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Dando a los vehículos autónomos una «visión eléctrica» más aguda

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El sistema en un chip capaz de detectar las señales en longitudes de onda sub-terahercios podría ayudar a conducir los vehículos sin conductor a través de la niebla y el polvo.

Los vehículos autónomos que dependen de sensores de imagen basados en la luz a menudo tienen dificultades para ver a través de algo que obstruye la visión, como la niebla. Pero los investigadores del MIT han desarrollado un sistema de recepción de radiación sub-terahercios que podría ayudar a conducir automóviles sin conductor cuando los métodos tradicionales fallan.

Las longitudes de onda de sub-terahercios, que se encuentran entre la radiación de microondas e infrarroja en el espectro electromagnético, se pueden detectar fácilmente a través de la niebla y las nubes de polvo, mientras que los sistemas de imágenes LiDAR basados en infrarrojos utilizados en vehículos autónomos tienen dificultades. Para detectar objetos, un sistema de imágenes basado en sub-terahercios envía una señal inicial a través de un transmisor; un receptor mide la absorción y reflexión de las longitudes de onda de los sub-terahercios del rebote. Eso envía una señal a un procesador que recrea una imagen del objeto.

Pero la implementación de sensores sub-terahertcios en autos sin conductor es un desafío. Un reconocimiento de objetos sensible y preciso requiere una fuerte señal de salida del receptor al procesador. Los sistemas tradicionales, hechos de componentes discretos que producen esas señales, son grandes y costosos. Existen matrices más pequeñas de sensores en chip, pero producen señales débiles.

En un artículo publicado en línea por el IEEE Journal of Solid-State Circuits, los investigadores describen una matriz bidireccional de recepción sub-terahercios en un chip que es mucho más sensible, lo que significa que puede capturar e interpretar mejor las longitudes de onda de sub-terahercios en presencia de mucho ruido de señal.

Para lograr esto, implementaron un esquema de píxeles a partir de una mezcla de señales independientes, llamados «detectores heterodinos», que generalmente son muy difíciles de integrar en chips. Los investigadores redujeron drásticamente el tamaño de los detectores heterodinos para que muchos de ellos puedan encajar en un denso chip. El truco consistió en crear un componente multipropósito compacto que pueda mezclar simultáneamente señales de entrada, sincronizar la matriz de píxeles y producir fuertes señales de banda base de salida.

Los investigadores construyeron un prototipo, que tiene una matriz de 32 píxeles integrada en un dispositivo de 1,2 milímetros cuadrados. Los píxeles son aproximadamente 4.300 veces más sensibles que los píxeles en los sensores de matriz de sub-terahercios de hoy en día en chips. Con un poco más de desarrollo, es posible que el chip se pueda usar en autos sin conductor y robots autónomos.

«Una gran motivación para este trabajo es tener mejores ‘ojos eléctricos’ para vehículos autónomos y drones», dice el coautor Ruonan Han, profesor asociado de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación, y director del Grupo de Electrónica Integrada Terahertz en el Microsystems Technology Laboratories (MTL) del MIT. «Nuestros sensores de sub-terahercios de bajo costo y en chip jugarán un papel complementario al LiDAR para cuando el entorno sea peligroso».

Junto a Han en la publicación, se encuentran el primer autor Zhi Hu y el coautor Cheng Wang, ambos estudiantes de doctorado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación que trabajan en el grupo de investigación de Han.

Diseño descentralizado

La clave del diseño es lo que los investigadores denominan «descentralización». En este diseño, un píxel único, denominado píxel «heterodino», genera el ritmo de la frecuencia (la diferencia de frecuencia entre dos señales de sub-terahercios entrantes) y la «oscilación local», una señal eléctrica que cambia la frecuencia de una frecuencia de entrada. Este proceso de «mezcla descendente» produce una señal en el rango de megahercios que puede ser fácilmente interpretada por un procesador de banda base.

La señal de salida se puede usar para calcular la distancia de los objetos, de manera similar a como un LiDAR calcula el tiempo que tarda un láser en impactar un objeto y rebotar. Además, la combinación de las señales de salida de una matriz de píxeles y la dirección de los píxeles en una cierta dirección puede permitir imágenes de alta resolución de una escena. Esto permite no solo la detección, sino también el reconocimiento de objetos, algo fundamental en vehículos autónomos y robots.

La colección de píxeles heterodinos funciona solo cuando las señales de oscilación locales de todos los píxeles están sincronizadas, lo que significa que se necesita una técnica de sincronización de señales. Los diseños centralizados incluyen un solo concentrador que comparte señales de oscilación locales con todos los píxeles.

Estos diseños generalmente se usan en receptores de frecuencias más bajas y pueden causar problemas en las bandas de frecuencia de sub-terahercios, donde la generación de una señal de alta potencia desde un solo concentrador es notoriamente difícil. A medida que la matriz aumenta, la potencia compartida por cada píxel disminuye, lo que reduce la intensidad de la señal de banda base de salida, que depende en gran medida de la potencia de la señal de oscilación local. Como resultado, una señal generada por cada píxel puede ser muy débil, lo que lleva a una baja sensibilidad. Se ha comenzado a usar algunos sensores en chip de este diseño, pero están limitados a ocho píxeles.

El diseño descentralizado de los investigadores aborda este compromiso de sensibilidad a la escala. Cada píxel genera su propia señal de oscilación local, utilizada para recibir y mezclar la señal entrante. Además, un acoplador integrado sincroniza su señal de oscilación local con la de su vecino. Esto le da a cada píxel más potencia de salida, ya que la señal de oscilación local no fluye desde un centro global.

