Un trío de especialistas en robótica de varias instituciones ha diseñado y construido un robot que imita las habilidades del escarabajo pelotero.
En su artículo Binggwong Leung, Stanislav Gorb y Poramate Manoonpong describen sus razones para construirlo y lo bien que funcionó cuando se lo probó.
Los escarabajos peloteros son únicos en dos aspectos: caminan de manera diferente a otras criaturas de seis patas y pueden manipular objetos mucho más grandes que ellos.
Al estudiar la mecánica de los escarabajos peloteros y aprender de esfuerzos anteriores relacionados con la creación de robots que imitan a los insectos palo, los investigadores concluyeron que un robot escarabajo pelotero podría ofrecer características que no están disponibles en otros diseños, principalmente en la capacidad de manipular y mover objetos grandes utilizando un espacio reducido.
Los investigadores estudiaron la locomoción y el transporte de objetos de los escarabajos peloteros y observaron que estos animales podían mover grandes muestras de estiércol al adaptar sus cuatro patas superiores alrededor de grandes partes de un objeto y luego usar las inferiores para empujar.
Para construir su robot, el equipo comenzó con diseños de insectos palo.
Luego los modificaron de manera que imitaran al escarabajo pelotero.
Luego, en lugar de usar el aprendizaje automático para enseñarle al robot qué hacer, como se hace con muchos otros robots modernos, los investigadores usaron un enfoque de control de manipulación loca basado en neuronas y modular basado en solo dos comportamientos: cabeceo y balanceo para los dos pares de patas superiores y biomecánica simple para el par inferior.
El resultado fue un robot al que llamaron ALPHA.
Probaron su robot con una gran pelota hueca y descubrieron que era más que capaz de empujarla hasta la ubicación deseada.
También descubrieron que el robot era capaz de hacer más que simplemente mover una pelota. Podría usarse para transportar material dentro de la pelota, por ejemplo.
Sugieren que el robot podría utilizarse en operaciones de búsqueda y rescate, ya que puede moverse con facilidad por terrenos irregulares y desconocidos.
Afirman que hay margen de mejora, pero su trabajo podría inspirar a otros especialistas en robótica a estudiar otras formas naturales de locomoción a la hora de construir los robots del futuro.
Fuente: Advanced Science
Los modelos de IA generativa como ChatGPT se entrenan con grandes cantidades de datos obtenidos…
El kit para desarrolladores NVIDIA Jetson Orin Nano Super está diseñado tanto para aficionados como…
Google ha presentado Veo 2, una IA que supera a Sora al generar videos realistas…
La nueva IA de Google es capaz de generar diseños de cualquier tipo sin necesidad…
Han pasado casi cinco meses desde el lanzamiento de SearchGPT. La prometedora función de búsqueda…
En los últimos años, los ingenieros han intentado crear sistemas de hardware que soporten mejor…