Los sensores blandos innovadores permiten a los robots ver y sentir, allanando el camino para que los robots puedan interactuar de forma autónoma con su entorno y comprenderlo.
Enciende YouTube y encontrarás todo tipo de robots livianos realizando tareas de agilidad y precisión. Estos robots son flexibles por diseño y han sido modelados a partir de cosas como serpientes y manos humanas. Se estiran, doblan, agarran y aprietan, lo que les permite realizar tareas y navegar en su entorno. Pero para mejorar sus capacidades se necesitan sensores más eficientes y precisos.
Por ejemplo, una mano robótica diseñada para manipular objetos con delicadeza no puede depender de una cámara voluminosa para visualizar. La mano también necesita sensibilidad táctil para saber qué tan rugoso es un objeto, cómo agarrarlo y, si es necesario, manipularlo. Los organismos vivos como los humanos tienen múltiples entradas sensoriales que actúan simultáneamente, permitiéndonos ver, agarrar, trepar y tocar nuestro entorno. Sin embargo, replicar esto en robots ha sido un desafío.
El grupo de laboratorio de Li Wen en la Escuela de Ingeniería Mecánica y Automatización de la Universidad de Pekín se dedica a dotar a los robots de capacidades similares, diseñando potentes sensores que detectan múltiples estímulos sin dejar de ser suaves, flexibles y relativamente económicos de producir.
Recientemente, su grupo desarrolló un sensor que produce información táctil y sin contacto. La tecnología fue publicado en Materiales funcionales avanzados y mostró una suave mano robótica que percibe y describe objetos, proporcionando información sobre el material utilizado, su rugosidad y su forma.
Aprovechando el fenómeno eléctrico
El sensor funciona aprovechando dos tipos de efectos generadores de corriente. El primero es el efecto triboeléctrico, que es la transferencia de carga eléctrica entre dos materiales cuando se frotan o se deslizan uno contra el otro o cerca de él. Piense en la electricidad estática que permite que un globo se adhiera a una pared. Esta parte del sensor percibe el objeto y detecta qué tipo de material es con un barrido sin contacto sobre el objeto.
El segundo efecto se llama efecto magnetoelástico gigante, que funciona detectando cambios en un campo magnético causados por la distorsión de un conjunto de imanes alineados. En pocas palabras, los microimanes dispuestos en una película conductora producirán un campo magnético que se distorsiona cuando la película presiona contra un objeto. Las distorsiones en el campo magnético producen entonces una carga eléctrica detectable. Este componente detecta características como asperezas al tocar el objeto.
Al combinar estos dos sensores, se generan señales eléctricas cuando el sensor se acerca al objeto (no táctil) y lo presiona (táctil). Esto proporciona al robot datos de entrada sin procesar sobre el objeto, al mismo tiempo que genera energía para operar los sensores.
Enseñar a un robot a tocar y describir
Después de lograr la hazaña de ingeniería de construir el dispositivo, el equipo tuvo que interpretar y separar las dos señales recibidas.
Para ello se utiliza un algoritmo de aprendizaje automático inspirado en sistemas biológicos llamado red neuronal convolucional ha sido entrenado para reconocer los datos recibidos de la parte táctil y no táctil del sensor. Como todos los algoritmos de aprendizaje automático, el entrenamiento es clave, y el equipo primero hizo que la mano se acercara y se moviera a lo largo de objetos conocidos sin tocarlos, lo que permitió que el algoritmo aprendiera las señales sin contacto.
Luego realizaron pruebas en las que la mano del robot tocó un objeto y registraron esos datos. Finalmente, después de muchos intentos, el algoritmo aprendió las diferencias entre las señales. Pruebas posteriores demostraron que la mano del robot podía decirle al usuario la forma de un objeto, el material del que está hecho y describir su rugosidad con un 97% de precisión.
Con esta información, puede capturar y clasificar objetos según criterios especificados por el usuario, como forma o material.
Cerrando el círculo entre sentir y reaccionar
Aún es necesaria una mayor optimización del diseño actual. Como señala el grupo en el artículo, el sensor de corriente es sensible a condiciones ambientales como la humedad y la temperatura. Sin embargo, confían en que esto se podrá superar y que se añadirán más capacidades de detección al robot.
“Ahora tenemos dos capas y creo que en el futuro podremos agregar más. Cada uno representa una nueva funcionalidad de detección”, dijo Wen.
En última instancia, Wen cree que esta tecnología puede cerrar el círculo entre la capacidad de un robot para detectar su entorno y reaccionar ante él. «Tener retroalimentación sensorial más allá de la visión, especialmente la sensación táctil, es realmente importante», dijo. «Este tipo de información descriptiva puede ser muy importante para la futura decisión de comportamiento del robot».
Se podría capacitar a los robots para que decidan cómo moverse a través de diferentes superficies, eligiendo las herramientas adecuadas para situaciones relacionadas con madera o roca, por ejemplo. Todo sin instrucciones específicas de un operador humano.
Referencia: Li Wen, et al., Un sistema robótico inteligente capaz de detectar y describir objetos basado en sensores flexibles bimodales y autoalimentados, Materiales funcionales avanzados (2023). DOI: 10.1002/adfm.202306368
Crédito de la imagen principal: Li Wen et al.
