Robótica

La robótica es una rama interdisciplinaria de la informática y la ingeniería. La robótica involucra el diseño, construcción, operación y uso de robots. El objetivo de la robótica es diseñar máquinas que puedan ayudar y ayudar a los humanos. La robótica integra campos de ingeniería mecánica, ingeniería eléctrica, ingeniería de la información, mecatrónica, electrónica, bioingeniería, ingeniería informática, ingeniería de control, ingeniería de software, matemáticas, etc.

La robótica desarrolla máquinas que pueden sustituir a los humanos y replicar las acciones humanas. Los robots se pueden usar en muchas situaciones para muchos propósitos, pero hoy en día muchos se usan en entornos peligrosos (incluida la inspección de materiales radiactivos, detección y desactivación de bombas), procesos de fabricación o donde los humanos no pueden sobrevivir (por ejemplo, en el espacio, bajo el agua, en condiciones de calor intenso). y limpieza y contención de materiales peligrosos y radiación). Los robots pueden adoptar cualquier forma, pero algunos están hechos para parecerse a los humanos en apariencia. Se afirma que esto ayuda en la aceptación de los robots en ciertos comportamientos replicativos que generalmente realizan las personas. Dichos robots intentan replicar caminar, levantar objetos, hablar, cognición o cualquier otra actividad humana. Muchos de los robots actuales están inspirados en la naturaleza, lo que contribuye al campo de la robótica bioinspirada.

Ciertos robots requieren la entrada del usuario para funcionar, mientras que otros funcionan de forma autónoma. El concepto de crear robots que puedan operar de forma autónoma se remonta a la época clásica, pero la investigación sobre la funcionalidad y los usos potenciales de los robots no creció sustancialmente hasta el siglo XX. A lo largo de la historia, varios académicos, inventores, ingenieros y técnicos han asumido con frecuencia que los robots algún día podrán imitar el comportamiento humano y administrar tareas de manera similar a la humana. Hoy en día, la robótica es un campo en rápido crecimiento, a medida que continúan los avances tecnológicos; la investigación, el diseño y la construcción de nuevos robots sirven para varios propósitos prácticos, ya sea a nivel nacional, comercial o militar. Muchos robots están diseñados para realizar trabajos que son peligrosos para las personas, como desactivar bombas, encontrar sobrevivientes en ruinas inestables, y explorando minas y naufragios. La robótica también se utiliza en STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) como ayuda para la enseñanza.

Etimología

La palabra robótica se derivó de la palabra robot, que fue presentada al público por el escritor checo Karel Čapek en su obra RUR (Robots universales de Rossum), que se publicó en 1920. La palabra robot proviene de la palabra eslava robota, que significa trabajo. /trabajo. La obra comienza en una fábrica que fabrica personas artificiales llamadas robots, criaturas que pueden confundirse con humanos, muy similares a las ideas modernas de los androides. El propio Karel Čapek no acuñó la palabra. Escribió una breve carta en referencia a una etimología en el Oxford English Dictionary en la que nombró a su hermano Josef Čapek como su autor real.

Según el Oxford English Dictionary, la palabra robótica fue utilizada por primera vez impresa por Isaac Asimov, en su cuento de ciencia ficción "¡Mentiroso!" , publicado en mayo de 1941 en Astounding Science Fiction. Asimov no sabía que estaba acuñando el término; dado que la ciencia y tecnología de los aparatos eléctricos es la electrónica, asumió que la robótica ya se refería a la ciencia y tecnología de los robots. En algunas de las otras obras de Asimov, afirma que el primer uso de la palabra robótica fue en su cuento Runaround (Astounding Science Fiction, marzo de 1942),donde introdujo su concepto de Las Tres Leyes de la Robótica. Sin embargo, la publicación original de "¡Mentiroso!" es anterior a "Runaround" por diez meses, por lo que el primero generalmente se cita como el origen de la palabra.

Historia

En 1948, Norbert Wiener formuló los principios de la cibernética, la base de la robótica práctica.

Los robots totalmente autónomos solo aparecieron en la segunda mitad del siglo XX. El primer robot programable y operado digitalmente, el Unimate, se instaló en 1961 para levantar piezas calientes de metal de una máquina de fundición a presión y apilarlas. Los robots comerciales e industriales están muy extendidos en la actualidad y se utilizan para realizar trabajos de manera más económica, precisa y confiable que los humanos. También se emplean en algunos trabajos que son demasiado sucios, peligrosos o aburridos para ser adecuados para los humanos. Los robots se utilizan ampliamente en la fabricación, el montaje, el embalaje y el embalaje, la minería, el transporte, la exploración terrestre y espacial, la cirugía, el armamento, la investigación de laboratorio, la seguridad y la producción en masa de bienes de consumo e industriales.

Aspectos robóticos

Hay muchos tipos de robots; se utilizan en muchos entornos diferentes y para muchos usos diferentes. Aunque son muy diversos en aplicación y forma, todos comparten tres similitudes básicas en lo que respecta a su construcción:

1. Todos los robots tienen algún tipo de construcción mecánica, un marco, forma o forma diseñada para realizar una tarea en particular. Por ejemplo, un robot diseñado para viajar a través de tierra o lodo pesado podría usar orugas. El aspecto mecánico es principalmente la solución del creador para completar la tarea asignada y lidiar con la física del entorno que lo rodea. La forma sigue la funcion.
2. Los robots tienen componentes eléctricos que alimentan y controlan la maquinaria. Por ejemplo, el robot con orugas necesitaría algún tipo de energía para mover las orugas. Ese poder viene en forma de electricidad, que tendrá que viajar a través de un cable y originarse en una batería, un circuito eléctrico básico. Incluso las máquinas a gasolina que obtienen su energía principalmente de la gasolina aún requieren una corriente eléctrica para iniciar el proceso de combustión, razón por la cual la mayoría de las máquinas a gasolina, como los automóviles, tienen baterías. El aspecto eléctrico de los robots se usa para el movimiento (a través de motores), la detección (donde las señales eléctricas se usan para medir cosas como el calor, el sonido, la posición y el estado de la energía) y la operación (los robots necesitan cierto nivel de energía eléctrica suministrada a sus motores y sensores para activar y realizar operaciones básicas)
3. Todos los robots contienen algún nivel de código de programación informática. Un programa es cómo un robot decide cuándo o cómo hacer algo. En el ejemplo de la oruga, un robot que necesita moverse por un camino embarrado puede tener la construcción mecánica correcta y recibir la cantidad correcta de energía de su batería, pero no iría a ninguna parte sin un programa que le indique que se mueva. Los programas son la esencia central de un robot, podría tener una excelente construcción mecánica y eléctrica, pero si su programa está mal construido, su rendimiento será muy pobre (o puede que no funcione en absoluto). Hay tres tipos diferentes de programas robóticos: control remoto, inteligencia artificial e híbrido. Un robot con programación de control remoto tiene un conjunto preexistente de comandos que solo ejecutará si recibe una señal de una fuente de control, y cuando lo haga. típicamente un ser humano con un control remoto. Quizás sea más apropiado ver los dispositivos controlados principalmente por comandos humanos como parte de la disciplina de la automatización en lugar de la robótica. Los robots que usan inteligencia artificial interactúan con su entorno por sí mismos sin una fuente de control y pueden determinar las reacciones a los objetos y problemas que encuentran usando su programación preexistente. Hybrid es una forma de programación que incorpora funciones de IA y RC en ellos. y puede determinar las reacciones a los objetos y problemas que encuentran utilizando su programación preexistente. Hybrid es una forma de programación que incorpora funciones de IA y RC en ellos. y puede determinar las reacciones a los objetos y problemas que encuentran utilizando su programación preexistente. Hybrid es una forma de programación que incorpora funciones de IA y RC en ellos.

