Controlar diversos robots mediante la inferencia de campos jacobianos con redes profundas

Área de la Ciencia:

• La robótica
• Inteligencia artificial
• Visión por computadora

Sus antecedentes:

• Controlar robots de inspiración biológica es un desafío debido a sus estructuras complejas, diversos materiales y falta de detección.
• El software de control existente lucha con robots blandos y de múltiples materiales que pueden cambiar sus propiedades con el tiempo.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método universal para el control de diversos sistemas robóticos utilizando sólo la entrada visual.
• Para superar las limitaciones del modelado y control de robots tradicionales para hardware no convencional.

Principales métodos:

• Utilizó redes neuronales profundas para mapear las transmisiones de video de los robots a sus campos visomotores jacobianos.
• Entrenó el sistema sin intervención de expertos observando comandos aleatorios del actuador.

Principales resultados:

• Habilitado el control preciso de circuito cerrado de robots utilizando una sola cámara, independientemente del material o la activación.
• Demostró el método en una variedad de manipuladores de robots con diferentes características.
• Recuperado con éxito la estructura causal dinámica de cada robot.

Conclusiones:

• El método desarrollado amplía el espacio de diseño de los sistemas robóticos.
• Este enfoque reduce la barrera a la automatización robótica al confiar únicamente en la entrada de la cámara.