No es ninguna sorpresa que cada vez vemos más robots en nuestro día a día: en un restaurante llevando pedidos a la mesa, en el campo como temporero, haciéndole la competencia al repartido de mensajería... y eso sin mencionar sus aplicaciones en la automatización a escala industrial. Los robots no necesitan descansar, no tienen derechos laborales ni se quejan. Pero se pierden. Y eso es un problema real de lo más común para el que un equipo de investigación de la Universidad Miguel Hernández de Elche ha encontrado solución.
El contexto. Los robots autónomos necesitan saber dónde están para funcionar y eso no siempre pasa: cuando la referencia de la ubicación se pierde, ya sea porque alguien lo mueve, se apaga o el entorno cambia sin previo aviso, el robot es incapaz de recuperar su posición. Algo tan normal como quedarse sin batería puede ser un drama técnico.
Este fenómeno no es algo aislado, de hecho hasta tiene un nombre en robótica: el "problema del robot secuestrado". Pese a que cada vez vemos más robots en cualquier parte, esta incidencia es una asignatura pendiente que lleva décadas sin resolverse de forma robusta. Sin ir más lejos, porque recurrir a GPS es algo que puede fallar en escenarios como interiores o cerca de edificios altos. Como profundiza Míriam Máximo, autora principal del artículo: "Es un problema clásico y muy difícil de resolver, sobre todo en entornos grandes".
La solución. Lo que el equipo de la universidad ilicitana ha implementado es MCL-DLF, las siglas de Monte Carlo Localisation – Deep Local Feature, un sistema que combina dos tecnologías: por un lado, un LiDAR 3D que emite pulsos láser para trazar un mapa tridimensional del entorno similar a la de los robots aspiradores. Por otro, una inteligencia artificial que aprender qué elementos del entorno son más útiles para orientarse.
Por qué es importante. Porque disponer de un sistema de localización fiable es esencial para cualquier despliegue robótico en la vida real: vehículos autónomos, reparto y logística, asistencia... puede que su presencia sea cada vez más habitual, pero sigue tremendamente supeditado a la supervisión: saber dónde está es fundamental para que opere con seguridad.
El método implementado introduce además un cambio importante: es independiente, en tanto en cuanto no requiere de infraestructuras externas para funcionar como el GPS, de modo que su base es más robusta y versátil frente a diferentes escenarios de uso en el mundo real.
Cómo funciona. Su enfoque es jerárquico, de modo que primero reconoce estructuras grandes y luego detalles finos, de forma similar a como hacemos las personas. Cuando llegas a un lugar desconocido, primero te quedas con lo esencial: en qué barrio estás por ejemplo. Luego buscas referencias más concretas para afinar más. Además, el sistema no se lo juega todo a una carta: mantiene varias hipótesis de posición simultáneamente y las va descartando o refinando conforme la sensórica capta más información.
Las pruebas realizadas durante meses en el campus universitario con diferentes condiciones de iluminación, vegetación o simplemente el tiempo han evidenciado más consistencia que los métodos convencionales.
Un buen comienzo con asignaturas pendientes. Más allá de sus resultados prometedores, lo más llamativo de esta investigación es su apuesta por la autonomía sensorial: no depende de redes de balizas ni del GPS, sino de su propia sensórica. Esto lo convierte en un sistema potencialmente más versátil.
No obstante, tiene por delante el gran desafío histórico de la ubicación de los robots: lo frágil que resulta ante entornos cambiantes. Es cierto que lo han probado en diferentes condiciones, pero ha sido dentro del campus: dar el salto a entornos más complejos y en constante cambio es su prueba de fuego, además de una validación adicional en condiciones extremas. Finalmente, antes de un eventual despliegue comercial real, habrá que ver cómo se integra con otros sistemas de navegación y su coste computacional.
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La noticia El gran problema de poner robots en todas partes es que se pierden. Una ingeniera de Elche cree tener la solución fue publicada originalmente en Xataka por Eva R. de Luis .
☞ El artículo completo original de Eva R. de Luis lo puedes ver aquí