Aplicaciones

A medida que se diseñan más y más robots para tareas específicas, este método de clasificación se vuelve más relevante. Por ejemplo, muchos robots están diseñados para trabajos de ensamblaje, que pueden no ser fácilmente adaptables para otras aplicaciones. Se denominan "robots de montaje". Para la soldadura de costuras, algunos proveedores proporcionan sistemas de soldadura completos con el robot, es decir, el equipo de soldadura junto con otras instalaciones de manipulación de materiales, como mesas giratorias, etc., como una unidad integrada. Un sistema robótico integrado de este tipo se denomina "robot de soldadura", aunque su unidad de manipulación discreta podría adaptarse a una variedad de tareas. Algunos robots están diseñados específicamente para la manipulación de cargas pesadas y están etiquetados como "robots de servicio pesado".

Las aplicaciones actuales y potenciales incluyen:

• Robots militares.
• Robots industriales. Los robots se utilizan cada vez más en la fabricación (desde la década de 1960). Según datos de Robotic Industries Association US, en 2016 la industria automotriz fue el principal cliente de robots industriales con el 52% de las ventas totales. En la industria automotriz, pueden representar más de la mitad de la "mano de obra". Incluso hay fábricas de "luces apagadas", como una fábrica de teclados de IBM en Texas que se automatizó por completo ya en 2003.
• Cobots (robots colaborativos).
• Robots de construcción. Los robots de construcción se pueden dividir en tres tipos: robots tradicionales, brazo robótico y exoesqueleto robótico.
• Robots agrícolas (AgRobots). El uso de robots en la agricultura está estrechamente relacionado con el concepto de agricultura de precisión asistida por IA y el uso de drones. La investigación de 1996-1998 también demostró que los robots pueden realizar una tarea de pastoreo.
• Robots médicos de varios tipos (como el Sistema Quirúrgico da Vinci y Hospi).
• Automatización de cocinas. Ejemplos comerciales de automatización de cocinas son Flippy (hamburguesas), Zume Pizza (pizza), Cafe X (café), Makr Shakr (cócteles), Frobot (yogures helados) y Sally (ensaladas). Los ejemplos caseros son Rotimatic (horneado de pan plano) y Boris (carga de lavavajillas).
• Robot combat for sport: pasatiempo o evento deportivo en el que dos o más robots luchan en una arena para desactivarse entre sí. Esto ha pasado de ser un pasatiempo en la década de 1990 a varias series de televisión en todo el mundo.
• Limpieza de áreas contaminadas, como desechos tóxicos o instalaciones nucleares.
• Robots domésticos.
• Nanorobots.
• Robótica enjambre.
• Drones autónomos.
• Marcado de líneas de campo deportivo.

Componentes

Fuente de alimentación

En la actualidad, la mayoría de las baterías (de plomo-ácido) se utilizan como fuente de energía. Se pueden utilizar muchos tipos diferentes de baterías como fuente de energía para los robots. Van desde baterías de plomo-ácido, que son seguras y tienen una vida útil relativamente larga, pero son bastante pesadas en comparación con las baterías de plata-cadmio que tienen un volumen mucho menor y actualmente son mucho más caras. El diseño de un robot alimentado por batería debe tener en cuenta factores como la seguridad, la vida útil del ciclo y el peso. También se pueden utilizar generadores, a menudo algún tipo de motor de combustión interna. Sin embargo, tales diseños son a menudo mecánicamente complejos y necesitan un combustible, requieren disipación de calor y son relativamente pesados. Una atadura que conecte el robot a una fuente de alimentación eliminaría la fuente de alimentación del robot por completo. Esto tiene la ventaja de ahorrar peso y espacio al trasladar todos los componentes de generación y almacenamiento de energía a otro lugar. Sin embargo, este diseño tiene el inconveniente de tener constantemente un cable conectado al robot, lo que puede ser difícil de manejar.Las posibles fuentes de energía podrían ser:

• neumático (gases comprimidos)
• Energía solar (usando la energía del sol y convirtiéndola en energía eléctrica)
• hidráulica (líquidos)
• almacenamiento de energía del volante
• basura orgánica (a través de la digestión anaeróbica)
• nuclear

Actuación

Los actuadores son los "músculos" de un robot, las partes que convierten la energía almacenada en movimiento. Con mucho, los actuadores más populares son los motores eléctricos que hacen girar una rueda o un engranaje, y los actuadores lineales que controlan los robots industriales en las fábricas. Hay algunos avances recientes en tipos alternativos de actuadores, que funcionan con electricidad, productos químicos o aire comprimido.

Motor electrico

La gran mayoría de los robots utilizan motores eléctricos, a menudo motores de CC con escobillas y sin escobillas en robots portátiles o motores de CA en robots industriales y máquinas CNC. Estos motores a menudo se prefieren en sistemas con cargas más ligeras y donde la forma predominante de movimiento es rotacional.

Actuadores lineales

Varios tipos de actuadores lineales se mueven hacia adentro y hacia afuera en lugar de girar y, a menudo, tienen cambios de dirección más rápidos, particularmente cuando se necesitan fuerzas muy grandes, como con la robótica industrial. Por lo general, funcionan con aire comprimido y oxidado (actuador neumático) o aceite (actuador hidráulico). Los actuadores lineales también pueden funcionar con electricidad, que generalmente consta de un motor y un tornillo de avance. Otro tipo común es un actuador lineal mecánico que se gira a mano, como un piñón y cremallera en un automóvil.

Serie de actuadores elásticos

La actuación elástica en serie (SEA) se basa en la idea de introducir elasticidad intencional entre el actuador del motor y la carga para un control de fuerza robusto. Debido a la menor inercia reflejada resultante, la actuación elástica en serie mejora la seguridad cuando un robot interactúa con el entorno (p. ej., humanos o piezas de trabajo) o durante colisiones. Además, también proporciona eficiencia energética y absorción de impactos (filtrado mecánico) al tiempo que reduce el desgaste excesivo de la transmisión y otros componentes mecánicos. Este enfoque se ha empleado con éxito en varios robots, en particular robots de fabricación avanzada y robots humanoides andantes.

El diseño del controlador de un actuador elástico en serie se realiza con mayor frecuencia dentro del marco de pasividad, ya que garantiza la seguridad de la interacción con entornos no estructurados. A pesar de su notable robustez de estabilidad, este marco adolece de las estrictas limitaciones impuestas al controlador que pueden afectar el rendimiento. Se remite al lector a la siguiente encuesta que resume las arquitecturas de controlador comunes para SEA junto con las correspondientes condiciones de pasividad suficiente. Un estudio reciente ha derivado las condiciones de pasividad necesarias y suficientes para una de las arquitecturas de control de impedancia más comunes, a saber, SEA de fuente de velocidad.Este trabajo es de particular importancia ya que impulsa los límites de pasividad no conservadores en un esquema SEA por primera vez, lo que permite una mayor selección de ganancias de control.

Músculos del aire

Los músculos artificiales neumáticos, también conocidos como músculos de aire, son tubos especiales que se expanden (típicamente hasta un 42 %) cuando se fuerza el aire dentro de ellos. Se utilizan en algunas aplicaciones robóticas.

Alambre muscular

El alambre muscular, también conocido como aleación con memoria de forma, alambre Nitinol® o Flexinol®, es un material que se contrae (menos del 5%) cuando se aplica electricidad. Se han utilizado para algunas aplicaciones de robots pequeños.

