta los comandos correctos en los motores. Esto está más cerca del aprendizaje de un humano para equilibrar un palo en forma vertical en la palma de su mano a través de la práctica, en lugar del desarrollo de una comprensión real de las leyes de la física.

Entornos no estructurados

El mundo es un lugar desordenado para la mayoría de los robots, por lo que operar en entornos no estructurados les es difícil. Es por eso que los robots comerciales han tenido más éxito en las fábricas, en los pisos de almacenes o en carreteras, al aire libre y bajo el agua. Por otro lado, hay muy pocos robots que operan de forma autónoma en el entorno del hogar, los distintos robots aspiradora. La Dyson 360 Eye requirió más de 100.000 horas de tiempo de producción y 16 años de desarrollo antes de que la compañía estuviese convencida de que iba a hacer un buen trabajo al navegar por una habitación. Sus ensayos mostraron que los niños a veces bailan delante de su robot o juegan con él, adjuntando pequeñas orejas de cartón delante de su cámara, o la cubren por completo. No es necesario remarcar que cada casa es única.

Integración

El truco para comprender la integración es pensar como un robot. ¿Qué se necesita para que un nuevo robot lleve un vaso de agua a un paciente de edad avanzada en una casa? En primer lugar el robot tendría que tener un mapa de la casa, tal vez construirlo desde cero mediante la navegación a través de los pasillos y habitaciones. Sería entonces necesario comprender la indicación de la persona de que le alcance el agua, para lo que podría utilizar el reconocimiento de voz. El robot entonces utilizaría su mapa para planificar una trayectoria a la cocina, evitando los obstáculos, en una constante actualización de su estimación de dónde es que se mueve. Una vez frente al armario, el robot tendría que abrir el armario, buscar un vaso transparente, y recogerlo. El robot giraría hacia el fregadero, abriría el grifo de agua usando las habilidades motoras finas, colocaría el vaso debajo del chorro de agua hasta que el vaso esté lleno, e iría hacia la persona sin derramar agua. A continuación, debería poner suavemente el vaso sobre una mesa. Esta tarea requiere un hardware seguro, un conjunto de sensores impresionante y algoritmos complejos que actualmente sólo existen como piezas independientes, en todo caso. La integración de todos estos componentes en un solo robot es muy difícil, y eso es sólo para una tarea: ir a buscar un vaso de agua.

Acerca de la integración, John Hallam de la Universidad del Sur de Dinamarca dice
“Usted está construyendo un robot -está haciendo la ingeniería de un sistema- y con
demasiada frecuencia la gente se centra en la fabricación del dispositivo.
Al hacer esto se olvidan de importantes posibilidades”.

Marco legal y la percepción pública

Nuevas empresas están construyendo cada vez más robots que tienen el potencial de ser perjudiciales porque sólo resuelven bien problemas específicos. Los drones y los autos autónomos son un buen ejemplo de esto. El desafío para estas nuevas empresas es que la regulación aún no está definida como para permitir que sus productos se comercialicen.

Andrea Bertolini de la Scuola Superiore Sant’Anna en Italia dice que hay “demasiada litigios y muy poca regulación ex ante”, lo cual significa que nuevas empresas pueden terminar tomando riesgos legales innecesarios, que podrían evitarse si ya hubiese una mejor regulación establecida para apoyar la innovación avanzada.





Y en un mundo donde la seguridad y la expectativa del cliente son de suma importancia humana, la búsqueda de las normas adecuadas para hacer que los robots se vuelvan realidad ha sido un esfuerzo continuo en la comunidad.

Por último, la tergiversación en el público acerca de lo que pueden hacer los robots aumenta la preocupación de este público. Esto conlleva el peligro de que los reguladores puedan reaccionar ante la opinión pública a causa de la falta de una información equilibrada. Las preocupaciones del público deben ser discutidas y se debe promover un uso responsable de los robots, de manera que la política se centre en lo que necesita la comunidad.