Una buena analogía para el nuevo diseño descentralizado es un sistema de riego, dice Han. Un sistema de irrigación tradicional tiene una bomba que dirige un poderoso flujo de agua a través de una red de tuberías que distribuye agua a muchos sitios de rociadores. Cada aspersor escupe agua con un flujo mucho más débil que el flujo inicial de la bomba. Si se desea que los rociadores lancen agua a la misma frecuencia, eso requeriría otro sistema de control.

El diseño de los investigadores, por otro lado, le da a cada sitio su propia bomba de agua, eliminando la necesidad de conectar tuberías, y le da a cada aspersor su propia salida poderosa de agua. Cada aspersor también se comunica con su vecino para sincronizar sus pulsaciones. «Con nuestro diseño, esencialmente no hay límite para la escalabilidad», dice Han. «Puedes tener tantos sitios como quieras, y cada sitio aún bombea la misma cantidad de agua… y todas las bombas pulsan juntas».





Sin embargo, potencialmente, la nueva arquitectura hace que la huella de cada píxel sea mucho más grande, lo que plantea un gran desafío para la integración a gran escala y de alta densidad en forma de matriz. En su diseño, los investigadores combinaron varias funciones de cuatro componentes tradicionalmente separados (antena, mezclador, oscilador y acoplador) en un único componente de «multitarea» dedicado a cada píxel. Esto permite un diseño descentralizado de 32 píxeles.

«Diseñamos un componente multifuncional para un diseño [descentralizado] en un chip y combinamos algunas estructuras discretas para reducir el tamaño de cada píxel», dice Hu. «Aunque cada píxel realiza operaciones complicadas, mantiene su compacidad, por lo que aún podemos tener una matriz densa a gran escala».

Guiado por frecuencias

Para que el sistema pueda medir la distancia de un objeto, la frecuencia de la señal local de oscilación debe ser estable.

Con ese fin, los investigadores incorporaron en su chip un componente llamado bucle de bloqueo de fase, que bloquea la frecuencia de sub-terahercios de las 32 señales de oscilación local a una referencia estable de baja frecuencia. Debido a que los píxeles están acoplados, sus señales de oscilación locales comparten una fase y frecuencia idénticas y de alta estabilidad. Esto asegura que se pueda extraer información significativa de las señales de banda base de salida. Toda esta arquitectura minimiza la pérdida de señal y maximiza el control.

«En resumen, logramos una matriz coherente, al mismo tiempo con una potencia de oscilación local muy elevada en cada píxel, por lo que cada píxel alcanza una alta sensibilidad», dice Hu.



Un robot que procura moverse tan bien como una hormiga

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Los insectos en general son infaliblemente impresionantes por lo inteligentes y capaces que son, con un mínimo absoluto de detección y poder de cómputo. Cuando las cosas empiezan a ponerse realmente interesantes es cuando los insectos tienen que volverse inteligentes para manejar entornos especialmente difíciles. Las hormigas del desierto son un gran ejemplo de esto: mientras que la mayoría de las hormigas dependen de los senderos de las feromonas para navegar (recorren los senderos de su olor para regresar al nido), el calor del desierto significa que las feromonas no duran mucho. En cambio, las hormigas del desierto se basan en una variedad de técnicas, que incluyen el conteo de pasos, el flujo óptico, los puntos de referencia y, especialmente, la navegación solar.

Parece que estas técnicas podrían ser útiles para los robots pequeños y económicos que exploran el sistema solar, donde el GPS no está disponible y los sensores sofisticados vienen con un presupuesto de masa y energía para igualar. En Science Robotics, los investigadores describen cómo construyeron un robot con herramientas de navegación inspiradas en las hormigas del desierto, y pudieron hacer que deambulara un poco y que encontrara su camino a casa sin GPS, SLAM o algo un poco más complejo.

Lo primero que hay que entender es cómo navegan las hormigas del desierto. En general, el sistema que utilizan se denomina «integración de ruta», que es esencialmente el mismo que llamaríamos «recuento muerto». Al hacer un seguimiento de las distancias y direcciones recorridas en el tiempo, las hormigas pueden calcular la ruta más directa hacia atrás. a donde empezaron

Básicamente, si la hormiga se dirige al norte por un tiempo, y luego al este por el doble de tiempo, sabe que al viajar al sur y al oeste (el doble de largo), terminará bastante cerca de su posición inicial, y una vez que esté cerca, Puede reconocer visualmente puntos de referencia para volver exactamente a su nido.

Las hormigas del desierto son notablemente buenas en esto, como lo muestra la siguiente figura. Después de un viaje de ida y vuelta de casi 600 metros a lo largo de unos 20 minutos, la hormiga de un centímetro de longitud puede trazar una línea más o menos exactamente recta directamente a su nido en solo seis minutos.

Imagen: Aix Marseille University / CNRS / ISM Una hormiga del desierto C. fortis usa la «integración del camino» para encontrar su camino de regreso a su nido. La línea delgada muestra la trayectoria de salida (592.1 metros), con pequeños puntos negros que representan marcas de tiempo (cada 60 segundos). La hormiga regresó directamente a su nido (línea gruesa, 140.5 m de largo). El círculo pequeño (abajo a la derecha) marca la entrada del nido, y el negro grande muestra la ubicación de alimentación (centro superior).

Para que la integración del camino funcione, la hormiga debe rastrear dos cosas separadas: la distancia y la dirección. La distancia es la más fácil por mucho, ya que la hormiga puede usar una combinación (muy familiar para los robots) de conteo de zancadas y flujo óptico. La dirección es complicada: es bien sabido que las hormigas y otros insectos pueden usar el Sol para navegar, rastrear su ubicación en el cielo y corregir la rotación de la Tierra y el consiguiente movimiento aparente del Sol a lo largo del tiempo. Esto solo funcionaría cuando está realmente soleado, excepto que los ojos de las hormigas tienen fotorreceptores que son sensibles a la luz polarizada, lo que puede indicar la dirección del Sol, incluso si está nublado. Las hormigas también son sensibles a los rayos UV, lo que les ayuda a ver el Sol a través de la capa de nubes y el follaje.

