Boston Dynamics sustituyó los pies de su robot humanoide Atlas por ruedas de patinete para poner a prueba sus motores y el sistema que coordina sus movimientos. La compañía presentó una versión experimental capaz de desplazarse lateralmente y realizar un salto con giro de 360 grados, como parte de una investigación para trasladar al robot físico lo aprendido en simulación.
La empresa publicó el 9 de noviembre una demostración de Atlas con una rueda en cada tobillo. Según explicó Xiaoyu "Andy" Wu, ingeniero de controles del equipo, el montaje es un banco de pruebas de investigación y no un producto nuevo.
En el video, el robot rueda, cambia de dirección y se prepara para el salto. La compañía acompañó la demostración con una explicación del entrenamiento en simulación y su traslado al robot físico.
Por qué usar ruedas para probar un humanoide
La adaptación mecánica aprovechó los actuadores que Atlas ya tenía en los tobillos. Estos componentes convierten las órdenes de control en movimiento. Para conectar las ruedas comerciales, el equipo utilizó un adaptador fabricado a medida, la única pieza nueva de la configuración, según Wu.
En el modelo de software, cada rueda se representa como un tobillo capaz de girar de forma continua. Así, los investigadores pudieron modificar el modelo existente del robot para entrenarlo con su nueva configuración.
Las ruedas permiten exigir a los motores mientras soportan el peso del robot. Cada arranque, giro y frenado los somete a distintas combinaciones de velocidad y fuerza de giro, o torque. Wu buscaba observar cómo respondían los actuadores y el control del cuerpo cuando se acercaban a sus límites de funcionamiento.
El objetivo era preparar mejor al robot para condiciones difíciles de reproducir en un laboratorio. Boston Dynamics señala que la experiencia con sus robots Spot y Stretch en instalaciones de clientes ha mostrado la importancia de entender cómo responde el hardware ante situaciones exigentes.
De millones de simulaciones al suelo real
El equipo recurrió al aprendizaje por refuerzo, una técnica en la que un sistema practica en simulación y recibe señales que orientan qué comportamientos debe favorecer. En este caso, el controlador coordina movimientos de todo el cuerpo, no solo el giro de las ruedas.
Antes de probarlos en el robot físico, los movimientos pasaron por millones de simulaciones en MuJoCo, un motor de física de código abierto. Pero practicar en un entorno virtual no garantiza que una maniobra funcione fuera de él: si los motores simulados son demasiado ideales, el sistema puede aprender acciones que los reales no pueden ejecutar.
Para reducir esa diferencia, el equipo realizó pruebas de caracterización de los actuadores, ajustó el modelo de los motores simulados a las mediciones del robot y comprobó que los parámetros de control coincidieran entre los entornos de software.
Los investigadores también modificaron elementos del entrenamiento, entre ellos las recompensas, el rango de órdenes y la postura. Con esos ajustes, el sistema aprendió a rodar de forma estable sin que los ingenieros programaran cada movimiento de las ruedas por separado, de acuerdo con Wu.
El salto siguió una referencia humana
No todos los movimientos partieron de cero. Wu explica que algunos se apoyaron en una biblioteca de capturas de movimiento humano. Para las pruebas eligió grabaciones con deslizamientos de pies, porque ofrecían una manera de explorar cómo respondería el robot al tener ruedas.
En los desplazamientos laterales, el controlador aprendió a orientarlas y rodar donde una persona habría deslizado los pies. El salto con giro completo tuvo otra referencia: el sistema siguió la trayectoria de una persona que realizó ese movimiento. Según Wu, el robot físico completó la maniobra en su primer intento.
Ese resultado corresponde a la prueba descrita por la empresa; no equivale a una tasa de éxito medida en una serie de intentos. La publicación tampoco ofrece una velocidad máxima para Atlas con ruedas.
Boston Dynamics afirma que ya adapta lo aprendido a la configuración habitual de Atlas, con pies. Wu también trabaja en mejorar la respuesta del controlador cuando falla un actuador, una línea de investigación distinta de los resultados mostrados en esta demostración.
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