Usar el aprendizaje profundo para dar un toque táctil a las yemas de los dedos robóticos

 

Usar el aprendizaje profundo para dar un toque táctil a las yemas de los dedos robóticos
Crédito: Lepora & Lloyd.

Investigadores de la Universidad de Bristol han entrenado recientemente un modelo basado en una red neuronal profunda para recopilar información táctil sobre objetos tridimensionales. En su artículo, publicado en Revista IEEE Robotics & Automation, aplicaron la técnica de aprendizaje profundo a la punta de un dedo robótica con capacidades de detección y descubrieron que le permitía inferir más información sobre su entorno circundante.

«Nuestra idea general era recrear artificialmente el sentido del tacto al controlar los robots mientras interactúan físicamente con su entorno», dijo a TechXplore el profesor Nathan Lepora, uno de los investigadores que realizó el estudio. «Los humanos hacen esto sin pensar, por ejemplo, al pasar los dedos sobre un objeto para sentir su forma. Sin embargo, los cálculos subyacentes son sorprendentemente complejos. Implementamos este tipo de interacción física en un robot, aplicando el aprendizaje profundo a un artificial yema del dedo que detecta de manera análoga a la piel humana «.

El profesor Lepora ha estado tratando de recrear un sentido del tacto en los robots durante casi una década, ahora. En sus trabajos anteriores, utilizó técnicas de aprendizaje automático más convencionales, como los clasificadores probabilísticos. Sin embargo, descubrió que estas técnicas solo permitían a los robots realizar tareas muy básicas, como sentir formas 2D simples con un movimiento de golpeteo lento.

«El avance en este nuevo artículo fue que los métodos que utilizamos funcionan en tres dimensiones en objetos complejos naturales, deslizando la punta del dedo como lo harían los humanos», dijo el profesor Lepora. «Podríamos hacer esto debido a los avances en el aprendizaje profundo en los últimos años».

Usar el aprendizaje profundo para dar un toque táctil a las yemas de los dedos robóticos
El sensor táctil desarrollado por los investigadores. Crédito: Lepora y Lloyd

Proporcionar a los robots un sentido del tacto puede ayudarles a controlar sus manos y dedos, lo que les permite estimar la forma y la textura de los objetos o partes de los objetos con los que entran en contacto. Por ejemplo, cuando se desliza sobre una superficie siguiendo un borde, un robot podría estimar el ángulo del borde y mover su dedo robótico en consecuencia.

«El aprendizaje profundo nos permitió construir mapas confiables desde los datos sensoriales hasta las características de la superficie, como el ángulo del borde», dijo el profesor Lepora. «Esto es difícil, porque deslizar la punta de un dedo suave y humano sobre las superficies distorsiona los datos que reúne. Anteriormente, no pudimos separar esta distorsión de la forma de la superficie, pero en este trabajo, logramos entrenar una convolucionalidad profunda red neuronal con ejemplos de datos táctiles distorsionados, lo que nos permitió producir estimaciones precisas del ángulo de la superficie en una fracción de grado «.

Al recopilar estimaciones precisas de los ángulos de superficie, la técnica de aprendizaje profundo ideada por el profesor Lepora y sus colegas permite un mejor control de las yemas de los dedos robóticos. En el futuro, este método podría proporcionar a los robots una destreza física similar a la de los humanos, permitiéndoles adaptar eficientemente sus estrategias de agarre y manipulación en función de los objetos con los que están interactuando.

Hasta ahora, los investigadores han demostrado la efectividad de su técnica al integrarla con la punta de un dedo robótica. Sin embargo, en el futuro, podría aplicarse a todos los dedos y extremidades de un robot blando, lo que le permite manejar herramientas y completar tareas de manipulación de manera similar a los humanos. En última instancia, esto podría allanar el camino para el desarrollo de robots más eficientes que se implementarán en una variedad de entornos, incluidos los robots diseñados para completar las tareas domésticas, recoger productos en granjas o atender las necesidades del paciente en entornos de atención médica.

«Mi laboratorio también fabrica yemas de los dedos impresas en 3-D y manos completas de robots con sensores táctiles que reproducen el sentido del tacto humano», dijo el profesor Lepora. «En nuestros próximos estudios, tenemos la intención de utilizar métodos de inteligencia artificial como el propuesto en nuestro artículo para investigar las interacciones hábiles con manos robóticas táctiles enteras, lo que permitiría a los robots manejar herramientas u otros objetos de manera más eficiente».

 


Más información:
Nathan Lepora y col. Aprendizaje profundo óptimo para Robot Touch: entrenamiento de modelos de pose precisos de superficies y bordes 3D.

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