Dedo robótico detecta objetos enterrados y podría usarse para desactivar minas terrestres

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A lo largo de los años, los robots se han vuelto bastante buenos identificando objetos, siempre que estén al aire libre.

Discernir los elementos enterrados en material granular como la arena es un orden más difícil.

Para hacer eso, un robot necesitaría dedos lo suficientemente delgados para penetrar en la arena, lo suficientemente móviles para moverse libremente cuando los granos de arena se atascan y lo suficientemente sensibles para sentir la forma detallada del objeto enterrado.

Investigadores del MIT ahora han diseñado un dedo robot de punta afilada equipado con detección táctil para enfrentar el desafío de identificar objetos enterrados.

En experimentos el Digger Finger pudo excavar a través de medios granulares como arena y arroz, y detectó correctamente las formas de los elementos sumergidos que encontró.

Los investigadores dicen que el robot podría algún día realizar varias tareas subterráneas, como encontrar cables enterrados o desarmar bombas enterradas.

La investigación se presentará en el próximo Simposio Internacional de Robótica Experimental.

El autor principal del estudio es Radhen Patel, un postdoctorado en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT (CSAIL).

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Los coautores incluyen al estudiante de doctorado de CSAIL Branden Romero, la estudiante de doctorado de la Universidad de Harvard Nancy Ouyang y Edward Adelson, el profesor John y Dorothy Wilson de Ciencias de la Visión en CSAIL y el Departamento de Ciencias Cerebrales y Cognitivas.

Buscar identificar objetos enterrados en material granular (arena, grava y otros tipos de partículas sueltas) no es una misión completamente nueva.

Anteriormente, los investigadores han utilizado tecnologías que detectan lo subterráneo desde arriba, como el radar de penetración terrestre o vibraciones ultrasónicas.

Pero estas técnicas proporcionan solo una visión borrosa de los objetos sumergidos.

Pueden tener dificultades para diferenciar la roca del hueso, por ejemplo.

“Entonces, la idea es hacer un dedo que tenga un buen sentido del tacto y pueda distinguir entre las diversas cosas que está sintiendo“, dice Adelson.

“Eso sería útil si está tratando de encontrar y deshabilitar bombas enterradas, por ejemplo“.

Hacer realidad esa idea significó superar una serie de obstáculos.

El primer desafío del equipo fue una cuestión de forma: el dedo robótico tenía que ser delgado y puntiagudo.

En trabajos anteriores, los investigadores habían utilizado un sensor táctil llamado GelSight.

El sensor consistía en un gel transparente cubierto con una membrana reflectante que se deformaba cuando los objetos presionaban contra él.

Detrás de la membrana había tres colores de luces LED y una cámara.

Las luces brillaban a través del gel y sobre la membrana, mientras la cámara recogía el patrón de reflexión de la membrana.

Luego, los algoritmos de visión por computadora extrajeron la forma 3D del área de contacto donde el dedo blando tocó el objeto.

El artilugio proporcionaba una excelente sensación de tacto artificial, pero resultaba incómodamente voluminoso.

Para Digger Finger, los investigadores adelgazaron su sensor GelSight de dos formas principales.

Primero, cambiaron la forma para que fuera un cilindro delgado con una punta biselada.

A continuación, abandonaron dos tercios de las luces LED, utilizando una combinación de LED azules y pintura fluorescente de colores.

“Eso ahorró mucha complejidad y espacio”, dice Ouyang.

“Así es como pudimos conseguirlo en una forma tan compacta“.

El producto final presentó un dispositivo cuya membrana de detección táctil era de aproximadamente 2 centímetros cuadrados, similar a la punta de un dedo.

Con el tamaño ordenado, los investigadores centraron su atención en el movimiento, montando el dedo en un brazo de robot y cavando a través de arena de grano fino y arroz de grano grueso.

Los medios granulares tienden a atascarse cuando numerosas partículas quedan bloqueadas en su lugar. Eso dificulta la penetración.

Entonces, el equipo agregó vibración a las capacidades del Digger Finger y lo sometió a una batería de pruebas.

“Queríamos ver cómo las vibraciones mecánicas ayudan a excavar más profundo y superar atascos”, dice Patel.

“Hicimos funcionar el motor vibratorio a diferentes voltajes de funcionamiento, lo que cambia la amplitud y frecuencia de las vibraciones“.

Descubrieron que las vibraciones rápidas ayudaron a “fluidizar” el medio, despejar atascos y permitir excavaciones más profundas, aunque este efecto fluidificante era más difícil de lograr en arena que en arroz.

También probaron varios movimientos de torsión tanto en el arroz como en la arena.

A veces, los granos de cada tipo de medio se atascan entre la membrana táctil del Digger-Finger y el objeto enterrado que intenta detectar.

Cuando esto sucedió con el arroz, los granos atrapados eran lo suficientemente grandes como para oscurecer por completo la forma del objeto, aunque la oclusión generalmente se podía eliminar con un pequeño movimiento robótico.

La arena atrapada era más difícil de limpiar, aunque el pequeño tamaño de los granos significaba que el dedo excavador aún podía sentir los contornos generales del objeto objetivo.

Patel dice que los operadores tendrán que ajustar el patrón de movimiento del Digger Finger para diferentes configuraciones “dependiendo del tipo de medio y del tamaño y forma de los granos“.

El equipo planea seguir explorando nuevos movimientos para optimizar la capacidad del Digger Finger para navegar por varios medios.

Adelson dice que Digger Finger es parte de un programa que extiende los dominios en los que se puede usar el toque robótico.

Los seres humanos usan sus dedos en entornos complejos, ya sea buscando una llave en el bolsillo de un pantalón o sintiendo un tumor durante una cirugía.

“A medida que mejoramos en el toque artificial, queremos poder usarlo en situaciones en las que estás rodeado de todo tipo de información que te distrae”, dice Adelson.

“Queremos poder distinguir entre las cosas que son importantes y las que no lo son“.

Fuente: MIT News