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# Informática # Robótica

Laboratorios Remotos: Una Nueva Era en la Educación en Robótica

Los estudiantes aprenden robótica a través de laboratorios remotos, adquiriendo experiencia práctica con robots de verdad.

Amit Kumar, Jaison Jose, Archit Jain, Siddharth Kulkarni, Kavi Arya

― 8 minilectura


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En el mundo de hoy, la tecnología está evolucionando más rápido de lo que un gato puede saltar de un tejado caliente. Esto es especialmente cierto en el campo de la robótica. Los robots industriales están volviendo comunes en fábricas, almacenes y granjas. Para mantenerse al día con este cambio rápido, las escuelas y universidades necesitan enseñar a los estudiantes cómo trabajar con estos robots. Sin embargo, hay un gran problema: conseguir acceso a robots industriales reales puede ser súper caro y complicado. ¡Imagínate intentar aprender a conducir un auto sin nunca haber estado al volante!

El desafío de enseñar robótica

Los robots son máquinas increíbles que pueden realizar tareas, pero vienen con un precio elevado. Además del alto costo, hay preocupaciones de seguridad. Así es; no queremos que los estudiantes se acerquen demasiado a robots potentes a menos que estén entrenados. Además, conseguir los materiales y recursos de entrenamiento adecuados puede ser un verdadero dolor de cabeza.

Muchos fabricantes ofrecen modelos de simulación de sus robots, que los estudiantes pueden usar para practicar. Pero aquí está el problema: las simulaciones a menudo no se comportan exactamente igual que la cosa real. Hay una brecha entre lo que ves en la pantalla y lo que pasa en el mundo real. Así que, a menudo, los estudiantes tienen que desarrollar sus habilidades en un entorno virtual antes de aplicarlas a máquinas reales.

Herramientas de código abierto al rescate

Para enfrentar estos desafíos, los investigadores han creado plataformas de bajo costo utilizando herramientas de código abierto. Una de estas herramientas es el Sistema Operativo de Robots (ROS), que es como una navaja suiza para la robótica: es gratis, flexible y lo usan muchas industrias, incluida NASA. Al usar ROS, los estudiantes pueden aprender a controlar robots sin necesidad de una configuración cara.

Los investigadores diseñaron dos plataformas de laboratorio remoto que permiten a los estudiantes trabajar con robots reales sin tener que estar físicamente presentes. Una plataforma se centra en la agricultura y la otra en la gestión de almacenes. Esto significa que los estudiantes pueden aprender a controlar un brazo robótico que se usa para recoger frutas o un rover móvil para transportar mercancías.

Configurando laboratorios remotos

Imagina esto: en lugar de amontonarse en un laboratorio lleno de robots caros y preocuparse por la seguridad, los estudiantes pueden iniciar sesión desde sus sofás y controlar estos robots a millas de distancia. ¡Eso es un cambio total!

Los laboratorios remotos constan de dos configuraciones principales:

  1. Sistema de cosecha agrícola autónomo (AAHS): Aquí, un brazo robótico UR5 se usa para recoger frutas artificiales en un invernadero.
  2. Sistema de gestión de almacenes autónomo (AWMS): En esta configuración, el rover móvil recoge y clasifica artículos en un almacén.

Los investigadores probaron estas plataformas durante varios meses con más de 2,700 estudiantes. ¡Hablando de darles a muchos estudiantes la oportunidad de jugar con robots!

La competencia: Competencia de Robótica e-Yantra (eYRC)

Para hacerlo aún más divertido, los investigadores organizaron una competencia de robótica llamada la Competencia de Robótica e-Yantra (eYRC). Esta competencia ayuda a los estudiantes a aprender mientras se divierten. Formaron equipos, abordaron problemas del mundo real y desarrollaron algoritmos para los robots.

En el primer año de la competencia, los estudiantes se centraron en el robot agrícola, mientras que el año siguiente trabajaron en el sistema de gestión de almacenes. Cada equipo tuvo que completar varias tareas durante varias semanas, comenzando con las más simples y progresando a desafíos más complejos. ¡Suena como un reality show para ingenieros en ciernes!

Las dos pilas

Para operar estos laboratorios remotos, los investigadores usaron dos sistemas diferentes, o "pilas", para controlar los robots. Cada pila tiene su propio método para permitir que los estudiantes accedan y operen los robots.

Pila 1: VPN de igual a igual

La primera pila usa algo llamado VPN de igual a igual (que no es tan aterrador como suena). Esta configuración permite a los estudiantes conectarse directamente a los robots. Piensa en ello como un túnel secreto entre sus computadoras y los robots: ¡sin invitados no autorizados!

Los estudiantes usan esta VPN para enviar comandos a los robots, mientras ven transmisiones de video en vivo desde las cámaras del robot. Hay un pequeño retraso en la comunicación, pero generalmente no es suficiente para causar un levantamiento de robots. Para garantizar la seguridad, los investigadores establecieron varias comprobaciones para detener a los robots si es necesario, ¡justo como lo haría tu mamá al gritarte que te detengas antes de que reaches esas galletas!