Sigue siendo difícil hacer un robot

La robótica está avanzando en el desarrollo de tecnologías y soluciones para tareas específicas. Después de años de desarrollo en laboratorios de investigación, los robots están empezando a encontrar un camino hacia el mercado de consumo. Sin embargo, todavía estamos muy lejos del robot Rosie (la mucama robot de Los Supersónicos, o “Jetsons” en su original en inglés). Hacer una Rosie requeriría profundos avances en fuentes de alimentación, detección, manipulación, cognición y la unión mágica de todo esto: la integración.

Información adicional:
Desafío de robots de DARPA
Robots Atlas de Boston Dynamics
Robot ATLAS ahora con baterías
Robot Dyson 360 Eye
Artículo original

El insecto palo robótico HECTOR da sus primeros pasos

Un equipo de investigadores de la Universidad de Bielefeld ha tenido éxito en enseñarle la forma de caminar al único robot de su tipo en el mundo. Sus primeros pasos fueron registrados en un video. El robot se llama HECTOR y su construcción se basa en las formas de un insecto palo (Phasmatodea)

Con un diseño inspirado en los insectos, HECTOR tiene juntas elásticas pasivas y un exoesqueleto ultraligero. Lo que lo hace único es que está equipado con un gran número de sensores y que funciona de acuerdo con un concepto inspirado en la biología, un control reactivo descentralizado: el Walknet. Para el 2017, el robot andante estará equipado con habilidades adicionales dentro de un importante proyecto en el Centro de Excelencia de Tecnología de Interacción Cognitiva (CITEC).

Dibujo de diseño de HECTOR

El robot andante ha sido construido por el grupo de investigación en biomecatrónica. En el futuro, HECTOR servirá como una plataforma para los biólogos y expertos en robótica para poner a prueba las hipótesis sobre la locomoción animal. Un aspecto importante será la fusión de grandes cantidades de datos de los sensores de manera que el robot pueda caminar de modo más autónomo que antes. Una cuestión clave más será una óptima coordinación de los movimientos en un robot con articulaciones elásticas.




“La forma en que actúa la elasticidad en las unidades de HECTOR es comparable a la forma en que los músculos actúan en los sistemas biológicos”, dice el profesor Dr. Axel Schneider. Él dirige el grupo de investigación biomecatrónica y coordina el proyecto CITEC junto con el Profesor Dr. Volker Dürr del Departamento de Cibernética Biológica de la Facultad de Biología. Schneider y su equipo desarrollaron sus propios actuadores elásticos. HECTOR tiene 18 de esos. Gracias a la elasticidad inspirada en la biología que poseen sus unidades, HECTOR puede adaptarse con flexibilidad a las propiedades de las superficies sobre las que camina.

“Sin embargo, la elasticidad por sí sola no es suficiente para que HECTOR pueda caminar a través de un entorno natural que contiene obstáculos”, dice Schneider. “El reto era desarrollar un sistema de control que se encargara de coordinar los movimientos de sus patas en entornos difíciles, también”.

El colega de Schneider Jan Paskarbeit fue responsable del desarrollo y la construcción del robot. Él también programó una versión virtual de HECTOR con el fin de poner a prueba enfoques de control experimental sin dañar el robot. “Todos los subsistemas tienen que comunicarse entre sí para que el robot camine sin ninguna dificultad”, dice Paskarbeit. “De lo contrario, por ejemplo, HECTOR podría tener demasiadas patas en el aire al mismo tiempo, volverse inestable y caerse. Por otra parte, las patas tienen que ser capaces de reaccionar a las colisiones contra obstáculos. Hemos Solucionado esto implementando un comportamiento reflejo para subir por encima de los objetos”, explica el investigador del CITEC.

En el Centro de Excelencia CITEC, ocho grupos de investigación se han unido durante tres años en un proyecto a gran escala para optimizar a HECTOR. Los científicos vienen de los campos de la informática, la biología, la física y la ingeniería.

En la actualidad, los investigadores están trabajando en el equipamiento de la sección frontal de HECTOR con sensores de largo alcance, como en una cabeza. Ya tienen un prototipo con dos cámaras laterales y dos antenas táctiles. Tanto el sistema visual como el táctil están inspirados en los de los insectos; sus espacios de funcionamiento y su resolución son similares a los de modelos animales.

