¿Cómo reconocen los robots los objetos?

Por el momento, ningún sistema informático, incluidos los que incorporan los robots más avanzados, puede emular la visión humana en su conjunto, aunque sí algunas de sus estructuras.

Los robots utilizan distintos tipos de sensores para reconocer el entorno, detectar la presencia de un objeto y comprobar si se desplaza. Así, para medir distancias, estas máquinas emplean ultrasonidos, telémetros de haces láser, infrarrojos y videocámaras 3D con las que obtienen una especie de visión estereoscópica. Pero, además, los robots deben ser capaces de identificar lo que perciben. Es en este punto donde, hasta ahora, presentan más diferencias con los sistemas naturales.

 

¿Cómo podemos saber que estamos captando un mismo objeto aunque lo observemos moviéndose o desde distintos ángulos? Un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) revela que, en esencia, los humanos lo hacemos a través de la experiencia. Cuando dos patrones se muestran en la retina uno tras otro a gran velocidad, nuestro cerebro concluye que se han formado a partir de una misma cosa. Así, aprendemos a asociar imágenes que aparecen en rápida sucesión. Por el contrario, los robots suelen comparar la información que registran sus sensores con la que contiene una base de datos.  

 

No obstante, algunos humanoides especialmente "inteligentes" poseen algoritmos de aprendizaje con los que pueden mejorar sus sistemas cognitivos a partir de la interacción con el entorno, más o menos como nos ocurre a nosotros. Es el caso, por ejemplo, del robot DRC-Hubo, desarrollado por el Instituto de Ciencia y Tecnología Avanzada de Corea del Sur, que se impuso en la última competición para máquinas autónomas impulsada por la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzados de Defensa de EE. UU.

 

Para desplazarse, este tipo de ingenios está equipado con una tecnología denominada SLAM (Localización y Mapeado Simultáneos), que analiza la información tomada por sus detectores para determinar su posición, estudiar los obstáculos cercanos y establecer la trayectoria más adecuada para sortearlos.  

 

Uno de los últimos avances más destacados en ese sentido se ha dado igualmente en el MIT, en el Departamento de Ingeniería Mecánica de esta institución, donde se ha ideado el modo de combinar la tecnología SLAM con los algoritmos de detección de objetos, lo que mejora notablemente la eficacia de estos últimos.

 

Imagen: DRC-HUBO / DARPA  

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