Pila 2: Escritorio remoto con VPN

La segunda pila es un poco diferente. Usa una aplicación de escritorio remoto junto con una VPN para permitir que los estudiantes controlen los robots. Esto significa que los estudiantes pueden iniciar sesión en la computadora host, que controla los robots, como si estuvieran sentados justo enfrente de ella. Este método hace que sea más fácil para los estudiantes gestionar los robots, ya que no tienen que configurar todo el software ellos mismos. ¡Es como obtener un sándwich prehecho en lugar de hacer uno desde cero!

Entrenamiento y pruebas

Ambas pilas se probaron extensamente durante varios meses. En el primer año, 1,433 estudiantes trabajaron en los robots agrícolas, mientras que 1,312 estudiantes abordaron el sistema de gestión de almacenes el año siguiente. Las plataformas no solo brindaron experiencia práctica, sino que también ayudaron a los estudiantes a aprender habilidades cruciales como el procesamiento de imágenes y la planificación de movimientos.

La competencia tuvo varias etapas: los estudiantes primero tuvieron que completar tareas de simulación y luego pasar a usar los robots reales. Este método aseguró que los estudiantes estaban mejor preparados para el mundo real, donde las cosas pueden complicarse.

Resultados y logros

Los resultados de la competencia fueron impresionantes. En el primer año, muchos equipos pudieron completar sus tareas en simulación, mientras que varios luego hicieron la transición con éxito al uso de los robots reales. El segundo año vio aún más equipos clasificarse para la implementación de hardware, lo que muestra lo bien que funciona este método de aprendizaje remoto.

Gracias a estos programas, los estudiantes no solo aprendieron a codificar y controlar robots, sino que también se divirtieron mucho haciéndolo. ¿Quién diría que aprender podría ser tan entretenido?

Superando las tasas de deserción

La educación en línea a menudo enfrenta desafíos, como la deserción de los estudiantes. Desafortunadamente, la competencia de robótica experimentó algunas deserciones al principio cuando las tareas se volvieron más complicadas. Sin embargo, los investigadores lograron mantener bajas las tasas de deserción en etapas posteriores. Proporcionaron más orientación, recursos y apoyo para ayudar a los estudiantes a mantenerse en el camino, ¡como un compañero superhéroe!

El futuro de la educación remota en robótica

Los investigadores están buscando mejorar aún más estas plataformas de laboratorio remoto. Quieren automatizar el proceso de reinicio de los robots después de cada ejecución, para que los estudiantes puedan volver a controlarlos sin tener que esperar. También aspiran a mejorar las características de seguridad y reducir cualquier retraso en la comunicación entre los estudiantes y los robots. ¿Quién no querría una experiencia más fluida?

No hay duda de que enseñar robótica industrial usando plataformas remotas es un paso en la dirección correcta. A medida que la tecnología continúa avanzando, permitir que los estudiantes trabajen con robots desde cualquier lugar podría volverse la norma. Este enfoque no solo hace que la educación en robótica sea más accesible y asequible, sino que también prepara a los estudiantes para emocionantes carreras en un campo en constante evolución.

Conclusión

En resumen, usar plataformas de laboratorio remoto para enseñar robótica industrial es como darle a los estudiantes un billete dorado al futuro. Con las herramientas adecuadas, entrenamiento y un toque de diversión, los estudiantes están listos para enfrentar los desafíos del mundo moderno. Desde simulaciones virtuales hasta controlar robots reales, adquieren una gran cantidad de conocimientos que les ayuda a desarrollar sus habilidades de manera efectiva.

Así que, la próxima vez que veas a un robot recogiendo frutas o clasificando paquetes, recuerda: detrás de esa máquina podría haber un grupo de estudiantes que aprendieron a hacer que todo suceda mientras se divierten. ¿No es maravillosa la innovación?

Fuente original

Título: Scalable and low-cost remote lab platforms: Teaching industrial robotics using open-source tools and understanding its social implications

Resumen: With recent advancements in industrial robots, educating students in new technologies and preparing them for the future is imperative. However, access to industrial robots for teaching poses challenges, such as the high cost of acquiring these robots, the safety of the operator and the robot, and complicated training material. This paper proposes two low-cost platforms built using open-source tools like Robot Operating System (ROS) and its latest version ROS 2 to help students learn and test algorithms on remotely connected industrial robots. Universal Robotics (UR5) arm and a custom mobile rover were deployed in different life-size testbeds, a greenhouse, and a warehouse to create an Autonomous Agricultural Harvester System (AAHS) and an Autonomous Warehouse Management System (AWMS). These platforms were deployed for a period of 7 months and were tested for their efficacy with 1,433 and 1,312 students, respectively. The hardware used in AAHS and AWMS was controlled remotely for 160 and 355 hours, respectively, by students over a period of 3 months.

Autores: Amit Kumar, Jaison Jose, Archit Jain, Siddharth Kulkarni, Kavi Arya

Última actualización: 2024-12-19 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2412.15369

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.15369

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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