Polímeros electroactivos

Los EAP o EPAM son un material plástico que puede contraerse sustancialmente (hasta un 380 % de tensión de activación) con la electricidad y se han utilizado en los músculos faciales y los brazos de los robots humanoides y para permitir que los nuevos robots floten, vuelen, naden o caminen.

Motores piezoeléctricos

Las alternativas recientes a los motores de CC son los motores piezoeléctricos o los motores ultrasónicos. Estos funcionan con un principio fundamentalmente diferente, por el cual pequeños elementos piezocerámicos, que vibran miles de veces por segundo, provocan un movimiento lineal o giratorio. Existen diferentes mecanismos de funcionamiento; un tipo utiliza la vibración de los elementos piezoeléctricos para mover el motor en círculo o en línea recta. Otro tipo utiliza los elementos piezoeléctricos para hacer vibrar una tuerca o para accionar un tornillo. Las ventajas de estos motores son la resolución nanométrica, la velocidad y la fuerza disponible para su tamaño. Estos motores ya están disponibles comercialmente y se utilizan en algunos robots.

Nanotubos elásticos

Los nanotubos elásticos son una tecnología de músculo artificial prometedora en fase inicial de desarrollo experimental. La ausencia de defectos en los nanotubos de carbono permite que estos filamentos se deformen elásticamente en varios porcentajes, con niveles de almacenamiento de energía de quizás 10 J/cm para los nanotubos metálicos. Los bíceps humanos podrían reemplazarse con un alambre de 8 mm de diámetro de este material. Tal "músculo" compacto podría permitir que los futuros robots superen en velocidad y salto a los humanos.

Detección

Los sensores permiten que los robots reciban información sobre una determinada medida del entorno o de los componentes internos. Esto es esencial para que los robots realicen sus tareas y actúen ante cualquier cambio en el entorno para calcular la respuesta adecuada. Se utilizan para diversas formas de medición, para dar a los robots advertencias sobre seguridad o mal funcionamiento, y para proporcionar información en tiempo real de la tarea que está realizando.

Toque

Las manos robóticas y protésicas actuales reciben mucha menos información táctil que la mano humana. Investigaciones recientes han desarrollado una matriz de sensores táctiles que imita las propiedades mecánicas y los receptores táctiles de las yemas de los dedos humanos. La matriz de sensores está construida como un núcleo rígido rodeado por un fluido conductor contenido por una piel elastomérica. Los electrodos se montan en la superficie del núcleo rígido y se conectan a un dispositivo de medición de impedancia dentro del núcleo. Cuando la piel artificial toca un objeto, la trayectoria del fluido alrededor de los electrodos se deforma, lo que produce cambios de impedancia que mapean las fuerzas recibidas del objeto. Los investigadores esperan que una función importante de estas puntas de los dedos artificiales sea ajustar el agarre robótico de los objetos sostenidos.

Científicos de varios países europeos e Israel desarrollaron una prótesis de mano en 2009, llamada SmartHand, que funciona como una mano real, lo que permite a los pacientes escribir con ella, escribir en un teclado, tocar el piano y realizar otros movimientos finos. La prótesis tiene sensores que permiten al paciente sentir una sensación real en la punta de sus dedos.

Visión

La visión artificial es la ciencia y la tecnología de las máquinas que ven. Como disciplina científica, la visión por computadora se ocupa de la teoría detrás de los sistemas artificiales que extraen información de las imágenes. Los datos de imagen pueden tomar muchas formas, como secuencias de video y vistas de cámaras.

En la mayoría de las aplicaciones prácticas de visión por computadora, las computadoras están preprogramadas para resolver una tarea en particular, pero los métodos basados ​​en el aprendizaje se están volviendo cada vez más comunes.

Los sistemas de visión artificial se basan en sensores de imagen que detectan la radiación electromagnética, que normalmente se presenta en forma de luz visible o luz infrarroja. Los sensores están diseñados usando física de estado sólido. El proceso por el cual la luz se propaga y se refleja en las superficies se explica mediante la óptica. Los sensores de imagen sofisticados incluso requieren mecánica cuántica para proporcionar una comprensión completa del proceso de formación de imágenes. Los robots también pueden equiparse con múltiples sensores de visión para poder calcular mejor la sensación de profundidad en el entorno. Al igual que los ojos humanos, los "ojos" de los robots también deben poder enfocarse en un área particular de interés y también ajustarse a las variaciones en la intensidad de la luz.

Hay un subcampo dentro de la visión por computadora donde los sistemas artificiales están diseñados para imitar el procesamiento y el comportamiento del sistema biológico, en diferentes niveles de complejidad. Además, algunos de los métodos basados ​​en el aprendizaje desarrollados dentro de la visión artificial tienen su origen en la biología.

Otro

Otras formas comunes de detección en robótica utilizan lidar, radar y sonar. Lidar mide la distancia a un objetivo iluminando el objetivo con luz láser y midiendo la luz reflejada con un sensor. El radar utiliza ondas de radio para determinar el alcance, el ángulo o la velocidad de los objetos. El sonar utiliza la propagación del sonido para navegar, comunicarse o detectar objetos sobre o debajo de la superficie del agua.

Manipulación

Matt Mason ha proporcionado una definición de manipulación robótica como: "la manipulación se refiere al control de un agente de su entorno a través del contacto selectivo".

Los robots necesitan manipular objetos; recoger, modificar, destruir o tener algún otro efecto. Por lo tanto, el extremo funcional de un brazo robótico destinado a producir el efecto (ya sea una mano o una herramienta) a menudo se denomina efectores finales, mientras que el "brazo" se denomina manipulador. La mayoría de los brazos robóticos tienen efectores finales reemplazables, cada uno de los cuales les permite realizar una pequeña variedad de tareas. Algunos tienen un manipulador fijo que no se puede reemplazar, mientras que unos pocos tienen un manipulador de uso muy general, por ejemplo, una mano humanoide.

Pinzas mecánicas

Uno de los tipos más comunes de efectores finales son las "pinzas". En su manifestación más simple, consta de solo dos dedos que pueden abrirse y cerrarse para recoger y soltar una variedad de objetos pequeños. Los dedos pueden, por ejemplo, estar hechos de una cadena atravesada por un alambre de metal. Las manos que se asemejan y funcionan más como una mano humana incluyen la mano de la sombra y la mano de Robonaut. Las manos que tienen una complejidad de nivel medio incluyen la mano de Delft. Las pinzas mecánicas pueden ser de varios tipos, incluidas las de fricción y las mordazas envolventes. Las mordazas de fricción utilizan toda la fuerza de la pinza para sujetar el objeto en su lugar mediante la fricción. Las mordazas envolventes acunan el objeto en su lugar, usando menos fricción.

Efectores finales de succión

Los efectores finales de succión, alimentados por generadores de vacío, son dispositivos astrictivos muy simples que pueden soportar cargas muy grandes siempre que la superficie de prensión sea lo suficientemente suave para garantizar la succión.

Los robots de selección y colocación para componentes electrónicos y para objetos grandes como parabrisas de automóviles, a menudo utilizan efectores finales de vacío muy simples.

La succión es un tipo de efector final muy utilizado en la industria, en parte porque el cumplimiento natural de los efectores finales de succión suave puede permitir que un robot sea más robusto en presencia de una percepción robótica imperfecta. Como ejemplo: considere el caso de un sistema de visión de robot que estima la posición de una botella de agua, pero tiene 1 centímetro de error. Si bien esto puede causar que una pinza mecánica rígida perfore la botella de agua, el efector final de succión suave puede doblarse ligeramente y adaptarse a la forma de la superficie de la botella de agua.

