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El Futuro de los Robots Humanoides en los Trabajos

Los robots humanoides están cambiando la forma en que abordamos el trabajo en varias industrias.

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Los robots humanoides son máquinas diseñadas para parecerse y moverse como humanos. Pueden ser muy útiles en campos como la fabricación, la construcción y la salud. Estos robots pueden encargarse de tareas duras o peligrosas que normalmente hacen las personas. Una habilidad importante para estos robots se llama Manipulación Loco-Dinámica (DLM). Esto se refiere a la capacidad de mover y manipular objetos al mismo tiempo.

¿Qué es la Manipulación Loco-Dinámica?

La Manipulación Loco-Dinámica combina dos habilidades clave. Primero, implica locomoción, que es cómo se mueve un robot. Segundo, incluye manipulación, que es cómo un robot maneja o interactúa con objetos. Para hacer ambas cosas bien, un robot humanoide tiene que saber cómo equilibrar y controlar las fuerzas que ejerce con sus extremidades.

Por ejemplo, en un almacén, los trabajadores empujan cajas pesadas a lugares específicos. El robot tiene que aprender a hacer eso de una manera similar. En un hospital, el personal puede tener que guiar una cama de paciente a un lugar determinado, lo que requiere coordinación y movimiento cuidadoso. Este tipo de trabajo en equipo entre un robot y un humano puede mejorar mucho la eficiencia y la Seguridad.

El Papel de la Teleoperación

La teleoperación es un método donde los humanos controlan máquinas desde lejos. Esto es especialmente importante para las tareas de DLM porque los humanos pueden aportar su inteligencia y experiencia para ayudar a guiar las acciones del robot. Usando teleoperación, una persona puede controlar un robot para realizar varias tareas mientras está al tanto de las interacciones del robot con su entorno.

La interfaz utilizada para la teleoperación es crucial. Ayuda al operador a sentir lo que el robot está haciendo y le permite dar comandos precisos. Esto se hace rastreando los movimientos del cuerpo del operador y proporcionando retroalimentación para crear una experiencia de control más natural.

¿Cómo Aprenden los Robots a Moverse?

Los robots pueden aprender a moverse y manipular objetos usando estrategias que conectan los movimientos humanos con las acciones del robot. Por ejemplo, cuando una persona se inclina hacia adelante, el robot debería saber moverse de manera similar. Esta conexión ayuda al robot a entender el movimiento deseado y responder en consecuencia.

Para simplificar esto en el control del robot, las acciones del operador humano se traducen en movimientos para el robot. Esto incluye controlar qué tan rápido debe moverse el robot, cómo debería rotar y cómo deben operar sus brazos al interactuar con objetos.

Modos de Control para Robots

Uno de los desafíos al usar robots humanoides es asegurarse de que puedan manejar diferentes tareas de manera efectiva. Para hacer esto, se pueden usar varios modos de control:

  • Control de Posición: Este modo permite que el robot se mueva a un punto específico en el espacio.
  • Control de Fuerza: Aquí el robot ajusta sus movimientos según las fuerzas que encuentra. Por ejemplo, si el robot está empujando una caja pesada, puede necesitar ejercer más fuerza para moverla.
  • Control de Impedancia: Este modo ayuda al robot a ser más flexible. Significa que el robot puede ajustar su rigidez para responder mejor a fuerzas externas, haciéndolo más seguro para interactuar con humanos.

El operador puede cambiar entre estos modos de control según la tarea en cuestión. Esta flexibilidad permite que el robot realice diferentes tipos de tareas de manera más efectiva.

Importancia de la Retroalimentación

Proporcionar retroalimentación al operador es esencial para una teleoperación exitosa. Esta retroalimentación permite que el operador sienta lo que el robot está experimentando. Por ejemplo, si el robot está empujando algo, el operador debería sentir esa resistencia. Esta retroalimentación ayuda al operador a entender cuánta fuerza se está aplicando y cómo el robot está interactuando con su entorno.

Se pueden usar diferentes tipos de retroalimentación, como retroalimentación de fuerza, que permite al operador sentir la presión ejercida por el robot. La retroalimentación de momento también puede ayudar al operador a entender cómo el robot está girando o rotando. Juntas, estas mecánicas de retroalimentación hacen que la experiencia de control sea mucho más intuitiva.