Imagen: Aix Marseille University / CNRS / ISMAntBot es manejado por una placa Raspberry Pi 2B y sus sensores incluyen una brújula celeste, IMU y sensor de flujo óptico.

AntBot es un intento de replicar los sistemas de detección de las hormigas del desierto para ver qué tan bien un sistema autónomo podría usarlas para la navegación inspirada en las hormigas. AntBot es un hexápodo de 2,3 kilogramos, cuyas especificaciones físicas específicas no son realmente tan importantes para los fines de esta investigación. Lo que es importante son los sensores de AntBot, que incluyen un sensor óptico de flujo bioinspirado y una «brújula celeste inspirada en insectos» que consiste en un par de sensores de luz UV con polarizadores lineales giratorios. La brújula analiza la relación logarítmica entre los datos de estos dos sensores para determinar el ángulo de polarización de la luz entrante, que utiliza para determinar dónde está el Sol y, por lo tanto, en qué dirección está apuntando. AntBot puede hacerlo con mucha precisión: El error mediano fue de solo 0,02 ° cuando el cielo estaba ligeramente nublado, 0,59 ° bajo un cielo nublado.

Al combinar el seguimiento de la distancia del flujo óptico, el conteo de pasos y la navegación celeste al igual que la hormiga del desierto, probablemente no le sorprenda saber que AntBot pudo deambular repetidamente al azar en una distancia de unos 14 metros y luego regresar con éxito a su punto de partida. Esto es bueno, pero AntBot aún tiene mucho trabajo por hacer para demostrar que es tan talentoso como una hormiga, como señalan los investigadores:

“En su forma actual, AntBot tiene un diámetro de 45 cm y caminó a una velocidad de unos 10 cm/s durante los experimentos, mientras que las hormigas C. fortis desert tienen solo 1 cm de largo. Como se muestra en la Fig. 1A, la trayectoria de la hormiga mide 732,6 m. Por lo tanto, AntBot debería haber cubierto más de 32 km para poder compararlo adecuadamente con el rendimiento de navegación de las hormigas. Aunque AntBot puede caminar a velocidades de hasta 90 cm s, la navegación a gran escala requerirá mejorar los actuadores y la fuente de alimentación del robot hexápodo. Estas mejoras permitirán probar el modo PI-Full en contextos más naturales, como los terrenos escarpados en un entorno saturado (bosques) donde la vista del cielo a menudo está inhibida por la presencia de ramas y hojas en el campo visual de la brújula celeste.”

Es posible que los insectos hayan sido los primeros en descubrir este truco de luz polarizada, pero es posible que los humanos hayan estado usando una técnica similar para ayudarlos a navegar durante siglos. Hay algunas pruebas que sugieren que los vikingos (así como las culturas marineras posteriores que probablemente tuvieron la idea de los vikingos) podrían haber confiado en la luz polarizada para encontrar la ubicación del sol bajo un cielo cubierto usando una piedra solar, una de una pequeña cantidad de minerales que son birrefringentes. Los minerales birrefringentes son polarizadores, y cuando la luz entra en ellos, se divide en dos rayos que toman diferentes caminos a través de la piedra dependiendo de donde la fuente de luz es relativa a la piedra. Al mirar a través de la piedra hacia el cielo, es posible usar la birrefringencia para determinar dónde está el Sol con una precisión de unos pocos grados, incluso si está completamente nublado, o si el Sol está por debajo del horizonte. Todo lo que se necesita es un poco de luz solar, y una piedra solar funcionará.




El mineral birrefringente más común es la calcita, y los vikingos habrían tenido acceso a eso. Algunas leyendas vikingas se refieren directamente a las piedras solares, y las simulaciones han demostrado que el uso de una piedra solar podría haber tenido un gran impacto en la capacidad de los vikingos para realizar viajes prolongados a través del océano abierto. Los barcos vikingos y los sitios de entierro no han producido mucha calcita, pero es más frágil que los minerales y no necesariamente duraría tanto tiempo bajo el agua o en el suelo. Y si no terminaron usando algo como esto para navegar, bueno, realmente deberían haberlo hecho, porque tanto las hormigas como los robots están obteniendo grandes resultados con eso.

“AntBot: A six-legged walking robot able to home like desert ants in outdoor environments”
(«AntBot: un robot andante de seis patas capaz de vivir como hormigas del desierto en ambientes al aire libre»), por J. Dupeyroux; JR Serres; S. Viollet en la Universidad Aix de Marsella en Marsella, Francia, aparece en la edición actual de Science Robotics.


Dando sentido del tacto a los robots

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La tecnología GelSight permite a los robots medir la dureza de los objetos y manipular herramientas pequeñas

Hace ocho años, el grupo de investigación de Ted Adelson en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) de MIT reveló una nueva tecnología de sensores, llamada GelSight, que utiliza el contacto físico con un objeto para proporcionar un mapa tridimensional notablemente detallado de su superficie.

Ahora, al montar sensores GelSight en las pinzas de los brazos robóticos, dos equipos del MIT le han dado a los robots una mayor sensibilidad y destreza. Los investigadores presentaron su trabajo en dos artículos en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización.

En un artículo, el grupo de Adelson usa los datos del sensor GelSight para permitir que un robot juzgue la dureza de las superficies que toca, una habilidad crucial si los robots domésticos deben manejar objetos cotidianos.

En el otro, Robot Locomotion Group de Russ Tedrake en CSAIL utiliza sensores GelSight para permitir que un robot manipule objetos más pequeños de lo que era posible antes.

