Yo, robot de servicio

Hace 20 años, la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) se propuso impulsar la investigación y desarrollo de robots de servicio a través de la creación de su laboratorio de biorrobótica.

Hoy en día, el trabajo de los alumnos de licenciatura, maestría y doctorado que por él han pasado, así como el realizado por su plantilla de investigadores, convirtió ese espacio de innovación en todo un referente a nivel internacional.

De acuerdo con el doctor Jesús Savage Carmona, quien actualmente lidera el laboratorio, el gran objetivo sigue siendo concretar un robot de servicio que en un futuro se encuentre en los hogares mexicanos, orientado a la ejecución de labores domésticas, meta de la cual están cada día un paso más cerca.

El investigador precisó que ya existen robots comerciales que se encargan con muy buenos niveles de desempeño de algunas labores del hogar como barrer o trapear; no obstante, el área de oportunidad es muy amplia todavía ya que se deben conjuntar cada vez más innovaciones a nivel hardware y software para robustecer el desempeño de los robots complejos.

En ese contexto, el laboratorio de biorrobótica enlista entre sus mayores logros la construcción mecánica, eléctrica, electrónica, así como la programación de un robot que han evolucionado a través del tiempo.

“Hemos logrado desarrollar una base, que es la que utiliza nuestro robot Justina, con características muy importantes en materia de potencia y control”.

Otra de las grandes fortalezas del laboratorio es el desarrollo de navegación, el cual incluye un importante nivel de expertise en sistemas de visión por computadora.

“Hemos logrado que nuestro robot se desplace de un lugar a otro con altos niveles de eficiencia y al mismo tiempo hemos logrado que sea capaz de reconocer y manipular objetos, personas e incluso lugares”.

La tercera gran fortaleza radica en los niveles de eficiencia que los investigadores han logrado en el tema de reconocimiento de voz, es decir, la comprensión del lenguaje natural.

“Esta función está orientada a que cualquier persona pueda dar instrucciones al robot, que este las comprenda y haga lo que se le pidió”.

El desarrollo más reciente del laboratorio

En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, el investigador reveló que durante su participación en el 13th International Conference on Electromechanics and Robotics, a celebrarse entre el 18 y el 21 de abril en Rusia, presentarán ante la comunidad científica internacional un nuevo algoritmo que permite al robot localizarse en un medio ambiente utilizando cadenas ocultas de Markov y que ha sido probado ya en los robots del laboratorio.

El  desafío

“La información que recibimos de los sensores para saber dónde está ubicado un robot contiene mucho ruido, por ejemplo, si el robot visualiza una pared, calcula a qué distancia se encuentra de ella, pero si repite el cálculo, siempre habrá una ligera variación en la distancia que incide directamente en su decisión de movimiento. Esas pequeñas variaciones se van acumulando hasta que llega un momento en el que nosotros pensamos que el robot está en cierta posición y en realidad está en otra”.

La solución

Para solucionar ese reto al que se enfrentan los robots, los científicos recurrieron a una técnica probabilística que se denomina cadenas ocultas de Markov, donde existen dos variables aleatorias, una es la observable y la otra es una oculta que se infiere a partir de la primera.

“Esto quiere decir que el robot razonará de manera similar a la que hacen los humanos, observará el entorno y realizará una inferencia de dónde se encuentra, pero lo hará a partir de la observación sensorial y no solamente del cálculo de las distancias”.

Al respecto, el doctor Luis Ángel Contreras Toledo, miembro del equipo de investigación en el área de visión por computadora, explicó que un robot de servicio tradicional requiere de un mapa que le indique los espacios libres por los que puede desplazarse y los que están ocupados por objetos o personas.

“En nuestra publicación Map representation using hidden Markov models for mobile robot localization presentamos una propuesta de representación del mundo, útil para la relocalización de robots, esto significa que a partir de un mapa conocido, el robot es capaz de determinar su posición y orientación igual que lo haría una persona, por ejemplo: “Estoy en la sala, cerca de la puerta y viendo hacia el televisor”.

De acuerdo con el joven investigador, la parte innovadora de la propuesta radica en que al desplazarse por las diferentes habitaciones y entre los obstáculos, el robot es capaz de extraer, a través de sus sensores, solo la información más útil para su movilidad y descartar aquella que le genere ambigüedad o errores.

Justina, Takeshi y Toretto, probando el nuevo algoritmo en el TMR

Durante la más reciente edición del Torneo Mexicano de Robótica (TMR), Justina, el robot insignia del laboratorio, obtuvo el primer lugar de la competencia; mientras que Takeshi, un robot que les fue cedido a préstamo para fines de investigación por la empresa Toyota, obtuvo el segundo lugar; y Toretto, el automóvil a escala autónomo que les donó la Universidad Libre de Berlín a través del investigador Raúl Rojas —también con fines de investigación—, obtuvo el primer lugar en su categoría.