Equipo de diseño de HECTOREquipo de trabajo

“Un gran reto ahora será encontrar una forma eficaz de integrar estos sensores de largo alcance con los sensores de posición y los sensores de las articulaciones. HECTOR es la plataforma ideal de investigación para hacer esto”, dice Volker Dürr.

A hexapod walker using a heterarchical architecture for action selection

Por otra parte, hasta la fecha Hector ha sido un sistema reactivo: Reacciona a los estímulos de su entorno; gracias al programa de software “Walknet” puede caminar con un paso de insecto; y gracias a otro programa llamado “Navinet” es capaz de encontrar el camino hacia cualquier objetivo distante. Pero Schillling y Cruse también han desarrollado un programa llamado “reaCog” que se activa cuando dos de los otros programas no son capaces de resolver un problema dado.

Este nuevo software permite al robot simular un “comportamiento imaginado” para resolver dicho problema: Héctor busca nuevas soluciones y evalúa si estas acciones tendrían sentido, en vez de completar automáticamente cualquier operación predeterminada. El hecho de ser capaz de imaginar acciones es una característica central de una forma simple de conciencia.

Autoconciencia

Pero en breve, además, Héctor demostrará cómo funciona la nueva arquitectura de software para él creada y que le proporcionará la “autoconciencia”. De momento, esta arquitectura solo ha sido probada en simulaciones informáticas.

Como explica Holk Cruse, “el ser humano posee conciencia reflexiva cuando no solo puede percibir lo que experimenta, sino que también tiene la capacidad de experimentar que está experimentando algo. Por tanto, la conciencia reflexiva existe si un sistema técnico o humano puede verse a sí mismo ‘desde fuera de sí mismo’, por así decirlo”.

Cruse y Schilling han demostrado como puede surgir conciencia reflexiva de un robot. “Con el nuevo software, Héctor puede observar su estado mental interno —en cierta medida, sus estados de ánimo— y dirigir sus acciones, usando esta información”, señala Schilling. Pero, además, estas facultades básicas estarán preparadas para que Héctor también sea capaz de evaluar el estado mental de otros. Así será “capaz de sentir las intenciones o expectativas de los demás, y actuar en consecuencia”, aseguran los investigadores.

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Mecánica del robot didáctico: ruedas principales (1)

En este artículo analizo las opciones para las ruedas principales, de movimiento, del robot didáctico social, y la búsqueda (constante) de muy bajo costo, o si es posible CERO costo. Sólo me quedaré tranquilo cuando se pueda armar totalmente con material de desarme de equipos descartados.

Ruedas

Gracias a un dinero donado pude comprar 96 ruedas de la marca RASTI de 53 mm de diámetro y sus juegos de ejes con dos puntas de encastre.

Ruedas de RASTI

Los ejes son del viejo estilo, no como se fabrican ahora, lo mismo en el caso de las ruedas, aunque en éstas no se nota gran diferencia. Con los ejes es otra cosa, ya que los ejes actuales son de metal con el cabezal de empalme plástico, mientras que los antiguos son totalmente de plástico blando.

Ejes y otras piezas

Los ejes cortos (96 en total) tienen 40 mm de longitud total, 17 de la parte recta del eje en sí y el resto en 11,5 mm de cada uno de los cabezales. La rigidez en el caso de este eje corto es aceptable.

Los ejes largos (48 en total) tienen 74 mm de longitud total, 51 de la parte recta del eje en sí y el resto en 11,5 mm de cada uno de los cabezales. El eje largo se dobla con facilidad.

Ejes blandos

Los 96 ejes cortos parecen ofrecer la mejor solución para empalmar la rueda con el mecanismo de reducción del motor en el robot didáctico. La tarea a pensar seriamente es crear un buje que, en su fricción contra el eje, no lo desgaste ni tampoco se desgaste demasiado. Debería tener, incluso, un punto de ingreso de grasa lubricante.

En el centro de la imagen de abajo se observan las piezas de Rasti que, de a dos, cumplen esta función (de color gris). Pero no me parece que su durabilidad en un uso más intenso, como en un robot para aprendizaje, sea adecuada.

Unión tipo RASTI

El montaje que debemos estudiar no utilizará las piezas de RASTI que se diseñaron como “bujes”, y de uno de los extremos debemos estudiar el método de anclaje (conexión) con el mecanismo de engranajes de reducción de los motores.