El sensor GelSight es, de alguna manera, una solución de baja tecnología para un problema difícil. Consiste en un bloque de elastómero transparente, el «gel» en el nombre de sensor, una cara del cual está recubierta con pintura metálica. Cuando la cara cubierta de pintura se presiona contra un objeto, se ajusta a la forma del objeto.

La pintura metálica hace que la superficie del objeto sea reflectiva, por lo que su geometría se vuelve mucho más fácil de inferir para los algoritmos de visión de computadora. Montados en el sensor opuesto a la cara recubierta de pintura del bloque elástico, hay tres luces de colores y una sola cámara.

«[El sistema] tiene luces de colores en diferentes ángulos, y luego tiene este material reflectivo, y al mirar los colores, la computadora … puede descubrir la forma 3D y qué es esa cosa», explica Adelson, profesora de Ciencias de la Visión en el Departamento de Cerebro y Ciencias Cognitivas.

En ambos conjuntos de experimentos, se montó un sensor GelSight en un lado de una pinza robótica, un dispositivo parecido a la cabeza de una pinza pero con superficies de agarre planas en lugar de puntas puntiagudas.

Puntos de contacto

Para un robot autónomo, medir la suavidad o dureza de los objetos es esencial para decidir no solo dónde y qué tan difícil es agarrarlos, sino también cómo se comportarán cuando los mueva, apile o coloque en diferentes superficies. La detección táctil también podría ayudar a los robots a distinguir objetos que se ven parecidos.

En trabajos anteriores, los robots han intentado evaluar la dureza de los objetos colocándolos sobre una superficie plana y empujándolos suavemente para ver cuánto dan. Pero esta no es la principal forma en que los humanos miden la dureza. Más bien, nuestros juicios parecen basarse en el grado en que el área de contacto entre el objeto y nuestros dedos cambia a medida que lo presionamos. Los objetos más blandos tienden a aplanarse más, aumentando el área de contacto.

Los investigadores del MIT adoptaron el mismo criterio. Wenzhen Yuan, una estudiante graduada en ingeniería mecánica y primera autora del artículo del grupo de Adelson, usó moldes de confitería para crear 400 grupos de objetos de silicona, con 16 objetos por grupo. En cada grupo, los objetos tenían las mismas formas pero diferentes grados de dureza, que Yuan medía usando un instrumento industrial estándar.

Ella luego presionó un sensor GelSight contra cada objeto manualmente, y registró cómo iba cambiando el patrón de contacto, en esencia produciendo una corta película para cada objeto. Para estandarizar el formato de los datos y mantener el tamaño de los datos manejable, extrajo cinco cuadros de cada película, espaciados uniformemente en el tiempo, lo que describe la deformación del objeto que se presionó.

Finalmente, alimentó los datos a una red neuronal, que buscaba automáticamente las correlaciones entre los cambios en los patrones de contacto y las mediciones de dureza. El sistema resultante toma cuadros de video como entradas y produce un puntaje de dureza con una precisión muy alta. Yuan también realizó una serie de experimentos informales en los que sujetos humanos palparon frutas y verduras y los clasificaron según su dureza. En todos los casos, el robot equipado con GelSight llegó a las mismas conclusiones.

A Yuan se le unieron en el documento sus dos asesores de tesis, Adelson y Mandayam Srinivasan, investigador científico senior en el Departamento de Ingeniería Mecánica; Chenzhuo Zhu, estudiante de la Universidad de Tsinghua que visitó el grupo de Adelson el verano pasado; y Andrew Owens, quien realizó su doctorado en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en el MIT y ahora es postdoctorado en la Universidad de California en Berkeley.

Visión obstruida

El documento de Robot Locomotion Group nació de la experiencia del grupo con el Desafío de Robótica (DRC) de la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de la Defensa, en el que equipos académicos y de la industria compitieron para desarrollar sistemas de control que guiarían a un robot humanoide a través de una serie de tareas relacionadas con una emergencia hipotética.

Normalmente, un robot autónomo utiliza algún tipo de sistema de visión por computadora para guiar su manipulación de objetos en su entorno. Dichos sistemas pueden proporcionar información muy confiable sobre la ubicación de un objeto, hasta que el robot recoge el objeto. Especialmente si el objeto es pequeño, gran parte de él será ocluido por la pinza del robot, lo que hace que la estimación de la ubicación sea mucho más difícil. Por lo tanto, exactamente en el punto en el que el robot necesita conocer la ubicación del objeto con precisión, su estimación se vuelve poco confiable. Este fue el problema al que se enfrentó el equipo de MIT durante el DRC, cuando su robot tuvo que levantar y encender un taladro eléctrico.




«Puedes ver en nuestro video para el DRC que pasamos dos o tres minutos encendiendo el taladro», dice Greg Izatt, un estudiante graduado en ingeniería eléctrica y ciencias de la computación y primer autor del nuevo artículo. «Sería mucho mejor si tuviéramos una estimación precisa y actualizada de dónde se realizó ese ejercicio y dónde estaban nuestras manos en relación con él».

Es por eso que Robot Locomotion Group se dirigió a GelSight. Izatt y sus coautores: Tedrake, el profesor de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación de Toyota, aeronáutica y astronáutica, e ingeniería mecánica; Adelson; y Geronimo Mirano, otro estudiante graduado en el grupo de Tedrake, que diseñaron algoritmos de control que utilizan un sistema de visión computarizada para guiar la pinza del robot hacia una herramienta y luego pasar la estimación de la ubicación a un sensor GelSight una vez que el robot tiene la herramienta en mano.