Efectores de propósito general

Algunos robots avanzados están comenzando a usar manos completamente humanoides, como Shadow Hand, MANUS y Schunk hand. Estos son manipuladores muy diestros, con hasta 20 grados de libertad y cientos de sensores táctiles.

Locomoción

Robots rodantes

Para simplificar, la mayoría de los robots móviles tienen cuatro ruedas o varias pistas continuas. Algunos investigadores han intentado crear robots con ruedas más complejos con solo una o dos ruedas. Estos pueden tener ciertas ventajas, como una mayor eficiencia y piezas reducidas, además de permitir que un robot navegue en lugares reducidos que un robot de cuatro ruedas no podría.

Robots equilibradores de dos ruedas

Los robots de equilibrio generalmente usan un giroscopio para detectar cuánto cae un robot y luego mueven las ruedas proporcionalmente en la misma dirección, para contrarrestar la caída a cientos de veces por segundo, según la dinámica de un péndulo invertido. Se han diseñado muchos robots de equilibrio diferentes. Si bien el Segway no se considera comúnmente como un robot, se puede considerar como un componente de un robot, cuando se usa como tal, los Segway se refieren a ellos como RMP (Plataforma de movilidad robótica). Un ejemplo de este uso ha sido como Robonaut de la NASA que se ha montado en un Segway.

Robots equilibradores de una rueda

Un robot de equilibrio de una rueda es una extensión de un robot de equilibrio de dos ruedas para que pueda moverse en cualquier dirección 2D usando una bola redonda como su única rueda. Recientemente se han diseñado varios robots de equilibrio de una rueda, como el "Ballbot" de la Universidad Carnegie Mellon, que tiene la altura y el ancho aproximados de una persona, y el "BallIP" de la Universidad Tohoku Gakuin. Debido a la forma larga y delgada y la capacidad de maniobrar en espacios reducidos, tienen el potencial de funcionar mejor que otros robots en entornos con personas.

Robots orbe esféricos

Se han realizado varios intentos en robots que están completamente dentro de una bola esférica, ya sea haciendo girar un peso dentro de la bola o girando las capas exteriores de la esfera. Estos también han sido referidos como orbe bot o ball bot.

Robots de seis ruedas

El uso de seis ruedas en lugar de cuatro ruedas puede brindar una mejor tracción o agarre en terrenos al aire libre, como tierra rocosa o césped.

Robots rastreados

Las orugas del tanque proporcionan aún más tracción que un robot de seis ruedas. Las ruedas con orugas se comportan como si estuvieran hechas de cientos de ruedas, por lo que son muy comunes para los robots militares y de exteriores, donde el robot debe conducir en terrenos muy accidentados. Sin embargo, son difíciles de usar en interiores, como alfombras y pisos lisos. Los ejemplos incluyen el robot urbano "Urbie" de la NASA.

Caminar aplicado a robots

Caminar es un problema difícil y dinámico de resolver. Se han fabricado varios robots que pueden caminar de forma fiable sobre dos piernas, sin embargo, todavía no se ha fabricado ninguno que sea tan robusto como un ser humano. Se han realizado muchos estudios sobre la caminata inspirada en humanos, como el laboratorio AMBER que fue establecido en 2008 por el Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad Texas A&M. Se han construido muchos otros robots que caminan sobre más de dos patas, debido a que estos robots son significativamente más fáciles de construir. Los robots que caminan se pueden usar para terrenos irregulares, lo que proporcionaría una mejor movilidad y eficiencia energética que otros métodos de locomoción. Por lo general, los robots de dos patas pueden caminar bien en pisos planos y ocasionalmente pueden subir escaleras. Ninguno puede caminar sobre terreno rocoso e irregular. Algunos de los métodos que se han probado son:

ZMP técnico

El punto de momento cero (ZMP) es el algoritmo utilizado por robots como el ASIMO de Honda. La computadora a bordo del robot trata de mantener las fuerzas de inercia totales (la combinación de la gravedad de la Tierra y la aceleración y desaceleración al caminar), exactamente opuestas a la fuerza de reacción del piso (la fuerza del piso que empuja hacia atrás el pie del robot). De esta manera, las dos fuerzas se cancelan, sin dejar momento (fuerza que hace que el robot gire y se caiga). Sin embargo, no es exactamente así como camina un ser humano, y la diferencia es obvia para los observadores humanos, algunos de los cuales han señalado que ASIMO camina como si necesitara ir al baño. El algoritmo de caminata de ASIMO no es estático y se usa algo de equilibrio dinámico (ver más abajo). Sin embargo, todavía requiere una superficie lisa para caminar.

Saltando

Varios robots, construidos en la década de 1980 por Marc Raibert en el Laboratorio de Piernas del MIT, demostraron con éxito una marcha muy dinámica. Inicialmente, un robot con una sola pierna y un pie muy pequeño podía mantenerse erguido simplemente saltando. El movimiento es el mismo que el de una persona en un pogo stick. A medida que el robot cae hacia un lado, salta ligeramente en esa dirección para agarrarse a sí mismo. Pronto, el algoritmo se generalizó a dos y cuatro patas. Se demostró un robot bípedo corriendo e incluso dando saltos mortales. También se demostró un cuadrúpedo que podía trotar, correr, caminar y saltar. Para obtener una lista completa de estos robots, consulte la página de robots del laboratorio de piernas del MIT.

Equilibrio dinámico (caída controlada)

Una forma más avanzada para que un robot camine es mediante el uso de un algoritmo de equilibrio dinámico, que es potencialmente más robusto que la técnica del punto de momento cero, ya que monitorea constantemente el movimiento del robot y coloca los pies para mantener la estabilidad. Esta técnica fue demostrada recientemente por Dexter Robot de Anybots, que es tan estable que incluso puede saltar. Otro ejemplo es la TU Delft Flame.

Dinámica pasiva

Quizás el enfoque más prometedor utiliza la dinámica pasiva donde el impulso de las extremidades oscilantes se utiliza para una mayor eficiencia. Se ha demostrado que los mecanismos humanoides totalmente sin energía pueden caminar por una pendiente suave, usando solo la gravedad para impulsarse. Usando esta técnica, un robot solo necesita suministrar una pequeña cantidad de potencia de motor para caminar sobre una superficie plana o un poco más para caminar cuesta arriba. Esta técnica promete hacer que los robots andantes sean al menos diez veces más eficientes que los andadores ZMP, como ASIMO.

Otros métodos de locomoción.

Volador

Un avión de pasajeros moderno es esencialmente un robot volador, con dos humanos para manejarlo. El piloto automático puede controlar el avión en cada etapa del viaje, incluido el despegue, el vuelo normal e incluso el aterrizaje. Otros robots voladores están deshabitados y se conocen como vehículos aéreos no tripulados (UAV). Pueden ser más pequeños y livianos sin un piloto humano a bordo y volar a territorio peligroso para misiones de vigilancia militar. Algunos incluso pueden disparar a objetivos bajo control. También se están desarrollando vehículos aéreos no tripulados que pueden disparar a los objetivos de forma automática, sin necesidad de una orden de un ser humano. Otros robots voladores incluyen misiles de crucero, el Entomopter y el robot micro helicóptero Epson. Los robots como Air Penguin, Air Ray y Air Jelly tienen cuerpos más livianos que el aire, impulsados ​​por paletas y guiados por sonar.

Serpenteando

Se han desarrollado con éxito varios robots serpiente. Imitando la forma en que se mueven las serpientes reales, estos robots pueden navegar en espacios muy reducidos, lo que significa que algún día podrían usarse para buscar personas atrapadas en edificios derrumbados. El robot serpiente japonés ACM-R5 puede incluso navegar tanto en tierra como en el agua.