Para todos los investigadores involucrados en el laboratorio, los resultados obtenidos no son obra de la casualidad sino del trabajo en equipo, del carácter multidisciplinario de los integrantes y de la continuidad y constante mejora que han realizado a sus desarrollos tecnológicos y algoritmos.

Julio César Cruz Estrada, integrante del equipo que participó con Justina y experto en el área de reconocimiento del lenguaje natural, explicó que obtuvieron el primer lugar gracias a que se ha mejorado constantemente la programación que le permite reconocer personas y seguirlas, así como el reconocimiento y manipulación de objetos.

Asimismo, el reconocimiento del lenguaje natural fue una de las tecnologías que se perfeccionó respecto a su participación en torneos anteriores y que sumó a la obtención del primer lugar. Por su parte, Julio César Martínez Castillo, también integrante del equipo, subrayó las mejoras que hicieron a la base para el láser detector de las piernas, con lo que se optimizó su navegación y se obtuvo mejor puntaje durante la competencia.

Manuel Alejandro Pano Sanjuan, encargado de desarrollo de hardware de Justina, dijo que pese al resultado obtenido, para la próxima competencia en la que participará el robot, se probará una nueva base con mejoras en temas de potencia, velocidad, consumo energético y movilidad en términos generales y también se generará un nuevo torso que mejore su desempeño en la manipulación de objetos.

Takeshi, un robot japonés con espíritu mexicano

A través de un convenio de colaboración que derivó de los importantes resultados que el laboratorio ha exhibido en los torneos donde participa, la empresa japonesa Toyota les cedió a préstamo a Takeshi —hardware— para que hagan investigación con él. El primer paso que dieron, al tratarse también de un robot de servicio, fue trasladar algoritmos diseñados para Justina al nuevo integrante de la familia.

Al respecto, los jóvenes investigadores involucrados en el proyecto se mostraron sorprendidos y al mismo tiempo entusiasmados por lo eficiente del trabajo previo a Takeshi, el realizado con Justina, porque ese conocimiento se adaptó en gran medida a las necesidades del nuevo robot y debido a eso obtuvieron tan pronto un segundo lugar en una justa importante.

Edgar de Jesús Vázquez Silva, team leader del equipo de Takeshi, dijo a la Agencia Informativa Conacyt que el trabajo realizado hasta el momento con este robot consiste en probar los algoritmos que se han desarrollado previamente en el laboratorio para determinar que son lo suficientemente robustos para funcionar en él y en mejorar aquellos que sea necesario para que Takeshi cumpla su función de robot de servicio.

Toretto, el primer acercamiento con un vehículo autónomo

En abril de 2017, la Universidad Libre de Berlín donó a México vehículos autónomos a escala (1:10) con el objetivo de incrementar la investigación relacionada con ese campo de aplicación. Una de las instituciones que se vio beneficiada fue la UNAM y el TMR fue la primera carrera oficial para el hardware recibido.

Marco Antonio Negrete Villanueva, profesor asociado y responsable de los sistemas de navegación, señaló que el trabajo del laboratorio en este campo del conocimiento se encuentra en una fase temprana, donde trabajan en actividades básicas como el seguimiento del carril, sortear obstáculos, rebase y estacionamiento.

Sin embargo, su trabajo no partió de cero porque también retomaron algoritmos desarrollados previamente en el laboratorio para temas de visión por computadora y movilidad. “Recibimos el vehículo sin algoritmos de decisión, sin ningún tipo de inteligencia, la donación nos ahorró la construcción del hardware, y el trabajo de años en el laboratorio nos ayudó a no partir de cero con los algoritmos”.

A su vez, Abel Pacheco Ortega, miembro del equipo de visión por computadora en el laboratorio de biorrobótica, mencionó que durante la competencia, donde obtuvieron el primer lugar, identificaron cuáles son las principales modificaciones que deben hacer a los algoritmos que utilizaron para optimizar la operación del vehículo.

“Básicamente nuestro trabajo en este momento consiste en mejorar los algoritmos que ya se tienen y adaptarlos por completo a las necesidades de navegación de vehículos autónomos”. Al respecto, Negrete Villanueva añadió que trabajarán en los sistemas de visión por computadora para adaptarlos a las condiciones de manejo en terrenos donde cambia la luz, por ejemplo, y también en el sistema de conducción.

Fuente: CONACYT.