En general, el desafío con este enfoque es reconciliar los datos producidos por un sistema de visión con los datos producidos por un sensor táctil. Pero GelSight se basa en una cámara, por lo que su salida de datos es mucho más fácil de integrar con datos visuales que los datos de otros sensores táctiles.

En los experimentos de Izatt, un robot con una pinza equipada con GelSight tuvo que agarrar un destornillador pequeño, sacarlo de una funda y volverlo a su lugar. Por supuesto, los datos del sensor GelSight no describen el destornillador completo, solo una pequeña parte de él. Pero Izatt descubrió que, mientras la estimación del sistema de visión de la posición inicial del destornillador era precisa en unos pocos centímetros, sus algoritmos podrían deducir qué parte del destornillador estaba tocando el sensor GelSight y así determinar la posición del destornillador en la mano del robot.

«Creo que la tecnología GelSight, así como otros sensores táctiles de gran ancho de banda, tendrán un gran impacto en la robótica», dice Sergey Levine, profesor asistente de ingeniería eléctrica y ciencias de la computación en la Universidad de California en Berkeley. “Para los seres humanos, nuestro sentido del tacto es uno de los factores clave en nuestra sorprendente destreza manual. Los robots actuales carecen de este tipo de destreza y tienen una capacidad limitada para reaccionar a las características de la superficie cuando manipulan objetos. Si se imagina buscar un interruptor de luz en la oscuridad, extraer un objeto de su bolsillo o cualquiera de las otras muchas cosas que puede hacer sin siquiera pensar, todo se basa en la detección táctil.»

«El software finalmente está alcanzando las capacidades de nuestros sensores», agrega Levine. “Los algoritmos de aprendizaje automático inspirados por las innovaciones en el aprendizaje profundo, y la visión por computadora puede procesar los ricos datos sensoriales de sensores como GelSight para deducir las propiedades de los objetos. En el futuro, veremos este tipo de métodos de aprendizaje incorporados en el entrenamiento de las habilidades de manipulación de inicio a final, que hará que nuestros robots sean más diestros y capaces, y tal vez nos ayuden a comprender algo sobre nuestro propio sentido del tacto y control motor».

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Sensores – Conceptos generales – Descripción y funcionamiento

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por Eduardo J. Carletti

 

Introducción
Un robot es, por definición, una máquina capaz de interactuar con su entorno. Si es móvil, a menos que se mueva en un espacio absolutamente acotado y preparado para él, deberá ser capaz de adaptar sus movimientos y sus acciones de interacción en base a las características físicas de los ambientes con los que se encuentre y los objetos que hay en ellos.

Para lograr esta capacidad de adaptación, lo primero que necesitan los robots es tener conocimiento del entorno. Esto es absolutamente clave. Para conocer el entorno, los seres vivos disponemos de un sistema sensorial. Los robots no pueden ser menos: deben poseer sensores que les permitan saber dónde están, cómo es el lugar en el que están, a qué condiciones físicas se enfrentan, dónde están los objetos con los que deben interactuar, sus parámetros físicos, etc.

Para esto se utilizan diversos tipos de sensores (o captadores), con un rango de complejidad y sofisticación que varía desde algunos bastante simples a otros con altos niveles de sofisticación de hardware y más aún de complejidad de programación.

Detalles sobre los sensores para robots

Magnitudes físicas que es necesario medir para que un robot tenga algún conocimiento del entorno:

Diversos tipos de captadores o sensores:

Sensores reflectivos y por intercepción (de ranura)

 

Los sensores de objetos por reflexión están basados en el empleo de una fuente de señal luminosa (lámparas, diodos LED, diodos láser, etc.) y una célula receptora del reflejo de esta señal, que puede ser un fotodiodo, un fototransistor, LDR, incluso chips especializados, como los receptores de control remoto. Con elementos ópticos similares, es decir emisor-receptor, existen los sensores «de ranura» (en algunos lugares lo he visto referenciado como «de barrera»), donde se establece un haz directo entre el emisor y el receptor, con un espacio entre ellos que puede ser ocupado por un objeto.

Información detallada -> Sensores – Reflectivos y por intercepción

LDR (Light-Dependent Resistor, resistor dependiente de la luz)

 

Un LDR es un resistor que varía su valor de resistencia eléctrica dependiendo de la cantidad de luz que incide sobre él. Se le llama, también, fotorresistor o fotorresistencia. El valor de resistencia eléctrica de un LDR es bajo cuando hay luz incidiendo en él (en algunos casos puede descender a tan bajo como 50 ohms) y muy alto cuando está a oscuras (puede ser de varios megaohms).

Información detallada -> Sensores – LDR

Fotoceldas o celdas fotovoltaicas

 

La conversión directa de luz en electricidad a nivel atómico se llama generación fotovoltaica. Algunos materiales presentan una propiedad conocida como efecto fotoeléctrico, que hace que absorban fotones de luz y emitan electrones. Cuando se captura a estos electrones libres emitidos, el resultado es una corriente eléctrica que puede ser utilizada como energía para alimentar circuitos. Esta misma energía se puede utilizar, obviamente, para producir la detección y medición de la luz.

Información detallada -> Sensores – Celdas Fotovoltaicas

Fotodiodos

 

El fotodiodo es un diodo semiconductor, construido con una unión PN, como muchos otros diodos que se utilizan en diversas aplicaciones, pero en este caso el semiconductor está expuesto a la luz a través de una cobertura cristalina y a veces en forma de lente, y por su diseño y construcción será especialmente sensible a la incidencia de la luz visible o infrarroja. Todos los semiconductores tienen esta sensibilidad a la luz, aunque en el caso de los fotodiodos, diseñados específicamente para esto, la construcción está orientada a lograr que esta sensibilidad sea máxima.

