Los robots de uso general tienen muchas limitaciones. Pueden ser costosos y engorrosos. A menudo solo realizan un solo tipo de tarea.
Pero los robots modulares, compuestos de varias partes intercambiables o módulos, son mucho más flexibles. Si una parte se rompe, se puede quitar y reemplazar. Los componentes se pueden reorganizar según sea necesario, o mejor aún, los robots pueden calculardescubra cómo reconfigurarse a sí mismos, en función de las tareas que se les asignan y los entornos que están navegando.
Ahora, un equipo liderado por la Universidad de Cornell ha desarrollado robots modulares que pueden percibir su entorno, tomar decisiones y asumir de forma autónoma diferentes formas para realizar diversas tareas, un logro que acerca la visión de los robots adaptativos y multipropósito un paso más cercarealidad.
"Esta es la primera vez que los robots modulares se demuestran con una reconfiguración autónoma y un comportamiento basado en la percepción", dijo Hadas Kress-Gazit, profesor asociado de ingeniería mecánica y aeroespacial de Cornell e investigador principal del proyecto.
Los resultados de esta investigación fueron publicados en Ciencia Robótica .
Los robots están compuestos de módulos con forma de cubo con ruedas que se pueden separar y volver a colocar para formar nuevas formas con diferentes capacidades. Los módulos tienen imanes para conectarse entre sí y Wi-Fi para comunicarse con un sistema centralizado.
Otros sistemas de robots modulares han realizado con éxito tareas específicas en entornos controlados, pero estos robots son los primeros en demostrar un comportamiento totalmente autónomo y reconfiguraciones basadas en la tarea y un entorno desconocido, dijo Kress-Gazit.
"Quiero decirle al robot qué debería estar haciendo, cuáles son sus objetivos, pero no cómo debería hacerlo", dijo. "En realidad no prescribo: 'Muévase a la izquierda, cambie su forma"Todas estas decisiones las toma el robot de forma autónoma".
El trabajo fue financiado por la National Science Foundation.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Cornell . Original escrito por Melanie Lefkowitz. Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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