VIDEO: esta mano robótica es capaz de agarrar objetos y no dejarlos caer como una humana
La mano robótica se entrenó para agarrar distintos objetos y fue capaz de predecir si los dejaría caer gracias a la información que le proporcionaban los sensores colocados en su "piel"
Los investigadores utilizaron una mano antropomórfica impresa en 3D implantada con sensores táctiles. / Foto: Getty Images Crédito: Jeff J Mitchell | Getty Images
La robótica continua avanzando para crear dispositivos que puedan hacer casi cualquier cosa como los humanos, el más recIente es una mano robótica que puede agarrar objetos y no dejarlos caer.
Unos investigadores han diseñado una mano robótica de bajo coste y bajo consumo que puede agarrar una serie de objetos -y no dejarlos caer- utilizando sólo el movimiento de su muñeca y la sensibilidad de su “piel”.
Agarrar objetos de distintos tamaños, formas y texturas es un problema fácil para un ser humano, pero complicado para un robot. Investigadores de la Universidad de Cambridge diseñaron una mano robótica blanda impresa en 3D que no puede mover los dedos de forma independiente, pero sí realizar una serie de movimientos complejos.
La mano robótica se entrenó para agarrar distintos objetos y fue capaz de predecir si los dejaría caer gracias a la información que le proporcionaban los sensores colocados en su “piel”.
Este tipo de movimiento pasivo hace que el robot sea mucho más fácil de controlar y mucho más eficiente energéticamente que los robots con dedos totalmente motorizados. Los investigadores afirman que su diseño adaptable podría utilizarse en el desarrollo de robots de bajo coste capaces de realizar movimientos más naturales y de aprender a agarrar una amplia gama de objetos.
Esta mano robótica puede emular a la mano humana
La mano humana es muy compleja, y recrear toda su destreza y adaptabilidad en un robot es un enorme reto de investigación. La mayoría de los robots avanzados actuales no son capaces de realizar tareas de manipulación que los niños pequeños pueden llevar a cabo con facilidad.
Por ejemplo, el ser humano sabe instintivamente cuánta fuerza debe emplear para coger un huevo, pero para un robot es todo un reto: demasiada fuerza, y el huevo podría romperse; demasiado poca, y el robot podría dejarlo caer. Además, una mano robótica totalmente accionada, con motores para cada articulación de cada dedo, requiere una cantidad significativa de energía.
En el Laboratorio de Robótica Bioinspirada del profesor Fumiya Iida, del Departamento de Ingeniería de Cambridge, los investigadores han estado desarrollando posibles soluciones a ambos problemas: una mano robótica que pueda agarrar una variedad de objetos con la cantidad correcta de presión y utilizando una cantidad mínima de energía.
“En experimentos anteriores, nuestro laboratorio demostró que es posible conseguir una amplitud de movimiento significativa en una mano robótica con sólo mover la muñeca”, explica el coautor, el Dr. Thomas George-Thuruthel, que ahora trabaja en el University College London (UCL) East. “Queríamos ver si una mano robótica basada en el movimiento pasivo podría no sólo agarrar objetos, sino ser capaz de predecir si se le iban a caer o no, y adaptarse en consecuencia”.
Los investigadores utilizaron una mano antropomórfica impresa en 3D implantada con sensores táctiles, de modo que la mano pudiera percibir lo que tocaba. La mano sólo era capaz de realizar movimientos pasivos con la muñeca.
El equipo realizó más de 1,200 pruebas con la mano robótica, observando su capacidad para agarrar objetos pequeños sin dejarlos caer. El robot se entrenó inicialmente utilizando pequeñas bolas de plástico impresas en 3D, y las agarraba mediante una acción predefinida obtenida a través de demostraciones humanas.
El robot utilizó el método de ensayo y error para aprender qué tipo de agarre le saldría bien. Tras terminar el entrenamiento con las pelotas, intentó agarrar distintos objetos, como un melocotón, un ratón de ordenador y un rollo de plástico de burbujas. En estas pruebas, la mano fue capaz de agarrar con éxito 11 de los 14 objetos.
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