Robot de investigación autónomo - Autonomous research robot
Los robots de investigación autónomos son máquinas inteligentes capaces de realizar tareas en el mundo por sí mismos, sin control humano explícito, que se utilizan para promover la investigación científica.
Historia
Denning Mobile Robot Company de Boston fue la primera empresa en ofrecer robots autónomos listos para usar que posteriormente fueron comprados principalmente por investigadores. Real World Interface , Inc. (RWI) de Grinnell More y Nomadic Technologies ( EE . UU. ) De James Slater , junto con K-Team de Francesco Mondada ( Suiza ), fueron otras empresas pioneras en este campo, que abordaron la necesidad de robots listos para usar para uso por investigadores de robótica. RWI creó el B-21, Nomadic el XR4000, mientras que el diminuto robot móvil Khepera emergió de los establos del K-Team suizo.
Sin embargo, el alto precio de estas máquinas significaba que solo unos pocos estudiantes graduados e investigadores militares podían pagarlas. Finalmente, el robot Pioneer de bajo costo se introdujo en 1995 (a partir de una colaboración entre RWI y ActivMedia Robotics), un proyecto que expandió la investigación en robótica móvil debido a su precio asequible.
En 1999, la empresa Denning había desaparecido. En 1998, RWI se unió a ISRobotics para formar iRobot . More presentó el robot de control remoto PackBot , alejándose de los robots de investigación autónomos para perseguir mercados militares. Nomadic Technologies también abandonó el campo. MobileRobots Inc y K-Team continuaron brindando servicios a la comunidad de investigación.
En 2003, la Agencia de Proyectos de Investigación Avanzada de Defensa ( DARPA ) contrató a Segway para convertir quince Segway PT en Segway Robotic Mobility Platforms. Segway y unidades entregadas a DARPA en abril. En junio, DARPA trabajó con SPAWAR Systems Center San Diego para distribuir las unidades a 14 instituciones de investigación gubernamentales y universitarias.
Operación en interiores
Los robots de investigación mejoraron su funcionamiento autónomo en interiores durante las décadas de 1990 y 2000. Las bases de investigación listas para usar ofrecen la capacidad de detección, movilidad y computación necesaria. Estos incluyen Pioneer, PatrolBot , PowerBot y PeopleBot. Estas plataformas pueden mapear edificios y navegar de forma inmediata , utilizando SLAM y una variación del método Monte Carlo / localización de Markov y búsqueda iterada de valor modificado, con cualquier sensor de la clase de telémetro 2-D. Este método crea un mapa legible por humanos del espacio de trabajo del robot que puede controlar y rastrear a los robots mientras se mueven. Evolution Robotics ofrece el software VSLAM de una sola cámara , que reemplaza la búsqueda de rango con la coincidencia visual de patrones , pero este sistema no puede crear un mapa legible por humanos. Otros grupos están construyendo VSLAM basado en stereocam. Debido a que la cámara estéreo proporciona datos de búsqueda de rango, se pueden crear mapas y rastrear robots. El K-Team Khepera , las plataformas basadas en Segway y otros robots de investigación pueden conectarse a recursos informáticos externos para utilizar dicho software.
La precisión depende de la precisión del sensor, la granularidad de los datos y la velocidad de cálculo. Los láseres de detección de rango pueden tener una precisión de +/- 1 cm mientras que la precisión de la cámara estéreo digital está limitada a 0,25 píxeles y, por lo tanto, depende del rango. Los sistemas basados en visión requieren más recursos computacionales que los sistemas simples de búsqueda de rango, como los láseres, pero pueden emplear un procesador de señal digital integrado con la cámara. Las compensaciones de costo / precisión llevaron a sistemas basados en visión menos costosos en robots de consumo, mientras que los robots comerciales e industriales y los vehículos guiados automatizados (AGV) tienden a usar sistemas basados en láser.
Operación al aire libre
En exteriores, la localización se maneja principalmente con GPS ; sin embargo, las señales de satélite pueden perderse con frecuencia debido a obstrucciones. Sin un, los robots suelen utilizar la navegación a estima y el seguimiento de movimiento inercial. La navegación a estima se basa en el movimiento relativo de la rueda y está sujeta a errores de deslizamiento acumulativos. El seguimiento de movimiento inercial utiliza giroscopios de frecuencia y acelerómetros para medir el movimiento. La precisión depende de la calidad y la calibración del sensor. Los robots Segway RMP 400 y Seekur son dos de las plataformas diseñadas para dicha investigación; la mayoría de los otros robots de investigación al aire libre están montados en jerry de vehículos existentes.
En áreas al aire libre restringidas, algunos robots, como el John Deere Gator, simplemente rodean el perímetro con balizas de radio y usan una triangulación simple de tres o más balizas para localizar y navegar. Los AGV más antiguos también utilizan balizas en interiores en las fábricas.
Programación
Gran parte del software de investigación para robots autónomos es software libre o software de código abierto , que incluye: Robot Operating System , Carmen de Carnegie Mellon , Player / Stage / Gazebo de la Universidad del Sur de California y las API ARIA de MobileRobots Inc. URBI con un SDK de software libre , se utiliza en muchas universidades.
El software comercial incluye Webots , que se ha desarrollado desde 1998 y tiene licencia de más de 500 universidades. Se ejecuta en Linux , de Windows y Mac OS X . En junio de 2006, Microsoft Research comenzó a ofrecer copias de prueba beta gratuitas de un kit de desarrollo de software de Robotics Studio con robots Pioneer en simulación para Windows XP .