Experimentos con Robots Humanoides

Para probar la efectividad de estos conceptos, se pueden realizar varios experimentos. Por ejemplo, uno de los experimentos podría involucrar al robot empujando cajas pesadas a ranuras designadas. En este escenario, el operador controlaría al robot en tiempo real, ajustando sus movimientos para asegurarse de que la caja esté colocada correctamente.

Durante el experimento, se pueden cambiar diferentes modos de control según las acciones del robot. Por ejemplo, durante la fase de alineación inicial, el operador podría usar control de posición para poner al robot en el lugar correcto. Luego, al empujar la caja, podrían cambiar a control de fuerza para un mejor desempeño.

Otro tipo de experimento podría involucrar la colaboración humano-robot. En este caso, el operador y el robot trabajan juntos para llevar un objeto. El operador puede asumir el rol de líder o seguidor, dependiendo de la situación. Este experimento resalta la importancia de la coordinación entre humanos y robots, mostrando cómo pueden complementar las habilidades del otro.

Consideraciones de Seguridad

Al desarrollar robots humanoides, la seguridad es una preocupación clave. Los robots deben poder operar eficazmente alrededor de humanos sin causar daño. Esto significa que los sistemas de control tienen que ser diseñados para asegurar interacciones suaves y seguras.

Usando retroalimentación, el robot puede ajustar sus movimientos para evitar colisiones o fuerza excesiva. El control de cumplimiento es especialmente importante en estos escenarios, ya que ayuda al robot a adaptarse a los movimientos del humano.

Aplicaciones Futuras

Los avances en el control de robots humanoides podrían llevar a muchas aplicaciones prácticas. En la fabricación, estos robots podrían ayudar con levantamiento pesado y tareas de precisión. En construcción, podrían ayudar a ensamblar edificios o mover materiales. En salud, podrían apoyar a los cuidadores realizando tareas rutinarias o ayudando en la movilidad de pacientes.

A medida que la tecnología sigue evolucionando, la integración de robots humanoides en varias industrias podría mejorar la productividad y la seguridad. La investigación continua en sus sistemas de control y retroalimentación mejorará aún más sus capacidades.

Conclusión

Los robots humanoides tienen un gran potencial en varios campos. Al dominar la Manipulación Loco-Dinámica y las técnicas de teleoperación, estas máquinas pueden asumir tareas complejas que tradicionalmente requieren la participación humana. Con un diseño cuidadoso de modos de control y sistemas de retroalimentación, podemos crear robots que se integren sin problemas en la fuerza laboral. Esta colaboración entre humanos y robots tiene el potencial de transformar industrias, haciendo el trabajo más seguro y eficiente.

Fuente original

Título: Wheeled Humanoid Bilateral Teleoperation with Position-Force Control Modes for Dynamic Loco-Manipulation

Resumen: Remote-controlled humanoid robots can revolutionize manufacturing, construction, and healthcare industries by performing complex or dangerous manual tasks traditionally done by humans. We refer to these behaviors as Dynamic Loco-Manipulation (DLM). To successfully complete these tasks, humans control the position of their bodies and contact forces at their hands. To enable similar whole-body control in humanoids, we introduce loco-manipulation retargeting strategies with switched position and force control modes in a bilateral teleoperation framework. Our proposed locomotion mappings use the pitch and yaw of the operator's torso to control robot position or acceleration. The manipulation retargeting maps the operator's arm movements to the robot's arms for joint-position or impedance control of the end-effector. A Human-Machine Interface captures the teleoperator's motion and provides haptic feedback to their torso, enhancing their awareness of the robot's interactions with the environment. In this paper, we demonstrate two forms of DLM. First, we show the robot slotting heavy boxes (5-10.5 kg), weighing up to 83% of the robot's weight, into desired positions. Second, we show human-robot collaboration for carrying an object, where the robot and teleoperator take on leader and follower roles.

Autores: Amartya Purushottam, Jack Yan, Christopher Xu, Youngwoo Sim, Joao Ramos

Última actualización: 2024-07-16 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2407.12189

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.12189

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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