Unión que se debe diseñar

Se muestra un diagrama del fabricante del montaje de ruedas con un eje corto (no hacer caso a los colores, no coinciden con los reales de ninguna de las dos clases de ejes que he conocido). Le sigue una imagen con mis anotaciones.

El “buje” ideal sería, como lo son las piezas de ladrillos encastrables originales, una pieza compuesta de dos partes, con su conducto para el eje, dos orificios de fijación y uno en la parte superior, centrado y conectado con el conducto del eje, por donde aplicar la grasa adecuada. Debo averiguar bien con qué material se debería hacer esta pieza que dibujé, más o menos, en la imagen de abajo.

Bloques de montaje diseñados

El próximo paso necesario es conectar el extremo opuesto del eje de la rueda al mecanismo de reducción de la unidad de CD-ROM, sobre el engranaje de salida. Quizás la mejor opción es buscar un engranaje que se ajuste al de este mecanismo y colocarlo en el extremo del eje de RASTI. Uno de los problemas es que en estos mecanismos (como ya comenté en artículos anteriores) hay una variación muy grande de diámetros de engranaje, de paso y cantidad de dientes.

Sin embargo, es una posibilidad más interesante que la de unir directamente el eje al engranaje de salida, ya que aporta facilidad de desarme para el mantenimiento y reemplazo de partes.

En este caso se conectaría así:

Conexión propuesta con engranaje acoplado

Otra opción (con costo de compra, y lamentablemente sin posibilidad de comprar las piezas individuales, ya que solamente se pueden adquirir como parte de kits con muchas otras piezas), sería usar el conector que mostramos remarcado en la foto que sigue:

Pieza de RASTI para encastrar piezas al eje

Este conector nos permitiría unir el eje a aquellos engranajes de salida que tengan suficiente diámetro, en los cuales se puedan perforar los 4 agujeros de encastre para los postes de amarre de esta pieza.




En las fotos que siguen muestro algunos ejemplos de uso de esta pieza.

Pieza de encastre unida a un engranaje (y otros empalmes)Ejemplo de encastre 1

Pieza de encastre unida a una llanta de ruedaEjemplo de encastre 2

Pieza de encastre unida a una polea y a un engranajeEjemplo de encastre 3

Piezas de encastre unidas a piezas “ladrillo” estándarEjemplo de encastre 4

Otra posibilidad es sacar molde del encastre del cubo de la rueda y de la parte circular de la llanta plástica, y crear nuestra propias piezas con epoxi o algún plástico derretible. Puede ser difícil… o no. No tengo experiencia en esta tarea y debería hacer pruebas.

Ruedas

También se podría tomar un molde del punto de unión con el eje de la pieza de encastre de cuatro postes que vimos antes, sólo que del lado de los postes insertables se colocaría un círculo plástico a unir con el engranaje, o un engranaje que coincida en el engranaje de salida de la caja de reducción.

Otra manera es unir un círculo de plástico al extremo del eje (muy bien centrado, y esto me resulta difícil de lograr), y que éste se pueda pegar o atornillar (aunque los tornillos “pesan” y todo lo que sea peso adicional evitable debe ser muy tenido en cuenta en este diseño) a los engranajes de salida de la caja de reducción.

Aquí se observa una solución similar, un tanto tosca, que encontré en Internet (pero es más o menos la idea). Obviamente, se hizo utilizando pegamento. El eje que sobresale del disco gris de la foto sería, en nuestro caso, el eje de RASTI al que va unida la rueda.

Unión eje – engranajeUnión eje con engranaje

El primer intento será: engranajes acoplados al eje y a la salida de la caja de reducción

Ya que en principio parece ser menos complejo agregar un engranaje en el extremo opuesto del eje de la rueda, he desarmado una serie de video-caseteras VHS viejas y descartadas que compré en remates, obteniendo varios pares de engranajes.

Recordemos que cada robot tiene un par de motores y sus juegos de engranaje asociados, de modo que siempre estamos hablando de conjuntos de dos piezas.

