En los últimos años, los robots han adquirido visión artificial, tacto e incluso olfato. "Los investigadores han dotado a los robots de una percepción similar a la humana", afirma el profesor asociado del MIT Fadel Adib. En un nuevo artículo, el equipo de Adib lleva la tecnología un paso más allá. "Intentamos dotar a los robots de una percepción sobrehumana", afirma.

Los investigadores han desarrollado un robot que utiliza ondas de radio, que pueden atravesar las paredes, para percibir objetos ocluidos. El robot, llamado RF-Grasp, combina esta potente detección con la visión por ordenador más tradicional para localizar y agarrar objetos que, de otro modo, quedarían ocultos. Este avance podría agilizar algún día el cumplimiento del comercio electrónico en los almacenes o ayudar a una máquina a sacar un destornillador de una caja de herramientas desordenada.

La investigación se presentará en mayo en la Conferencia Internacional de Robótica y Automatización del IEEE. La autora principal del artículo es Tara Boroushaki, asistente de investigación del Grupo de Cinética de Señales del MIT Media Lab. Sus coautores en el MIT son Adib, director del Grupo de Cinética de Señales, y Alberto Rodríguez, profesor asociado de la promoción de 1957 del Departamento de Ingeniería Mecánica. Otros coautores son Junshan Leng, ingeniero de investigación de la Universidad de Harvard, e Ian Clester, estudiante de doctorado en Georgia Tech.

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Mientras el comercio electrónico sigue creciendo, el trabajo en los almacenes sigue siendo normalmente el dominio de los humanos, no de los robots, a pesar de las condiciones de trabajo a veces peligrosas. Esto se debe, en parte, a que los robots tienen dificultades para localizar y agarrar objetos en un entorno tan abarrotado. "La percepción y el picking son dos de los obstáculos que tiene el sector hoy en día", afirma Rodríguez. Sólo con la visión óptica, los robots no pueden percibir la presencia de un artículo guardado en una caja o escondido detrás de otro objeto en la estantería: las ondas de luz visibles, por supuesto, no atraviesan las paredes.

Pero las ondas de radio sí.

Durante décadas, la identificación por radiofrecuencia (RF) se ha utilizado para rastrear todo tipo de objetos, desde libros de la biblioteca hasta mascotas. Los sistemas de identificación por radiofrecuencia tienen dos componentes principales: un lector y una etiqueta. La etiqueta es un minúsculo chip informático que se adhiere -o, en el caso de las mascotas, se implanta- al objeto que se quiere rastrear. El lector emite una señal de radiofrecuencia que es modulada por la etiqueta y reflejada en el lector.

La señal reflejada proporciona información sobre la ubicación y la identidad del artículo etiquetado. La tecnología ha ganado popularidad en las cadenas de suministro de los comercios minoristas: Japón pretende utilizar el seguimiento por radiofrecuencia para casi todas las compras al por menor en cuestión de años. Los investigadores se dieron cuenta de que esta profusión de RF podría ser una bendición para los robots, ya que les proporcionaría otro modo de percepción.

"La radiofrecuencia es una modalidad de detección tan diferente a la visión", dice Rodríguez. "Sería un error no explorar lo que la RF puede hacer".

RF Grasp utiliza tanto una cámara como un lector de RF para encontrar y coger objetos etiquetados, incluso cuando están totalmente bloqueados de la vista de la cámara. Consiste en un brazo robótico unido a una mano de agarre. La cámara se sitúa en la muñeca del robot. El lector de radiofrecuencia es independiente del robot y transmite la información de seguimiento al algoritmo de control del robot. De este modo, el robot recoge constantemente datos de seguimiento por radiofrecuencia y una imagen visual de su entorno. Integrar estos dos flujos de datos en la toma de decisiones del robot fue uno de los mayores retos a los que se enfrentaron los investigadores.

"El robot tiene que decidir, en cada momento, en cuál de estos flujos es más importante pensar", dice Boroushaki. "No se trata sólo de la coordinación ojo-mano, sino de la coordinación RF-ojo-mano. Así que el problema se complica mucho".

El robot inicia el proceso de búsqueda y captura haciendo sonar la etiqueta de radiofrecuencia del objeto objetivo para saber dónde se encuentra. "Empieza utilizando la RF para centrar la atención de la visión", dice Adib. "Luego se utiliza la visión para realizar maniobras finas". La secuencia es similar a la de oír una sirena por detrás, y luego girarse para mirar y obtener una imagen más clara de la fuente de la sirena.

Con sus dos sentidos complementarios, RF Grasp se centra en el objeto objetivo. A medida que se acerca e incluso empieza a manipular el objeto, la visión, que proporciona detalles mucho más finos que la RF, domina la toma de decisiones del robot.

RF Grasp demostró su eficacia en una serie de pruebas. En comparación con un robot similar equipado sólo con una cámara, RF Grasp fue capaz de localizar y agarrar su objeto con aproximadamente la mitad del movimiento total. Además, RF Grasp demostró la capacidad única de "desordenar" su entorno, eliminando los materiales de embalaje y otros obstáculos en su camino para acceder al objetivo. Rodríguez afirma que esto demuestra la "ventaja injusta" de RF Grasp respecto a los robots sin sensores de radiofrecuencia penetrantes. "Tiene esta orientación que otros sistemas simplemente no tienen".

RF Grasp podría un día realizar la entrega en almacenes de comercio electrónico repletos. Su detección por RF podría incluso verificar instantáneamente la identidad de un artículo sin necesidad de manipularlo, exponer su código de barras y luego escanearlo. "La radiofrecuencia tiene el potencial de mejorar algunas de las limitaciones de la industria, especialmente en lo que respecta a la percepción y la localización", afirma Rodríguez.

Adib también prevé posibles aplicaciones domésticas para el robot, como localizar la llave Allen adecuada para montar su silla de Ikea. "O se podría imaginar al robot encontrando objetos perdidos. Es como un super-Roomba que va y recupera mis llaves, dondequiera que las haya puesto".

La investigación está patrocinada por la National Science Foundation, NTT DATA, Toppan, Toppan Forms y el Abdul Latif Jameel Water and Food Systems Lab (J-WAFS).

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MIT

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