Avances en la Navegación de Robots con Patas

Los robots con patas están diseñados para moverse en diferentes tipos de superficies, y esto no es tarea fácil. Necesitan entender realmente sus propios movimientos y lo que está pasando a su alrededor. Esta "comprensión" viene de dos fuentes principales: su propio sentido de posición y movimiento, y lo que ven a través de las cámaras. Sin embargo, usar imágenes de las cámaras para aprender a moverse suele ser lento y requiere muchos datos.

Para enfrentar este desafío, algunos métodos tradicionales primero enseñan a un robot (el maestro) con mucha información detallada, y luego otro robot (el estudiante) intenta copiar cómo se mueve el maestro solo mirando fotos. Aunque este método muestra algunas mejoras, el robot estudiante a menudo no rinde tan bien como podría. Esto se debe a que el robot estudiante no obtiene toda la información que tiene el robot maestro, lo que dificulta que el estudiante aprenda de manera efectiva. Además, cuando los animales aprenden a caminar sobre diferentes superficies, lo hacen de manera natural sin necesidad de información especial de antemano.

Inspirado en cómo aprenden los animales, se propone un nuevo método llamado Percepción Basada en Modelos del Mundo (WMP). Este método construye un modelo del mundo que rodea al robot y le enseña cómo moverse basado en ese modelo. El modelo del mundo se entrena en una simulación por computadora, lo que le permite hacer predicciones precisas sobre lo que sucederá en el mundo real. Esto ayuda al robot a entender mejor su entorno y a tomar decisiones informadas.

#Desafíos de la Locomoción con Patas

Moverse en diferentes superficies puede ser complicado para los robots con patas. A menudo se encuentran con pendientes, escaleras, huecos y otros obstáculos que requieren que perciban su entorno correctamente. Mientras que un robot puede navegar algunos terrenos usando solo su sentido de posición y movimiento, tiene problemas con terrenos más desafiantes, como espacios vacíos o pozos, donde necesita ver el terreno de antemano. Así que la entrada visual es crucial para una locomoción efectiva.

Aprender a moverse exclusivamente basado en imágenes de la cámara puede ser muy lento y requiere muchas experiencias. Cuando se usa una cámara dirigida hacia adelante, un robot debe recordar lo que ha visto en el pasado para averiguar qué hay directamente debajo de él. Esta situación hace que el proceso de aprendizaje sea complicado.

Para ayudar con esto, algunos métodos introducen un marco de aprendizaje especial. En este marco, un robot maestro aprende con acceso a información básica, como puntos especiales a su alrededor. Luego, el robot estudiante intenta copiar al maestro mirando imágenes. Sin embargo, este enfoque tiene algunas desventajas. Por ejemplo, el robot estudiante puede no imitar perfectamente los movimientos del maestro, y el rendimiento puede quedar por debajo de lo esperado, especialmente cuando hay una brecha de conocimiento entre el maestro y el estudiante.

#Aprendizaje Natural en Animales

Los animales, incluidos los humanos, aprenden a moverse en diversos entornos de manera natural. Crean modelos mentales de su entorno y toman decisiones basadas en su comprensión. Cuando realizan acciones, estos modelos los ayudan a anticipar lo que sucederá a continuación. Este comportamiento instintivo les ayuda a atravesar terrenos desconocidos incluso con información limitada.

El Aprendizaje por refuerzo basado en modelos (MBRL) toma inspiración de este proceso de aprendizaje natural. Implica desarrollar un modelo del mundo basado en datos recopilados durante el entrenamiento del robot. Este modelo ayuda en la toma de decisiones y permite que el robot maneje diferentes tareas de manera eficiente.

#El Marco de Percepción Basada en Modelos del Mundo (WMP)

El marco WMP combina MBRL con locomoción con patas que depende de la visión. El marco entrena un modelo del mundo usando simulaciones, lo que permite que el robot prediga lo que estará percibiendo en el futuro basado en experiencias pasadas. La política, o las instrucciones del robot sobre cómo moverse, se deriva de este modelo del mundo. Aun después de ser entrenado únicamente en simulaciones, el modelo aún puede predecir con precisión cómo se comportará el robot en el mundo real.

