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El MIT usa mapas 4D para ayudar a los equipos robot a navegar entre obstáculos móviles

Un nuevo algoritmo incorpora el tiempo como la cuarta dimensión del mapeo.

[27/04/2016] Una cosa es evitar que los robots se golpeen con obstáculos fijos como una pared o los muebles, y otra cosa mucho más desafiante es evitar que se choquen con otros objetos móviles. El jueves, el MIT, pensando en los equipos de robots que trabajan juntos, anunció un nuevo algoritmo que ayuda a los robots a evitar objetos móviles.

Los algoritmos de planeamiento para equipos robot pueden ser centralizados, en donde una sola computadora toma decisiones para todo el equipo; o descentralizados, en donde cada robot toma sus propias decisiones. Este último enfoque es mucho mejor en términos de incorporar observaciones locales, pero también es más complicado, ya que cada robot en esencia tiene que adivinar qué es lo que van a hacer los otros.

El nuevo algoritmo del MIT toma un enfoque descentralizado y toma en cuenta no solo los obstáculos fijos sino también los móviles. Cada robot utiliza sus propias observaciones para mapear una región libre de obstáculos en su entorno inmediato. Luego, pasa el mapa a sus vecinos más cercanos. Cuando un robot recibe el mapa de un vecino, calcula la intersección de ese mapa con el suyo y lo pasa a otros vecinos.

Ya que cada robot se comunica solo con sus vecinos cercanos, el ancho de banda requerido para las comunicaciones se reduce considerablemente, en particular cuando hay muchos robots. Y cada robot termina con un mapa que refleja todos los obstáculos detectados por todo el equipo.

El algoritmo representa los obstáculos en movimiento incluyendo el tiempo como una cuarta dimensión de mapeo. Con esa dimensión incluida, describe la forma en que un mapa tridimensional tendría que cambiar para adaptarse a los cambios de posición de los obstáculos en un lapso de unos pocos segundos.

En las simulaciones con escuadrones de minihelicópteros, el algoritmo ofreció los mismos planes de vuelo que los de una versión centralizada, pero permitía pequeñas variaciones de acuerdo a las condiciones requeridas.

"Es un resultado muy emocionante, ya que combina muchas metas desafiantes, afirmó Daniela Rus, profesora del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación y directora del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT.

"Su grupo de robots tiene una meta local, que es mantenerse en una formación, y un objetivo global, que es dónde quieren ir o la trayectoria en que quiere que se muevan, explicó Rus. "Uno les permite operar en un mundo con obstáculos estáticos, pero también con obstáculos dinámicos inesperados, y uno tiene la garantía de que van a mantener sus objetivos locales y globales.

Cada robot actualiza su mapa varias veces por segundo, calculando la trayectoria que maximizará los objetivos locales y globales.

Para simular los ambientes en los que los seres humanos y los robots trabajan juntos, los investigadores también están probando una versión de su algoritmo en robots con ruedas cuyo objetivo es llevar un objeto colectivamente a través de una habitación en donde los seres humanos también se están moviendo.

Ellos presentarán su algoritmo el mes próximo en la Conferencia Internacional sobre Robótica y Automatización.

Katherine Noyes, IDG News Service