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El MIT desarrolla una forma para que los robots de reparto autónomos encuentren la puerta de entrada

Hace tiempo que se esta intentando que la robótica pase a ejercer un papel más directo en los negocios de interacción, más concretamente en el reparto de mercancías ligeras. En este sentido la innovación va siempre de la mano de las pruebas en entornos reales. En el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) ubicado en Boston llevan tiempo haciendo todo tipo de test para determinar la viabilidad de los avances. Ahora los investigadores del MIT han desarrollado un nuevo método de navegación para robots que podría ser muy útil para la gama de empresas que trabajan en la entrega autónoma. El equipo ha descubierto cómo un robot puede determinar la ubicación de una puerta de entrada, sin que se le proporcione un mapa específico por adelantado.

En las pruebas han constatado que la mayoría de los robots de entrega autónomos se encuentran con los clientes en la acera ante la imposibilidad de acceder a la puerta principal de las viviendas. Desde el MIT señalan que mapear un vecindario completo con el nivel de especificidad requerido para hacer una entrega en la puerta de entrada de una vivienda sería increíblemente difícil, particularmente a escala nacional (y mucho menos global) debido a la complejidad del terreno y a la enorme cantidad de datos que esto requiere. Dado que parece poco probable que suceda, y especialmente improbable para todas las empresas que buscan construir redes de entrega autónomas para abastecerse por separado, se propusieron idear un método de navegación que permita a un robot procesar señales en su entorno sobre la marcha para descubrir la ubicación de la puerta de entrada .

Esta es una variación del SLAM, o localización y mapeo simultáneos. El giro innovador del equipo del MIT en este enfoque es que, en lugar de un mapa semántico, en el que el robot identifica objetos en su entorno y los etiqueta, idearon un mapa “para llevar”, que utiliza datos de mapas de entrenamiento para colorear, codifica los alrededores en un mapa de calor en el que pueda determinar qué partes tienen más probabilidades de estar cerca de una “puerta principal” y cuáles no, e inmediatamente trace el camino más eficiente hacia la puerta en función de esa información.

Es una versión mucho, mucho más simplificada de lo que hacemos cuando nos encontramos con nuevos entornos que nunca antes habíamos visto directamente. Sabemos lo que probablemente sea la puerta de entrada de una casa que nunca hemos visto con solo mirarla, y sabemos esto esencialmente porque lo está comparando con nuestra memoria de casas en las que ya hemos estado o visto, y cómo se han establecido esas propiedades, incluso si estamos haciendo todo eso sin siquiera pensarlo.

La entrega es solo un caso de uso para este tipo de mapeo inteligente del entorno local, pero es un buen caso que podría ver el uso comercial real más temprano que tarde.

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