Información detallada -> Sensores – Fotodiodos

Fototransistores

 

Los fototransistores no son muy diferentes de un transistor normal, es decir, están compuestos por el mismo material semiconductor, tienen dos junturas y las mismas tres conexiones externas: colector, base y emisor. Por supuesto, siendo un elemento sensible a la luz, la primera diferencia evidente es en su cápsula, que posee una ventana o es totalmente transparente, para dejar que la luz ingrese hasta las junturas de la pastilla semiconductora y produzca el efecto fotoeléctrico.

Información detallada -> Sensores – Fototransistores

CCD y cámaras de vídeo

 

La abreviatura CCD viene del inglés Charge-Coupled Device, Dispositivo Acoplado por Carga. El CCD es un circuito integrado. La característica principal de este circuito es que posee una matriz de celdas con sensibilidad a la luz alineadas en una disposición físico-eléctrica que permite «empaquetar» en una superficie pequeña un enorme número de elementos sensibles y manejar esa gran cantidad de información de imagen (para llevarla al exterior del microcircuito) de una manera relativamente sencilla, sin necesidad de grandes recursos de conexiones y de circuitos de control.

Información detallada -> Sensores – CCD y Cámaras de vídeo

Microinterruptores

 

No es necesario extenderse mucho sobre estos componentes (llamados «microswitch» en inglés), muy comunes en la industria y muy utilizados en equipos electrónicos y en automatización.

Con seguridad con la recopilación de imágenes que presentamos a la izquierda será suficiente.

Información detallada -> Sensores mecánicos de choque (parachoques)

Sensores de presión

 

En la industria hay un amplísimo rango de sensores de presión, la mayoría orientados a medir la presión de un fluido sobre una membrana. En robótica puede ser necesario realizar mediciones sobre fluidos hidráulicos (por dar un ejemplo), aunque es más probable que los medidores de presión disponibles resulten útiles como sensores de fuerza (el esfuerzo que realiza una parte mecánica, como por ejemplo un brazo robótico), con la debida adaptación. Se puede mencionar un sensor integrado de silicio como el MPX2100 de Motorola, de pequeño tamaño y precio accesible.

Información detallada -> Sensores – Presión

Sensores de fuerza

 

Un sensor de fuerza ideal para el uso en robótica es el sensor FlexiForce. Se trata de un elemento totalmente plano integrado dentro de una membrana de circuito impreso flexible de escaso espesor. Esta forma plana permite colocar al sensor con facilidad entre dos piezas de la mecánica de nuestro sistema y medir la fuerza que se aplica sin perturbar la dinámica de las pruebas. Los sensores FlexiForce utilizan una tecnología basada en la variación de resistencia eléctrica del área sensora. La aplicación de una fuerza al área activa de detección del sensor se traduce en un cambio en la resistencia eléctrica del elemento sensor en función inversamente proporcional a la fuerza aplicada.

Información detallada -> Sensores – Sensor de fuerza FlexiForce

Sensores de contacto (choque)

 

Para detectar contacto físico del robot con un obstáculo se suelen utilizar interruptores que se accionan por medio de actuadores físicos. Un ejemplo muy clásico serían unos alambres elásticos que cumplen una función similar a la de las antenas de los insectos. En inglés les llaman «whiskers» (bigotes), relacionándolos con los bigotes sensibles de los animales como —por ejemplo— los perros y gatos. También se usan bandas metálicas que rodean al robot, o su frente y/o parte trasera, como paragolpes de autos.

Información detallada -> Sensores – Contacto




Piel robótica

 

El mercado ha producido, en los últimos tiempos, sensores planos, flexibles y extendidos a los que han bautizado como «robotic skin», o piel robótica. Uno de estos productos es el creado por investigadores de la universidad de Tokio. Se trata de un conjunto de sensores de presión montados sobre una superficie flexible, diseñados con la intención de aportar a los robots una de las capacidades de nuestra piel: la sensibilidad a la presión.

Información detallada -> Sensores – Piel robótica

Micrófonos y sensores de sonido

 

El uso de micrófonos en un robot se puede hallar en dos aplicaciones: primero, dentro de un sistema de medición de distancia, en el que el micrófono recibe sonidos emitidos desde el mismo robot luego de que éstos rebotan en los obstáculos que tiene enfrente, es decir, un sistema de sonar; y segundo, un micrófono para captar el sonido ambiente y utilizarlo en algún sentido, como recibir órdenes a través de palabras o tonos, y, un poco más avanzado, determinar la dirección de estos sonidos. Como es obvio, ahora que se habla tanto de robots para espionaje, también se incluyen micrófonos para tomar el sonido ambiente y transmitirlo a un sitio remoto.

Información detallada -> Sensores – Sonido

Rangers (medidores de distancia) ultrasónicos

 

Los medidores ultrasónicos de distancia que se utilizan en los robots son, básicamente, un sistema de sonar. En el módulo de medición, un emisor lanza un tren de pulsos ultrasónicos y espera el rebote, midiendo el tiempo entre la emisión y el retorno, lo que da como resultado la distancia entre el emisor y el objeto donde se produjo el rebote. Se pueden señalar dos estrategias en estos medidores: los que tienen un emisor y un receptor separados y los que alternan la función (por medio del circuito) sobre un mismo emisor/receptor piezoeléctrico. Este último es el caso de los medidores de distancia incluidos en las cámaras Polaroid con autorango, que se obtienen de desarme y se usan en la robótica de experimentación personal.

Hay tipos característicos de sensores de distancia que se utilizan en robots:

1. Los módulos de ultrasonido contenidos en las viejas cámaras Polaroid con autorango, que se pueden conseguir en el mercado de usados por relativamente poco dinero.
2. Los módulos SRF de Devantech, que son capaces de detectar objetos a una distancia de hasta 6 metros, además de conectarse al microcontrolador mediante un bus I2C.