Al usar el modelo del mundo aprendido, WMP supera algunas de las limitaciones de los métodos de aprendizaje tradicionales. Condensa grandes cantidades de información visual en una forma más simple, lo que facilita que el robot tome decisiones.

#Experimentando con WMP

Se han realizado varios experimentos para ver cómo se desempeña WMP en comparación con otros métodos avanzados. Los experimentos incluyeron una variedad de terrenos con diferentes niveles de dificultad. Los resultados mostraron que WMP obtuvo recompensas muy altas en simulaciones, lo que indica un rendimiento efectivo.

También se evaluó la capacidad de WMP para funcionar bien en pruebas del mundo real. Se implementó el método WMP en un robot llamado Unitree A1, que pudo navegar a través de los terrenos probados con un éxito notable, incluso enfrentándose a mayores desafíos de los anticipados.

Por ejemplo, el método WMP permitió que el robot atravesara huecos significativos y escalara obstáculos que eran más altos que él mismo. Estos éxitos indican que WMP tiene una ventaja en la locomoción en el mundo real en comparación con sus predecesores.

#Comparando WMP con Otros Métodos

WMP se comparó con métodos que usaban únicamente Propriocepción, que es el sentido del robot sobre su propia posición y movimiento, sin entrada visual. Mientras que otros métodos mostraron cierta capacidad para navegar terrenos más simples, no se desempeñaron bien en entornos más complejos. WMP, por otro lado, mostró un éxito superior, demostrando un comportamiento más consistente y adaptabilidad a diferentes tipos de superficies desafiantes.

Los experimentos también involucraron la evaluación del efecto del intervalo del modelo, que es el tiempo entre actualizaciones del modelo del mundo. Los resultados indicaron que los modelos con intervalos más cortos generalmente funcionaron mejor, ya que permitieron respuestas más rápidas a los cambios en el entorno. Sin embargo, se necesitaba un equilibrio entre el rendimiento ideal y los costos computacionales.

#Entrenando el Modelo del Mundo

Para entrenar el modelo del mundo, se configuró un sistema robótico para simular múltiples robots explorando diferentes terrenos simultáneamente. El entrenamiento implicó crear varios tipos de terrenos, asegurando que cada robot experimentara una variedad de desafíos. Los robots aprendieron a responder a sus entornos, mejorando gradualmente su capacidad para navegar de tareas básicas a más complejas.

#Aplicación y Evaluación en el Mundo Real

El método WMP también se probó en entornos del mundo real. Los robots fueron sometidos a pruebas en exteriores, atravesando escaleras, subiendo y cruzando terrenos irregulares, demostrando su adaptabilidad en diversas condiciones. Estas evaluaciones mostraron un comportamiento consistente en diferentes terrenos, confirmando que los robots podían transferir efectivamente las habilidades aprendidas en simulaciones a escenarios del mundo real.

#Conclusión

En conclusión, la Percepción Basada en Modelos del Mundo (WMP) ofrece un marco prometedor para mejorar la forma en que los robots con patas navegan por entornos complejos a través de la combinación de modelado del mundo simulado y entrada visual. Al aprender de experiencias pasadas y construir un modelo mental de su entorno, los robots pueden tomar decisiones informadas y adaptarse de manera efectiva a diversos terrenos. Este método muestra un gran potencial para avanzar en el control de robots y podría abrir el camino para mejoras en la forma en que los robots aprenden a moverse de manera natural.

El trabajo futuro tiene como objetivo incorporar datos del mundo real junto con datos simulados para refinar aún más el modelo del mundo. Además, expandir el modelo para incluir otras entradas sensoriales podría mejorar aún más el rendimiento del robot, proporcionando un alcance más amplio para aplicaciones.