Patinaje

Se ha desarrollado una pequeña cantidad de robots de patinaje, uno de los cuales es un dispositivo para caminar y patinar de múltiples modos. Tiene cuatro patas, con ruedas sin motor, que pueden caminar o rodar. Otro robot, Plen, puede usar una patineta en miniatura o patines y patinar sobre un escritorio.

Escalada

Se han utilizado varios enfoques diferentes para desarrollar robots que tienen la capacidad de escalar superficies verticales. Un enfoque imita los movimientos de un escalador humano en una pared con protuberancias; ajustando el centro de masa y moviendo cada miembro a su vez para ganar palanca. Un ejemplo de esto es Capuchin, construido por el Dr. Ruixiang Zhang en la Universidad de Stanford, California. Otro enfoque utiliza el método especializado de la punta de los dedos de los geckos trepadores de paredes, que pueden correr sobre superficies lisas como el vidrio vertical. Los ejemplos de este enfoque incluyen Wallbot y Stickybot.

El Technology Daily de China informó el 15 de noviembre de 2008 que el Dr. Li Hiu Yeung y su grupo de investigación de New Concept Aircraft (Zhuhai) Co., Ltd. habían desarrollado con éxito un robot gecko biónico llamado "Speedy Freelander". Según el Dr. Yeung, el robot gecko podía subir y bajar rápidamente una variedad de paredes de edificios, navegar a través de fisuras en el suelo y en las paredes, y caminar boca abajo en el techo. También fue capaz de adaptarse a las superficies de vidrio liso, paredes rugosas, pegajosas o polvorientas, así como a varios tipos de materiales metálicos. También podría identificar y sortear obstáculos automáticamente. Su flexibilidad y velocidad eran comparables a las de un gecko natural. Un tercer enfoque consiste en imitar el movimiento de una serpiente trepando por un poste.

Natación (Piscina)

Se calcula que al nadar algunos peces pueden alcanzar una eficiencia propulsora superior al 90%. Además, pueden acelerar y maniobrar mucho mejor que cualquier barco o submarino fabricado por el hombre, y producen menos ruido y perturbaciones en el agua. Por lo tanto, a muchos investigadores que estudian robots submarinos les gustaría copiar este tipo de locomoción. Ejemplos notables son el Robotic Fish G9 de Ciencias de la Computación de la Universidad de Essex y el Robot Tuna construido por el Instituto de Robótica de Campo, para analizar y modelar matemáticamente el movimiento thunniforme. el pingüino acuático,diseñado y construido por Festo de Alemania, copia la forma aerodinámica y la propulsión de las "aletas" delanteras de los pingüinos. Festo también ha construido Aqua Ray y Aqua Jelly, que emulan la locomoción de las mantarrayas y las medusas, respectivamente.

En 2014 , iSplash -II fue desarrollado por el estudiante de doctorado Richard James Clapham y el profesor Huosheng Hu en la Universidad de Essex. Fue el primer pez robótico capaz de superar a los peces carangiformes reales en términos de velocidad máxima promedio (medida en longitudes corporales/segundo) y resistencia, la duración en que se mantiene la velocidad máxima. Esta construcción alcanzó velocidades de natación de 11,6BL/s (es decir, 3,7 m/s). La primera construcción, iSplash -I (2014) fue la primera plataforma robótica en aplicar un movimiento de natación carangiforme de cuerpo completo que aumentó la velocidad de natación en un 27 % con respecto al enfoque tradicional de una forma de onda confinada posterior.

Navegar

También se han desarrollado robots veleros para realizar mediciones en la superficie del océano. Un robot de velero típico es Vaimos construido por IFREMER y ENSTA-Bretagne. Dado que la propulsión de los robots de veleros utiliza el viento, la energía de las baterías solo se utiliza para el ordenador, para la comunicación y para los actuadores (para poner a punto el timón y la vela). Si el robot está equipado con paneles solares, teóricamente podría navegar para siempre. Las dos principales competiciones de robots para veleros son WRSC, que se celebra todos los años en Europa, y Sailbot.

Interacción ambiental y navegación.

Aunque un porcentaje significativo de los robots en servicio hoy en día están controlados por humanos o funcionan en un entorno estático, existe un interés creciente en los robots que pueden funcionar de forma autónoma en un entorno dinámico. Estos robots requieren una combinación de hardware y software de navegación para atravesar su entorno. En particular, los eventos imprevistos (p. ej., personas y otros obstáculos que no están fijos) pueden causar problemas o colisiones. Algunos robots muy avanzados, como ASIMO y Meinü robot, tienen un hardware y software de navegación de robots especialmente buenos. Además, los autos autocontrolados, el auto sin conductor de Ernst Dickmanns y los participantes en el DARPA Grand Challenge, son capaces de detectar bien el entorno y, posteriormente, tomar decisiones de navegación basadas en esta información, incluso mediante un enjambre de robots autónomos.La mayoría de estos robots emplean un dispositivo de navegación GPS con puntos de ruta, junto con un radar, a veces combinado con otros datos sensoriales como lidar, cámaras de video y sistemas de guía inercial para una mejor navegación entre los puntos de ruta.

Interacción humano-robot

El estado del arte en inteligencia sensorial para robots tendrá que progresar en varios órdenes de magnitud si queremos que los robots que trabajan en nuestros hogares vayan más allá de aspirar los pisos. Para que los robots funcionen de manera efectiva en los hogares y otros entornos no industriales, la forma en que se les instruya para realizar su trabajo y, especialmente, cómo se les indicará que se detengan, será de vital importancia. Las personas que interactúan con ellos pueden tener poca o ninguna formación en robótica, por lo que cualquier interfaz deberá ser extremadamente intuitiva. Los autores de ciencia ficción también suelen asumir que los robots eventualmente serán capaces de comunicarse con los humanos a través del habla, los gestos y las expresiones faciales, en lugar de una interfaz de línea de comandos. Aunque el habla sería la forma más natural de comunicarse para el ser humano, no es natural para el robot. Probablemente pasará mucho tiempo antes de que los robots interactúen con tanta naturalidad como el ficticio C-3PO o Data of Star Trek, Next Generation. Aunque el estado actual de la robótica no puede cumplir con los estándares de estos robots de ciencia ficción, los personajes robóticos de los medios (p. ej., Wall-E, R2-D2) pueden generar simpatías en la audiencia que aumentan la disposición de las personas a aceptar robots reales en el futuro.También es probable que aumente la aceptación de los robots sociales si las personas pueden conocer a un robot social en las condiciones adecuadas. Los estudios han demostrado que interactuar con un robot mirando, tocando o incluso imaginando interactuar con el robot puede reducir los sentimientos negativos que algunas personas tienen sobre los robots antes de interactuar con ellos. Sin embargo, si los sentimientos negativos preexistentes son especialmente fuertes, interactuar con un robot puede aumentar esos sentimientos negativos hacia los robots.

Reconocimiento de voz

Interpretar el flujo continuo de sonidos provenientes de un humano, en tiempo real, es una tarea difícil para una computadora, principalmente debido a la gran variabilidad del habla. Una misma palabra, pronunciada por la misma persona, puede sonar diferente dependiendo de la acústica local, el volumen, la palabra anterior, si el hablante está resfriado o no, etc. Se vuelve aún más difícil cuando el hablante tiene un acento diferente. No obstante, se han logrado grandes avances en este campo desde que Davis, Biddulph y Balashek diseñaron el primer "sistema de entrada de voz" que reconocía "diez dígitos hablados por un solo usuario con un 100 % de precisión" en 1952. Actualmente, los mejores sistemas pueden reconocer habla continua y natural, hasta 160 palabras por minuto, con una precisión del 95 %.Con la ayuda de la inteligencia artificial, las máquinas hoy en día pueden usar la voz de las personas para identificar sus emociones, como satisfacción o enojo.

