FALCON de Carnegie Mellon duplicó la precisión del control de robots humanoides
Científicos del Laboratorio de Robótica Adaptativa de la Universidad Carnegie Mellon crearon un sistema llamado FALCON, que mejora significativamente la capacidad de los robots humanoides para realizar tareas complejas con altas cargas de fuerza. Este es un verdadero avance en el campo de la robótica, abriendo nuevas posibilidades para la aplicación de robots en condiciones del mundo real.
La característica principal de FALCON radica en su arquitectura, que consiste en 2 agentes de inteligencia artificial separados que trabajan como una sola unidad. El primer agente es responsable de la caminata estable y el equilibrio, mientras que el segundo controla los movimientos precisos de las manos considerando la fuerza aplicada. Gracias a tal división de funciones, los robots pueden aprender en un entorno virtual a realizar tareas físicas reales que requieren no solo precisión sino también fuerza significativa.
Después del entrenamiento en simulación, los robots son capaces de realizar acciones como mover objetos pesados, abrir puertas masivas o mantener el equilibrio bajo influencias externas, por ejemplo, cuando los empujan. Este es un paso significativo hacia adelante comparado con sistemas de control anteriores.
Una de las principales ventajas de FALCON es su versatilidad. El sistema no requiere configuración compleja para cada nuevo modelo de robot. Los investigadores lo probaron en 2 plataformas completamente diferentes — Unitree G1 y Booster T1. Y en ambos casos, los resultados resultaron ser impresionantes. La precisión del control de manos aumentó en un 100%, y la estabilidad al realizar tareas de fuerza alcanzó el nivel de requisitos industriales.
El sistema FALCON puede soportar cargas de hasta 100 newtons, lo que es casi un tercio del peso propio del robot.
¡Estoy realmente sorprendido!!! FALCON por primera vez ofrece una solución efectiva al problema del control simultáneo del equilibrio y el impacto de fuerza. Lo que históricamente ha sido uno de los principales obstáculos para aplicar robots humanoides en tareas de fuerza reales.
