Un equipo de investigadores del MIT CSAIL y el Laboratorio de Sistemas de Información y Decisiones (LIDS) ha desarrollado un innovador sistema de control que permite a los robots blandos deformarse, adaptarse e interactuar con personas y objetos sin comprometer la seguridad. Este avance representa un paso significativo hacia la creación de máquinas que puedan colaborar de manera segura en entornos humanos.
Imaginemos un brazo robótico blando que se adapta al contorno de un racimo de uvas o un brócoli, ajustando su agarre en tiempo real mientras levanta el objeto. A diferencia de los robots rígidos tradicionales, que tienden a evitar el contacto con el entorno para minimizar riesgos, este nuevo diseño es capaz de percibir fuerzas sutiles, estirándose y flexionándose como lo haría una mano humana. Cada movimiento está meticulosamente calculado para evitar ejercer fuerzas excesivas mientras se realiza la tarea de manera eficiente.
Según Gioele Zardini, profesor asistente en MIT y autor principal del estudio, “inspirados por avances en el control seguro y métodos formales para robots rígidos, buscamos adaptar estas ideas a la robótica blanda”. Este enfoque no solo busca mejorar el rendimiento, sino también garantizar la seguridad durante las interacciones con humanos y objetos delicados.
Nueva metodología para garantizar la seguridad
El equipo ha creado un marco que combina teoría de control no lineal con técnicas avanzadas de modelado físico y optimización en tiempo real, lo que han denominado “seguridad consciente del contacto”. En esta metodología se utilizan funciones barrera de control de alto orden (HOCBF) y funciones Lyapunov de control de alto orden (HOCLF). Las HOCBF establecen límites operativos seguros, asegurando que el robot no ejerza fuerzas peligrosas, mientras que las HOCLF guían al robot hacia sus objetivos manteniendo un equilibrio entre seguridad y rendimiento.
“Estamos enseñando al robot a conocer sus propios límites al interactuar con el entorno”, explica Kiwan Wong, estudiante de doctorado en ingeniería mecánica del MIT y autor principal del artículo sobre este marco. “La especificación de los objetivos de control y las barreras de seguridad es bastante sencilla para los practicantes, lo que permite ver resultados tangibles en el comportamiento del robot.”
El sistema ha sido puesto a prueba mediante una serie de experimentos diseñados para evaluar su capacidad adaptativa y su respeto por los límites de seguridad. En uno de estos ensayos, el brazo presionó suavemente contra una superficie flexible, manteniendo una fuerza precisa sin excederse. En otro experimento, trazó los contornos de un objeto curvado ajustando su agarre para evitar deslizamientos. Estas pruebas demuestran que el marco puede generalizarse a diversas tareas mientras respeta límites claramente definidos.
Aplicaciones potenciales en diversos sectores
Los robots blandos equipados con esta tecnología podrían tener aplicaciones valiosas en entornos críticos como la atención médica, donde podrían asistir en cirugías minimizando riesgos para los pacientes. En la industria, serían capaces de manejar productos frágiles sin necesidad de supervisión constante. Además, en entornos domésticos, estos robots podrían ayudar con tareas cotidianas o cuidar a personas mayores o niños, representando un avance crucial hacia su integración como compañeros confiables en situaciones reales.
Daniela Rus, directora del CSAIL y coautora del estudio, afirma: “Los robots blandos tienen un potencial increíble. Sin embargo, garantizar la seguridad mientras se codifican tareas motrices simples siempre ha sido un desafío central.” La investigación busca crear un sistema donde los robots permanezcan flexibles y receptivos sin sobrepasar límites seguros.
Innovación técnica detrás del sistema
La estrategia de control se basa en un modelo dinámico conocido como Piecewise Cosserat-Segment (PCS), que predice cómo se deformará un robot blando bajo diferentes condiciones. Este modelo permite anticipar cómo responderá el cuerpo del robot ante distintas interacciones ambientales. Complementariamente, se utiliza el Teorema del Eje Separador Conservador Diferenciable (DCSAT), que estima distancias entre el robot blando y obstáculos circundantes.
A medida que avanza la investigación, el equipo planea extender sus métodos a robots blandos tridimensionales e integrar estrategias basadas en aprendizaje automático. Al combinar seguridad consciente del contacto con aprendizaje adaptativo, estos robots podrán abordar entornos aún más complejos e impredecibles.
"Lo emocionante es ver cómo estos robots actúan con gracia humana", concluye Rus. "Detrás de esa apariencia cuidadosa hay un riguroso marco de control que asegura que nunca sobrepasen sus límites."
Este trabajo fue respaldado por diversas instituciones y ha sido publicado recientemente en las Cartas sobre Robótica y Automatización del Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos.
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