Voz robótica

Existen otros obstáculos al permitir que el robot use la voz para interactuar con los humanos. Por razones sociales, la voz sintética resulta subóptima como medio de comunicación, por lo que es necesario desarrollar el componente emocional de la voz robótica a través de diversas técnicas. Una ventaja de la bifurcación difónica es que la emoción que el robot está programado para proyectar, se puede llevar en la cinta de voz o fonema, ya preprogramado en los medios de voz. Uno de los primeros ejemplos es un robot docente llamado Leachim desarrollado en 1974 por Michael J. Freeman. Leachim pudo convertir la memoria digital en un discurso verbal rudimentario en discos de computadora pregrabados. Fue programado para enseñar a estudiantes en el Bronx, Nueva York.

Gestos

Uno puede imaginar, en el futuro, explicarle a un chef robot cómo hacer un pastel o pedirle direcciones a un policía robot. En ambos casos, hacer gestos con las manos ayudaría a las descripciones verbales. En el primer caso, el robot estaría reconociendo los gestos realizados por el humano, y quizás repitiéndolos para confirmarlos. En el segundo caso, el oficial de policía robot haría un gesto para indicar "por el camino, luego gire a la derecha". Es probable que los gestos formen parte de la interacción entre humanos y robots. Se han desarrollado muchos sistemas para reconocer los gestos de las manos humanas.

Expresión facial

Las expresiones faciales pueden proporcionar información rápida sobre el progreso de un diálogo entre dos humanos, y pronto podrán hacer lo mismo con humanos y robots. Hanson Robotics ha construido caras robóticas utilizando su polímero elástico llamado Frubber, lo que permite una gran cantidad de expresiones faciales debido a la elasticidad del revestimiento facial de goma y los motores subterráneos integrados (servos). El revestimiento y los servos están construidos sobre un cráneo de metal. Un robot debe saber cómo acercarse a un humano, a juzgar por su expresión facial y su lenguaje corporal. Si la persona está feliz, asustada o parece loca, afecta el tipo de interacción que se espera del robot. Del mismo modo, robots como Kismet y la incorporación más reciente, Nexi, pueden producir una variedad de expresiones faciales, lo que le permite tener intercambios sociales significativos con los humanos.

Emociones artificiales

También se pueden generar emociones artificiales, compuestas por una secuencia de expresiones faciales o gestos. Como se puede ver en la película Final Fantasy: The Spirits Within, la programación de estas emociones artificiales es compleja y requiere una gran cantidad de observación humana. Para simplificar esta programación en la película, se crearon ajustes preestablecidos junto con un programa de software especial. Esto disminuyó la cantidad de tiempo necesario para hacer la película. Estos ajustes preestablecidos posiblemente podrían transferirse para su uso en robots de la vida real. Un ejemplo de un robot con emociones artificiales es Robin the Robot, desarrollado por una empresa de TI armenia, Expper Technologies, que utiliza la interacción entre pares basada en IA. Su tarea principal es lograr el bienestar emocional, es decir, superar el estrés y la ansiedad. Robin fue entrenado para analizar las expresiones faciales y usar su rostro para mostrar sus emociones dado el contexto. El robot ha sido probado por niños en clínicas de EE. UU.,

Personalidad

Muchos de los robots de ciencia ficción tienen personalidad, algo que puede o no ser deseable en los robots comerciales del futuro. Sin embargo, los investigadores están intentando crear robots que parezcan tener personalidad: es decir, utilizan sonidos, expresiones faciales y lenguaje corporal para tratar de transmitir un estado interno, que puede ser alegría, tristeza o miedo. Un ejemplo comercial es Pleo, un dinosaurio robot de juguete, que puede exhibir varias emociones aparentes.

Inteligencia social

El Laboratorio de Máquinas Socialmente Inteligentes del Instituto de Tecnología de Georgia investiga nuevos conceptos de interacción de enseñanza guiada con robots. El objetivo de los proyectos es un robot social que aprende tareas y objetivos a partir de demostraciones humanas sin conocimiento previo de conceptos de alto nivel. Estos nuevos conceptos se basan en datos de sensores continuos de bajo nivel a través del aprendizaje no supervisado, y los objetivos de las tareas se aprenden posteriormente mediante un enfoque bayesiano. Estos conceptos se pueden usar para transferir conocimientos a tareas futuras, lo que resulta en un aprendizaje más rápido de esas tareas. Los resultados son demostrados por el robot Curi, que puede sacar un poco de pasta de una olla a un plato y servir la salsa encima.

Control

La estructura mecánica de un robot debe ser controlada para realizar tareas. El control de un robot implica tres fases distintas: percepción, procesamiento y acción (paradigmas robóticos). Los sensores dan información sobre el entorno o el propio robot (por ejemplo, la posición de sus articulaciones o su efector final). Esta información luego se procesa para ser almacenada o transmitida y para calcular las señales apropiadas para los actuadores (motores), que mueven la estructura mecánica para lograr el movimiento coordinado o las acciones de fuerza requeridas.

La fase de procesamiento puede variar en complejidad. En un nivel reactivo, puede traducir la información del sensor sin procesar directamente en comandos del actuador (por ejemplo, disparar puertas electrónicas de potencia del motor basadas directamente en las señales de retroalimentación del codificador para lograr el par/velocidad requeridos del eje). La fusión de sensores y los modelos internos pueden usarse primero para estimar parámetros de interés (p. ej., la posición de la pinza del robot) a partir de datos de sensores ruidosos. Una tarea inmediata (como mover la pinza en una dirección determinada hasta que se detecta un objeto con un sensor de proximidad) a veces se infiere a partir de estas estimaciones. Las técnicas de la teoría de control generalmente se utilizan para convertir las tareas de nivel superior en comandos individuales que impulsan los actuadores, con mayor frecuencia utilizando modelos cinemáticos y dinámicos de la estructura mecánica.

En escalas de tiempo más largas o con tareas más sofisticadas, es posible que el robot necesite construir y razonar con un modelo "cognitivo". Los modelos cognitivos intentan representar el robot, el mundo y cómo interactúan los dos. El reconocimiento de patrones y la visión por computadora se pueden usar para rastrear objetos. Las técnicas de mapeo se pueden utilizar para construir mapas del mundo. Finalmente, la planificación de movimiento y otras técnicas de inteligencia artificial pueden usarse para descubrir cómo actuar. Por ejemplo, un planificador puede descubrir cómo lograr una tarea sin chocar con obstáculos, caerse, etc.

