La ‘fusión de nubes de datos’ ayuda a los robots a trabajar en equipo en situaciones peligrosas

 

La ‘fusión de nubes de datos’ ayuda a los robots a trabajar en equipo en situaciones peligrosas
 

Un grupo de investigadores e ingenieros ha creado una nueva forma para que los robots agrupen los datos recopilados en tiempo real, permitiéndoles ‘pensar’ colectivamente y navegar a través de obstáculos difíciles, previamente no asignados como equipo.

Los investigadores publicaron sus hallazgos en IEEE / CAA Revista de Automática Sinica, publicado conjuntamente por el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos (IEEE) y la Asociación China de Automatización (CAA).

No hace mucho tiempo, el concepto de robots artificialmente inteligentes que imitaban la intuición y la cooperación de un rebaño de animales para lograr una tarea mutua se limitaba al ámbito de la ciencia ficción y nuestra imaginación. Pero un reciente esfuerzo conjunto entre investigadores internacionales demostró que los robots que trabajan juntos pueden navegar en terrenos desconocidos más rápido de lo que lo harían como individuos.

En el corazón del nuevo sistema de navegación robótica grupal de los investigadores se encuentra una nube de datos centralizada. Cada robot vinculado a la nube se basa en datos recopilados en tiempo real de todos los demás robots, aplicando algoritmos lógicos para ayudarlos a evitar los caminos más propensos a contener obstáculos.

El grupo adoptó un enfoque triple para desarrollar la capacidad de toma de decisiones de su grupo de robots. «Presentamos una solución combinada de cálculo muerto, transferencia de datos y visión artificial, basada en el sistema de visión técnica en tiempo real original basado en láser de nuestro grupo de investigación», dijo Mykhailo Ivanov, ingeniero y uno de los autores principales del estudio en Universidad Autónoma de Baja en México. Los esfuerzos anteriores, agregó, se centraron en cada problema por separado.

El estudio desplegó robots simples de cuatro ruedas en pistas de obstáculos diseñadas para tener puntos ciegos únicos para cada unidad. Los «ojos» de los robots se basaban en un láser simple y un par de sensores que evaluaban la luz reflejada para determinar la posición y la distancia. El equipo eligió la visión láser en lugar de las cámaras de video digitales porque el sistema láser puede funcionar en la oscuridad total y es menos costoso.

La capacidad de moverse a través de terrenos difíciles puede ser útil en una variedad de entornos donde existe la necesidad de recopilar datos, pero el entorno es demasiado pequeño o demasiado peligroso para los humanos. «Aquí tenemos terremotos con mucha frecuencia», dijo Ivanov sobre California. «Así que estos grupos robóticos, equipados con nuestro sistema de visión técnica, podrían monitorear la integridad estructural de los edificios, así como acelerar los esfuerzos de rescate después de un evento catastrófico.

El siguiente paso en esta investigación, dijo Ivanov, será mejorar la visión robótica, lo que haría que su sistema de trabajo en equipo de navegación basado en la nube sea potencialmente útil en una gama más amplia de industrias y aplicaciones.

 


Más información:
IEEE / CAA Revista de Automática Sinica, www.ieee-jas.org/en/article/do… 109 /

 

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