Información detallada -> Sensores – Medidores de distancia ultrasónicos

Medidores de distancia por haz infrarrojo

 

La empresa Sharp produce una línea de medidores de distancia basados en un haz infrarrojo, que forman la familia GP2DXXX. Estos sensores de infrarrojos detectan objetos a distintos rangos de distancia, y en algunos casos ofrecen información de la distancia en algunos modelos, como los GP2D02 y GP2D12. El método de detección de estos sensores es por triangulación. El haz es reflejado por el objeto e incide en un pequeño array CCD, con lo cual se puede determinar la distancia y/o presencia de objetos en el campo de visión. En los sensores que entregan un nivel de salida analógico para indicar la distancia, el valor no es lineal con respecto a la distancia medida, y se debe utilizar una tabla de conversión.

Información detallada -> Sensores – Medidores de distancia por haz infrarrojo

Acelerómetros, sensores de vibración

 

Un acelerómetro es un dispositivo que permite medir el movimiento y las vibraciones a las que está sometido un robot (o una parte de él), en su modo de medición dinámico, y la inclinación (con respecto a la gravedad), en su modo estático.

De los antiguos acelerómetros mecánicos, de tamaño grande y dificultosos de construir, porque incluían imanes, resortes y bobinas (en algunos modelos), se ha pasado en esta época a dispositivos integrados, con los elementos sensibles creados sobre los propios microcircuitos.

Estos sensores, disponibles en forma de circuito integrado, son los que se utilizan normalmente en robótica experimental. Uno de los acelerómetros integrados más conocidos es el ADXL202, muy pequeño, versátil y de costo accesible.

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Sensores pendulares (Inclinómetros)

 

Queda claro que la inclinación de un robot se puede medir con facilidad utilizando las características de medición estática del sensor ADXL202 que descibimos aquí arriba. Las ventajas de este sensor son grandes, debido a su pequeño tamaño, sólida integración y facilidad de conexión con microcontroladores. De todos modos, existen otras soluciones para determinar la posición de la vertical (en base a la fuerza de la gravedad), y las listaremos brevemente.

El mercado ofrece dispositivos con diversas soluciones mecánicas, todas basadas en un peso, a veces suelto aunque flotando en un medio viscoso, a veces ubicado sobre una rueda cargada sobre un lado de su circunferencia, en ocasiones una esfera. Hasta hay sensores basados en el movimiento de un líquido viscoso y conductor de la electricidad dentro de una cavidad. Las partes móviles en muchos casos están sumergidas en aceite, para evitar que la masa que hace de péndulo quede realizando movimientos oscilantes. Los sensores pueden estar basados en efecto capacitivo, electrolítico, de torsión (piezoeléctrico), magnético (inducción sobre bobinas) y variación resistiva.

Contactos de mercurio

 

También para medir inclinación, aunque en este caso sin obtener valores intermedios, sino simplemente un contacto abierto o cerrado, existen las llaves o contactos de mercurio, que consisten en un cilindro (por lo general de vidrio) en el que existen dos contactos a cerrar y una cantidad suficiente de mercurio que se puede deslizar a un extremo u otro del cilindro y cerrar el contacto.


Giróscopos

 

El giróscopo o giroscopio está basado en un fenómeno físico conocido hace mucho, mucho tiempo: una rueda girando se resiste a que se le cambie el plano de giro (o lo que es lo mismo, la dirección del eje de rotación). Esto se debe a lo que en física se llama «principio de conservación del momento angular».

En robots experimentales no se suelen ver volantes giratorios. Lo que es de uso común son unos sensores de pequeño tamaño, como los que se utilizan en modelos de helicópteros y robots, basados en integrados cuya «alma» son pequeñísmas lenguetas vibratorias, construidas directamente sobre el chip de silicio. Su detección se basa en que las piezas cerámicas en vibración son sujetas a una distorsión que se produce por el efecto Coriolis.

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Termistores

 

Un termistor es un resistor cuyo valor varía en función de la temperatura. Existen dos clases de termistores: NTC (Negative Temperature Coefficient, Coeficiente de Temperatura Negativo), que es una resistencia variable cuyo valor se decrementa a medida que aumenta la temperatura; y PTC (Positive Temperature Coefficient, Coeficiente de Temperatura Positivo), cuyo valor de resistencia eléctrica aumenta cuando aumenta la temperatura.

La lectura de temperaturas en un robot, tanto en su interior como en el exterior, puede ser algo extremadamente importante para proteger los circuitos, motores y estructura de la posibilidad de que, por fricción, esfuerzo, trabas o excesos mecánicos de cualquier tipo se alcancen niveles peligrosos de calentamiento.

RTD (Termorresistencias)

 

Los sensores RTD (Resistance Temperature Detector), basados en un conductor de platino y otros metales, se utilizan para medir temperaturas por contacto o inmersión, y en especial para un rango de temperaturas elevadas, donde no se pueden utilizar semiconductores u otros materiales sensibles. Su funcionamiento está basados en el hecho de que en un metal, cuando sube la temperatura, aumenta la resistencia eléctrica.

Termocuplas

 

El sensor de una termocupla está formado por la unión de dos piezas de metales diferentes. La unión de los metales genera un voltaje muy pequeño, que varía con la temperatura. Su valor está en el orden de los milivolts, y aumenta en proporción con la temperatura. Este tipo de sensores cubre un amplio rango de temperaturas: -180 a 1370 °C.


