La inteligencia artificial avanza tan rápido que incluso muchos de los robots son capaces de realizar tareas que antes solo se pensaban al alcance de los seres humanos, pero lamentablemente los robots todavía no pueden moverse de forma ágil por una serie de terrenos.
Todo el mundo sabe, que cuando caminamos o corremos sobre la arena de la playa, esto requiere un mayor esfuerzo que caminar sobre una superficie dura, y esto se debe a que los pies se hunden en la arena a diferentes profundidades, por lo que requiere que los músculos trabajen más para impulsarnos en el siguiente paso.
Es por ello que un equipo de investigación dirigido por el profesor Jemin Hwangbo del Departamento de Ingeniería Mecánica del Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnología de Corea del Sur (KAIST) ha anunciado el desarrollo de RaiBo, un perro robótico por inteligencia artificial que puede caminar de forma estable por multitud de terrenos, incluida la arena de la playa.
Esta tecnología desarrollada es capaz de modelar la fuerza recibida por un robot que camina en un suelo como la arena de la playa.
Además también trabajaron en una estructura de red neuronal artificial adecuada para tomar decisiones en tiempo real para que el robot pueda adaptarse a varios tipos de terreno sin información previa.
Gracias a esta red neuronal se podría ampliar el ámbito de aplicación de los robots cuadrúpedos para caminar o correr en distintos terrenos cambiantes.
Para la red neuronal, equiparon el perro robot RaiBo con un controlador adecuado entrenado y le dejaron correr en una playa de arena suave durante varias horas, pudiendo adaptarse de forma automática a las características del terreno.
No obstante, RaiBo llegó a alcanzar una velocidad de 3,03 m/s en esta playa de arena mientras sus patas estaban completamente hundidas en la arena.
También fue probado en otros terrenos
También llegaron a probar este robot en otros terrenos como algunos más duros, sean campos de hierba o una pista de atletismo, y pudo funcionar de forma estable adaptándose su tecnología al terreno en tiempo real.
Se espera que este avance contribuya a que los robots realicen tareas prácticas a medida que amplían la gama de terrenos en los que pueden operar.
“Se ha demostrado que proporcionar un controlador basado en el aprendizaje con una experiencia de contacto cercano con el terreno real que se deforma es esencial para la aplicación al terreno que se deforma“, señala Suyoung Choi, primer autor del estudio.
“El controlador propuesto se puede usar sin información previa sobre el terreno, por lo que se puede aplicar a varios estudios sobre la forma de andar de los robots”, añade.