Engranajes de desarmeEngranajes varios

El trabajo ahora es buscar de aparear estos engranajes con los de salida de los conjuntos de reducción que obtuve del desarme de unidades de CD-ROM (muy variados en diámetro y paso, como ya dije), y luego buscar la forma más segura y práctica de unirlos al extremo del eje. El resto es montar todo sobre una base.

Continuaré con este tema…

Más información:






Base robótica

Construir un robot sobre un chassis comprado, que ya tiene los elementos necesarios, es mucho más fácil que crear su mecánica: se necesita habilidad de manipuleo, las herramientas correctas y precisión en el trabajo

Si queremos crearlo a partir de materiales de desarme, ya es otra cosa. Un robot necesita una base donde montar la estructura. La plataforma en sí no es un gran problema, se puede recortar de partes de cajas de monitores, impresoras, frentes de PCs, bandejas de CR-ROM, chassis y tapas de discos rígidos, etc. No necesita tener tantas perforaciones y ranuras como tienen las plataformas comerciales. Agujereamos según las necesidades.

La imagen lo ilustraChassis comprado

El problema cuando se busca obtener todos los materiales desde la recuperación de elementos de equipos descartados son las otras tres partes: dos motores con reducción, sus ruedas y una rueda de giro libre, o rueda loca.


En la serie de artículos de los últimos tiempos estuve tratando sobre la recuperación de motores con reducción que puedan adaptarse a un robot didáctico. Quien los haya leído, se habrá dado cuenta de que no es tan fácil como parece, ya que la mecánica de las unidades de CD-ROM, de discos rígidos y de disketteras suele ser muy variada. Cuesta mucho conseguir los pares para cada robot. Deben ser idénticos en lo mecánico y también eléctricamente, aunque compensar las diferencias en la parte eléctrica es más fácil.

Los artículos hasta ahora fueron:

Así que los próximos movimientos deben estar orientados a conseguir ruedas que se adapten a los mecanismos de motor y engranaje que he rescatado de unidades de CR-ROM. No deberían ser compradas (aunque sí pueden provenir de donaciones), o entramos a la situación de crear un robot que no esté formado de partes rescatadas; y este es el programa propuesto.

Otro elemento a lograr es la rueda libre, o rueda loca. El tercer punto de apoyo del robot. Luego vienen los portapilas, y finalmente la electrónica. Son los temas que iré tratando en unas pequeñas notas que seguirán. Hay diversas opciones, pero la elegida no debe hacernos muy esclavos en tiempo de trabajo: las horas-hombre tienen valor cuando no se tiene un mecenas que te mantenga.

Ejemplo de rueda loca compradaRueda loca

Próximamente, un elemento que por simple no se aleja de ser crítico: Ruedas para el robot didáctico.

Ejemplo de base y rueda loca caserasBase y rueda loca caseras






Proyecto ZURI (Alemania), un robot con estructura de papel y cartón

Este proyecto es presentado en la página de Zoobotics, donde también se pueden encontrar otras propuestas en el área de la robótica.

Robot ZURI de 4 patasRobot 4 patas

Diseño interiorDiseño

En este proyecto, el trabajo consiste en idear, crear el concepto, diseñar y construir un prototipo para pruebas de una plataforma modular de robot compuesto de materiales baratos y livianos, como papel y cartón.

El ZURI es un robot programable con estructura de papel y cartón gris. Este equipo móvil, concebido como un kit, se puede armar con unas pocas herramientas (cutter, regla, una mesa de base para los cortes, una herramienta para marcar y plegar que se utiliza para artesanías y origami, adhesivo y destornillador).

MaterialesMateriales: papel y cartón

El robot de papel y cartón posee un sensor de distancia, motores servo y sus controladores, y un módulo Bluetooth para controlarlo de manera inalámbrica vía una PC o un teléfono inteligente.

HerramientasHerramientas

El robot ZURI es un sistema de estructura modular. Se basa en dos variantes de patas (2DOF o dos grados de movimento / 3DOF o tres grados de movimiento) y dos módulos de cuerpo diferentes (1M / 2M). La combinación de los módulos de patas y cuerpos permite armar un montón de variantes. Como resultado, se dan diferentes niveles de dificultad relativos a la programación y la coordinación de los movimientos.

zuri zoobotics video 01 from zoobotics on Vimeo.




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