Diodos para medir temperatura

 

Se puede usar un diodo semiconductor ordinario como sensor de temperatura. Un diodo es el sensor de temperatura de menor costo que se puede hallar, y a pesar de ser tan barato es capaz de producir resultados más que satisfactorios. Sólo es necesario hacer una buena calibración y mantener una corriente de excitación bien estable. El voltaje sobre un diodo conduciendo corriente en directo tiene un coeficiente de temperatura de alrededor de 2,3 mV/°C y la variación, dentro de un rango, es razonablemente lineal. Se debe establecer una corriente básica de excitación, y lo mejor es utilizar una fuente de corriente constante, o sino un resistor conectado a una fuente estable de voltaje.


Circuitos integrados para medir temperatura

 

Existe una amplia variedad de circuitos integrados sensores de temperatura (se puede encontrar una lista en el link de abajo con la información detallada). Estos sensores se agrupan en cuatro categorías principales: salida de voltaje, salida de corriente, salida de resistencia y salida digital. Con salida de voltaje podemos encontrar los muy comunes LM35 (°C) y LM34 (°K) de National Semiconductor. Con salida de corriente uno de los más conocidos es el AD590, de Analog Devices. Con salida digital son conocidos el LM56 y LM75 (también de National). Los de salida de resistencia son menos comunes, fabricados por Phillips y Siemens.

Información detallada -> Sensores – Integrados para medir temperatura

Pirosensores (sensores de llama a distancia)

 

Existen sensores que, basados en la detección de una gama muy angosta de ultravioletas, permiten determinar la presencia de un fuego a buena distancia. Con los circuitos que provee el fabricante, un sensor de estos (construido con el bulbo UVTron) puede detectar a 5 metros de distancia un fósforo (cerilla) encendido dentro de una habitación soleada. En el mercado de sensores industriales se puede encontrar una variedad amplia de sensores de llama a distancia, algunos que detectan también ultravioleta y otros que se basan en los infrarrojos, aunque por lo que pude ver, la mayoría son de tamaño bastante grande. Otro sensor que se utiliza en robótica, en este caso sensible a los infrarrojos, es el módulo TPA81.

Información detallada -> Sensores – Pirosensores a distancia

Sensores de humedad

 

La detección de humedad es importante en un sistema si éste debe desenvolverse en entornos que no se conocen de antemano. Una humedad excesiva puede afectar los circuitos, y también la mecánica de un robot. Por esta razón se deben tener en cuenta una variedad de sensores de humedad disponibles, entre ellos los capacitivos y resistivos, más simples, y algunos integrados con diferentes niveles de complejidad y prestaciones.

Para el uso en robótica, por suerte, se puede contar con módulos pequeños, versátiles y de costo accesible, como el SHT11 de Sensirion.

Información detallada -> Sensores – Humedad

Sensores magnéticos

 

En robótica, algunas situaciones de medición del entorno pueden requerir del uso de elementos de detección sensibles a los campos magnéticos. En principio, si nuestro robot debe moverse en ambientes externos a un laboratorio, una aplicación importante es una brújula que forme parte de un sistema de orientación para nuestro robot.

Otra aplicación es la medición directa de campos magnéticos presentes en las inmediaciones, que podrían volverse peligrosos para el «cerebro» de nuestro robot si su intensidad es importante.

Una tercera aplicación es la medición de sobrecorrientes en la parte motriz (detectando la intensidad del campo magnético que genera un conductor en la fuente de alimentación). También se podrán encontrar sensores magnéticos en la medición de movimientos, como el uso de detectores de «cero movimiento» y tacómetros basados en sensores por efecto Hall o pickups magnéticos.

Información detallada -> Sensores – Magnetismo

Sistema de posicionamiento global

 

Si bien nos puede parecer demasiado lujo para nuestros experimentos, lo cierto es que un sistema de posicionamiento global (GPS, Global Positioning System) aporta una serie de datos que pueden ser muy útiles para un robot avanzado. Un ejemplo de este servicio es el módulo DS-GPM, fabricado por Total Robots, que entrega datos de latitud, longitud, altitud, velocidad, hora y fecha y posición satelital.
Estos datos se comunican desde los registros del módulo a través de interfaces I2C y RS232. Si bien no es barato, en realidad no es tan inaccesible.

Receptores de radiobalizas

 

Por medio de un grupo de emisores de radiofrecuencia codificados, ubicados en lugares conocidos por el sistema, es posible establecer con precisión la posición de un robot, con sólo hacer una triangulación. Al efecto el robot debe poseer una antena de recepción direccional (con reflector parabólico, o similar) que pueda girar 360°, y así determine la posición de las radiobalizas. En el robot es posible usar receptores integrados muy pequeños y de bajo costo, como el RWS-433, o el RXLC-434, y otros similares, que trabajan en frecuencias de entre 303 y 433 Mhz. La elección de los transmisores dependerán de la distancia a que se ubiquen las radiobalizas, pero si se trata de áreas acotadas es posible utilizar los módulos transmisores hermanados con los anteriores, como el TWS-433 y el TXLC-434.

Información detallada -> Sensores – Receptores (y transmisores) de RF

Sensores de proximidad

 

Los sensores de proximidad que se obtienen en la industria son resultado de la necesidad de contar con indicadores de posición en los que no existe contacto mecánico entre el actuador y el detector. Pueden ser de tipo lineal (detectores de desplazamiento) o de tipo conmutador (la conmutación entre dos estados indica una posición particular). Hay dos tipos de detectores de proximidad muy utilizados en la industria: inductivos y capacitivos.

Los detectores de proximidad inductivos se basan en el fenómeno de amortiguamiento que se produce en un campo magnético a causa de las corrientes inducidas (corrientes de Foucault) en materiales situados en las cercanías. El material debe ser metálico. Los capacitivos funcionan detectando las variaciones de la capacidad parásita que se origina entre el detector propiamente dicho y el objeto cuya distancia se desea medir. Se emplean para medir distancias a objetos metálicos y no metálicos, como la madera, los líquidos y los materiales plásticos.