Para comprender mejor cómo las personas interactuarán con los robots móviles en la naturaleza, debemos sacarlos del laboratorio e implementarlos en el mundo real. Pero esto no es fácil de hacer.
Los especialistas en robótica tienden a desarrollar robots bajo el supuesto de que sabrán exactamente dónde están en un momento dado; claramente, esa es una capacidad importante si el trabajo del robot es moverse de manera útil entre ubicaciones específicas. Para esa capacidad de localización generalmente se requiere que el robot tenga sensores potentes y un mapa de su entorno. Pero hay formas de escabullirse de algunos de estos requisitos: si no tiene un mapa, existen métodos que construyen uno y localizan al mismo tiempo, y si no tiene un buen sensor de alcance,hay métodos de navegación visual, use solo una cámara RGB normal, que la mayoría de los robots tendrían de todos modos. Desafortunadamente, estas alternativas a la navegación tradicional basada en la localización son computacionalmente costosas, no muy robustas o ambas cosas.
Nos encontramos con este problema cuando queríamos implementar nuestro robot social móvil Kuri en los pasillos de nuestro edificio para un estudio de usuarios. El sensor lidar de Kuri no puede ver lo suficientemente lejos para identificar su ubicación en un mapa, y su computadora a bordo es demasiado débil para la navegación visual. Después de pensarlo un poco, nos dimos cuenta de que, a efectos de nuestro despliegue, en realidad no necesitábamos que Kuri supiera exactamente dónde estaba la mayor parte del tiempo. Necesitábamos que Kuri volviera a su cargador cuando tenía poca batería. Decidimos que tal vez podríamos lograr lo que queríamos simplemente dejando que Kuri abandonara la localización exacta y divagara.
Fuente: Nick Walker, Amal Nanavati | Spectrum
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