Los sistemas de control robótico comerciales modernos son muy complejos, integran múltiples sensores y efectores, tienen muchos grados de libertad (DOF) que interactúan y requieren interfaces de operador, herramientas de programación y capacidades en tiempo real. A menudo están interconectados a redes de comunicación más amplias y, en muchos casos, ahora están habilitados para IoT y son móviles. El progreso hacia una arquitectura abierta, robots interconectados basados ​​en sensores, en capas, fáciles de usar e 'inteligentes' ha surgido de conceptos anteriores relacionados con los sistemas de fabricación flexible (FMS), y existen varias arquitecturas de referencia 'abiertas o 'híbridas' que ayudan a los desarrolladores de control de robots. Se han propuesto software y hardware para ir más allá de las nociones anteriores tradicionales de sistemas de control de robots 'cerrados'.Se dice que los controladores de arquitectura abierta son más capaces de cumplir con los crecientes requisitos de una amplia gama de usuarios de robots, incluidos desarrolladores de sistemas, usuarios finales e investigadores científicos, y están mejor posicionados para ofrecer los conceptos robóticos avanzados relacionados con la Industria 4.0. Además de utilizar muchas características establecidas de los controladores de robots, como el control de posición, velocidad y fuerza de los efectores finales, también permiten la interconexión de IoT y la implementación de técnicas de control y fusión de sensores más avanzadas, incluido el control adaptativo, el control difuso y la red neuronal artificial. (ANN) control basado.Cuando se implementan en tiempo real, estas técnicas pueden mejorar potencialmente la estabilidad y el rendimiento de los robots que operan en entornos desconocidos o inciertos al permitir que los sistemas de control aprendan y se adapten a los cambios ambientales. Hay varios ejemplos de arquitecturas de referencia para controladores de robots y también ejemplos de implementaciones exitosas de controladores de robots reales desarrollados a partir de ellos. Michael Short y sus colegas en la Universidad de Sunderland en el Reino Unido desarrollaron en 2000 un ejemplo de una arquitectura de referencia genérica y una implementación de controlador y robot de arquitectura abierta interconectada asociada (foto a la derecha).El robot se utilizó en una serie de estudios de investigación y desarrollo, incluida la implementación de prototipos de nuevos métodos avanzados e inteligentes de control y mapeo del entorno en tiempo real.

Niveles de autonomía

Los sistemas de control también pueden tener diferentes niveles de autonomía.

1. La interacción directa se usa para dispositivos hápticos o teleoperados, y el ser humano tiene un control casi completo sobre el movimiento del robot.
2. Los modos de asistencia del operador tienen al operador al mando de tareas de nivel medio a alto, y el robot determina automáticamente cómo lograrlas.
3. Un robot autónomo puede prescindir de la interacción humana durante largos períodos de tiempo. Los niveles más altos de autonomía no requieren necesariamente capacidades cognitivas más complejas. Por ejemplo, los robots en las plantas de ensamblaje son completamente autónomos pero operan en un patrón fijo.

Otra clasificación tiene en cuenta la interacción entre el control humano y los movimientos de la máquina.

1. Teleoperación. Un humano controla cada movimiento, cada cambio del actuador de la máquina es especificado por el operador.
2. De supervisor. Un ser humano especifica movimientos generales o cambios de posición y la máquina decide movimientos específicos de sus actuadores.
3. Autonomía a nivel de tarea. El operador especifica solo la tarea y el robot se las arregla para completarla.
4. Plena autonomía. La máquina creará y completará todas sus tareas sin interacción humana.

Investigar

Gran parte de la investigación en robótica no se centra en tareas industriales específicas, sino en investigaciones sobre nuevos tipos de robots, formas alternativas de pensar o diseñar robots y nuevas formas de fabricarlos. Otras investigaciones, como el proyecto cyberflora del MIT, son casi totalmente académicas.

Una primera innovación particular en el diseño de robots es el código abierto de proyectos de robots. Para describir el nivel de avance de un robot, se puede utilizar el término "Generación de robots". Este término fue acuñado por el profesor Hans Moravec, científico investigador principal del Instituto de Robótica de la Universidad Carnegie Mellon, al describir la evolución futura de la tecnología robótica. Los robots de primera generación, predijo Moravec en 1997, deberían tener una capacidad intelectual comparable a quizás un lagarto y deberían estar disponibles para 2010. Sin embargo, debido a que el robot de primera generación sería incapaz de aprender, Moravec predice que el robot de segunda generación sería una mejora. sobre el primeroy estará disponible para 2020, con una inteligencia tal vez comparable a la de un mouse. El robot de tercera generación debería tener una inteligencia comparable a la de un mono. Aunque los robots de cuarta generación, robots con inteligencia humana, predice el profesor Moravec, serían posibles, no predice que esto suceda antes de 2040 o 2050.

El segundo son los robots evolutivos. Esta es una metodología que utiliza la computación evolutiva para ayudar a diseñar robots, especialmente la forma del cuerpo o los controladores de movimiento y comportamiento. De manera similar a la evolución natural, una gran población de robots puede competir de alguna manera, o su capacidad para realizar una tarea se mide mediante una función de aptitud. Los que tienen peor desempeño son eliminados de la población y reemplazados por un nuevo conjunto, que tiene nuevos comportamientos basados ​​en los de los ganadores. Con el tiempo, la población mejora y, finalmente, puede aparecer un robot satisfactorio. Esto sucede sin ninguna programación directa de los robots por parte de los investigadores. Los investigadores utilizan este método tanto para crear mejores robots como para explorar la naturaleza de la evolución.Debido a que el proceso a menudo requiere que se simulen muchas generaciones de robots, esta técnica puede ejecutarse en su totalidad o en su mayor parte en simulación, utilizando un paquete de software de simulador de robot, y luego probarse en robots reales una vez que los algoritmos desarrollados sean lo suficientemente buenos. Actualmente, hay alrededor de 10 millones de robots industriales trabajando duro en todo el mundo, y Japón es el principal país que tiene una alta densidad de utilización de robots en su industria manufacturera.

Dinámica y cinemática

El estudio del movimiento se puede dividir en cinemática y dinámica.La cinemática directa o cinemática directa se refiere al cálculo de la posición, orientación, velocidad y aceleración del efector final cuando se conocen los valores de articulación correspondientes. La cinemática inversa se refiere al caso opuesto en el que se calculan los valores de articulación requeridos para valores dados del efector final, como se hace en la planificación de rutas. Algunos aspectos especiales de la cinemática incluyen el manejo de la redundancia (diferentes posibilidades de realizar el mismo movimiento), la evitación de colisiones y la evitación de singularidades. Una vez que se han calculado todas las posiciones, velocidades y aceleraciones relevantes utilizando la cinemática, se utilizan métodos del campo de la dinámica para estudiar el efecto de las fuerzas sobre estos movimientos. La dinámica directa se refiere al cálculo de aceleraciones en el robot una vez que se conocen las fuerzas aplicadas. La dinámica directa se utiliza en simulaciones por computadora del robot. La dinámica inversa se refiere al cálculo de las fuerzas del actuador necesarias para crear una aceleración del efector final prescrita. Esta información se puede utilizar para mejorar los algoritmos de control de un robot.

En cada área mencionada anteriormente, los investigadores se esfuerzan por desarrollar nuevos conceptos y estrategias, mejorar los existentes y mejorar la interacción entre estas áreas. Para hacer esto, se deben desarrollar e implementar criterios para un rendimiento "óptimo" y formas de optimizar el diseño, la estructura y el control de los robots.

Biónica y biomimética

La biónica y la biomimética aplican la fisiología y los métodos de locomoción de los animales al diseño de robots. Por ejemplo, el diseño de BionicKangaroo se basó en la forma en que saltan los canguros.

Computación cuántica

Se han realizado algunas investigaciones sobre si los algoritmos de robótica se pueden ejecutar más rápidamente en computadoras cuánticas que en computadoras digitales. Esta área se ha denominado robótica cuántica.

Educación y entrenamiento

Los ingenieros en robótica diseñan robots, los mantienen, desarrollan nuevas aplicaciones para ellos y realizan investigaciones para expandir el potencial de la robótica. Los robots se han convertido en una herramienta educativa popular en algunas escuelas secundarias y preparatorias, particularmente en partes de los EE. UU., así como en numerosos campamentos de verano para jóvenes, lo que aumenta el interés en la programación, la inteligencia artificial y la robótica entre los estudiantes.

Formación profesional

Universidades como el Instituto Politécnico de Worcester (WPI) ofrecen títulos de licenciatura, maestría y doctorado en el campo de la robótica. Las escuelas vocacionales ofrecen capacitación en robótica dirigida a carreras en robótica.

