Líneas derivadas
Descripción
La línea de investigación de robótica ha constituido, en los orígenes del GII, su principal objetivo de trabajo. Originalmente, tenía un marcado carácter de investigación básica, sin embargo, los logros conseguidos han proporcionado conocimientos y experiencia que se han podido aplicar en proyectos de carácter aplicado. Esto ha dado lugar a numerosos proyectos de investigación donde se han fabricado prototipos de robots autónomos para la industria. De hecho, una de las principales bazas del GII en la actualidad, en esta línea, es su capacidad para fabricar estructuras robóticas con capacidades singulares.
El objetivo general de esta línea, ha sido el de desarrollar sistemas reales que puedan responder con el mayor grado de autonomía posible a las condiciones cambiantes del medio, sin tener que precisar de la ayuda de un operador o programador para establecer las nuevas estrategias necesarias para la consecución de la tarea encomendada.
Dentro de esta línea y a nivel de investigación básica, destacan las líneas derivadas de robótica evolutiva, centrada en el uso de algoritmos evolutivos para el desarrollo de los controladores de forma autónoma; la robótica cognitiva, centrada en el desarrollo de capacidades cognitivas para los robots; y los sistemas multi-robot, donde se trabaja sobre técnicas de coordinación autónoma de equipos de robots. En todas ellas, se aplican técnicas de inteligencia artificial para diseñar los controladores que doten a los robots del mayor grado de autonomía posible.
En cuanto a las líneas más aplicadas, en las que el GII fabrica estructuras robóticas propias, debemos destacar los vehículos aéreos y submarinos no tripulados, los robots para tareas en Ingeniería Naval (limpieza de cascos, granallado, etc) y los robots modulares para tareas industriales.
El GII dispone de numerosas plataformas robóticas para la realización de experimentos entre los que se encuentran:
- Baxter, robot industrial programable en ROS, muy útil en investigación y educación porque permite interacción humano-robot, robótica colaborativa, robótica cognitiva, planificación, reconocimiento y manipulación de objetos, múltiples sensores, …
- NAO, tenemos dos robots, tiene aspecto humanoide, permite una interacción humano-robot más natural, disponen de múltiples sensores para percibir el entorno. Es compatible con ROS y se pueden programar en múltiples lenguajes de programación.
- Robobo, desarrollado en una spin-off del GII, combina una base robótica móvil con un Smartphone para crear una plataforma robótica. De gran utilidad tanto para educación como para investigación ya que se puede programar desde el nivel más básico con bloques hasta el desarrollo de sistemas autónomos complejos. Se puede programar en Scratch, Java Script, Java Android o ROS.
- BlueROV2 es un mini ROV que cuenta con varias configuraciones de motores, linternas para iluminar, una cámara para permitir la visualización en tiempo real del interior del agua y se puede sumergir hasta 100 metros. Es una herramienta versátil, fácil de transportar y desplegar para realizar pruebas de todo tipo: variaciones o ajustes en el control, tareas de inspección, comportamientos autónomos, etc.
- KAI es una plataforma híbrida ROV-AUV desarrollada en el GII. Puede ser controlado remotamente o utilizado de forma autónoma. Cuenta con una cámara motorizada, dos linternas, un sónar de imagen, un sónar de obstáculos y la posibilidad de comunicarse utilizando un umbilical de fibra óptica. Se puede sumergir hasta a 300 metros de profundidad y cuenta con un brazo robótico eléctrico con 5 grados de libertad.
Dentro de esta línea debemos diferenciar dos líneas derivadas. Una denominada Robótica Autónoma, en la que se engloban los proyectos relacionados con el desarrollo de controladores para robots autónomos y el diseño y fabricación de los propios robots, y otra denominada Mecanismos Cognitivos más centrada en el estudio e implementación de funcionalidades cognitivas de alto nivel en robots autónomos. Esta segunda línea, utiliza los procesos cognitivos humanos como inspiración para desarrollar un mecanismo cognitivo completo para un robot, mientras que la primera está más centrada en el desarrollo de soluciones a tareas particulares en la realidad.