Certificación

La Robotics Certification Standards Alliance (RCSA) es una autoridad internacional de certificación de robótica que otorga varias certificaciones de robótica relacionadas con la industria y la educación.

Campamento de verano de robótica

Varios programas nacionales de campamentos de verano incluyen la robótica como parte de su plan de estudios básico. Además, los museos e instituciones célebres ofrecen con frecuencia programas de robótica de verano para jóvenes.

Concursos de robótica

Hay muchas competiciones en todo el mundo. El plan de estudios de SeaPerch está dirigido a estudiantes de todas las edades. Esta es una breve lista de ejemplos de competencia; para obtener una lista más completa, consulte Competición de robots.

Competiciones para niños más pequeños

La organización FIRST ofrece las competencias FIRST Lego League Jr. para niños más pequeños. El objetivo de esta competencia es ofrecer a los niños más pequeños la oportunidad de comenzar a aprender sobre ciencia y tecnología. Los niños en esta competencia construyen modelos de Lego y tienen la opción de usar el kit de robótica Lego WeDo.

Competiciones para niños de 9 a 14 años

Una de las competiciones más importantes es la FLL o FIRST Lego League. La idea de este concurso específico es que los niños comiencen a desarrollar conocimientos y se adentren en la robótica jugando con Lego desde los nueve años. Esta competencia está asociada con National Instruments. Los niños usan Lego Mindstorms para resolver desafíos de robótica autónoma en esta competencia.

Competiciones para Adolescentes

FIRST Tech Challenge está diseñado para estudiantes intermedios, como una transición de FIRST Lego League a FIRST Robotics Competition.

La competencia de robótica FIRST se enfoca más en el diseño mecánico, con un juego específico que se juega cada año. Los robots se construyen específicamente para el juego de ese año. En los partidos, el robot se mueve de forma autónoma durante los primeros 15 segundos del juego (aunque ciertos años, como Deep Space de 2019, cambian esta regla) y se opera manualmente durante el resto del partido.

Concursos para estudiantes mayores

Las diversas competiciones de RoboCup incluyen equipos de adolescentes y estudiantes universitarios. Estas competencias se enfocan en competencias de fútbol con diferentes tipos de robots, competencias de baile y competencias de búsqueda y rescate urbano. Todos los robots de estas competiciones deben ser autónomos. Algunas de estas competiciones se centran en robots simulados.

AUVSI organiza concursos de robots voladores, barcos robot y robots submarinos.

Student AUV Competition Europe (SAUC-E) atrae principalmente a equipos de estudiantes de pregrado y posgrado. Al igual que en las competencias AUVSI, los robots deben ser completamente autónomos mientras participan en la competencia.

El Microtransat Challenge es una competición para navegar en un barco a través del Océano Atlántico.

Competiciones Abiertas a Cualquiera

RoboGames está abierto a cualquiera que desee competir en sus más de 50 categorías de competencias de robots.

La Federación de Asociaciones Internacionales de Fútbol-Robot organiza las competiciones de la Copa del Mundo FIRA. Hay competencias de robots voladores, competencias de fútbol de robots y otros desafíos, que incluyen pesas de levantamiento de pesas hechas con tacos y CD.

Programas extraescolares de robótica

Muchas escuelas en todo el país están comenzando a agregar programas de robótica a su plan de estudios extracurricular. Algunos de los principales programas de robótica para después de la escuela incluyen FIRST Robotics Competition, Botball y BEST Robotics. Las competencias de robótica a menudo incluyen aspectos de negocios y marketing, así como ingeniería y diseño.

La empresa Lego inició un programa para que los niños aprendan y se entusiasmen con la robótica desde pequeños.

Robótica Educativa Decolonial

La robótica educativa decolonial es una rama de la tecnología decolonial y la IA decolonial, que se practica en varios lugares del mundo. Esta metodología se resume en teorías y prácticas pedagógicas como la Pedagogía del Oprimido y los métodos Montessori. Y tiene como objetivo la enseñanza de la robótica desde la cultura local, para pluralizar y mezclar conocimientos tecnológicos.

Empleo

La robótica es un componente esencial en muchos entornos de fabricación modernos. A medida que las fábricas aumentan el uso de robots, la cantidad de trabajos relacionados con la robótica crece y se ha observado que aumenta constantemente. El empleo de robots en las industrias ha aumentado la productividad y los ahorros de eficiencia y, por lo general, se considera una inversión a largo plazo para los benefactores. Un artículo de Michael Osborne y Carl Benedikt Frey encontró que el 47 por ciento de los empleos en los EE. UU. están en riesgo de automatización "durante un número no especificado de años". Estas afirmaciones han sido criticadas sobre la base de que la política social, y no la IA, causa desempleo.En un artículo de 2016 en The Guardian, Stephen Hawking declaró: "La automatización de las fábricas ya ha diezmado los puestos de trabajo en la fabricación tradicional, y es probable que el auge de la inteligencia artificial extienda esta destrucción de puestos de trabajo a las clases medias, con solo los más solidarios y creativos". o roles de supervisión restantes".

Según un informe de GlobalData de septiembre de 2021, la industria de la robótica tenía un valor de $ 45 mil millones en 2020 y, para 2030, habrá crecido a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 29% a $ 568 mil millones, generando empleos en robótica e industrias relacionadas.

Implicaciones para la seguridad y la salud en el trabajo

Un documento de debate elaborado por EU-OSHA destaca cómo la difusión de la robótica presenta tanto oportunidades como desafíos para la seguridad y salud en el trabajo (SST).

Los mayores beneficios para la SST derivados del uso más amplio de la robótica deberían ser la sustitución de personas que trabajan en entornos insalubres o peligrosos. En el espacio, la defensa, la seguridad o la industria nuclear, pero también en la logística, el mantenimiento y la inspección, los robots autónomos son particularmente útiles para reemplazar a los trabajadores humanos que realizan tareas sucias, aburridas o inseguras, evitando así la exposición de los trabajadores a agentes y condiciones peligrosas y reduciendo los riesgos físicos, ergonómicos y psicosociales. Por ejemplo, los robots ya se utilizan para realizar tareas repetitivas y monótonas, para manipular material radiactivo o para trabajar en atmósferas explosivas. En el futuro, los robots realizarán muchas otras tareas altamente repetitivas, riesgosas o desagradables en una variedad de sectores como la agricultura, la construcción, el transporte, la atención médica, la extinción de incendios o los servicios de limpieza.

Además, hay ciertas habilidades para las que los humanos serán más adecuados que las máquinas durante algún tiempo y la pregunta es cómo lograr la mejor combinación de habilidades humanas y robóticas. Las ventajas de la robótica incluyen trabajos pesados ​​con precisión y repetibilidad, mientras que las ventajas de los humanos incluyen creatividad, toma de decisiones, flexibilidad y adaptabilidad. Esta necesidad de combinar habilidades óptimas ha resultado en que los robots colaborativos y los humanos compartan un espacio de trabajo común más de cerca y condujo al desarrollo de nuevos enfoques y estándares para garantizar la seguridad de la "fusión hombre-robot". Algunos países europeos están incluyendo la robótica en sus programas nacionales y están tratando de promover una cooperación segura y flexible entre robots y operadores para lograr una mejor productividad. Por ejemplo,

En el futuro, la cooperación entre robots y humanos se diversificará, los robots aumentarán su autonomía y la colaboración humano-robot alcanzará formas completamente nuevas. Deberán revisarse los enfoques y estándares técnicos actuales destinados a proteger a los empleados del riesgo de trabajar con robots colaborativos.