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Hardware·1 min de lectura

Boston Dynamics cambia los pies de Atlas por ruedas y logra un salto

Boston Dynamics sustituyó los pies de Atlas por ruedas de patinete y, con aprendizaje por refuerzo, el robot logró un salto con giro completo al primer intento.

Atlas humanoid robot from Boston Dynamics with scooter wheels mounted on its ankles in place of feet.
Imagen: اليوم السابع

Boston Dynamics ha presentado una versión experimental de su robot Atlas con ruedas en lugar de pies, controlada por un software entrenado mediante aprendizaje por refuerzo. Según el informe técnico de la compañía, el robot ejecutó un salto con giro completo en su primer intento durante la prueba.

El experimento lo realizó Xiaoyu Wu, ingeniero de control del equipo de Atlas. No se rediseñó la máquina: un adaptador a medida permitió fijar ruedas de patinete a los motores de tobillo ya existentes.

Cómo se entrenó el sistema de control

Los investigadores entrenaron el controlador mediante simulaciones repetidas y ajustaron los modelos digitales de los motores hasta que su respuesta se acercó a la del hardware del robot. El equipo también usó grabaciones de movimientos humanos, como saltos, giros y deslizamientos, para guiar el entrenamiento. El objetivo era medir hasta qué punto un software entrenado en simulación puede controlar los motores al realizar movimientos en el mundo real.

Por qué ruedas en lugar de pies

Las ruedas permiten probar los motores en condiciones que combinan velocidad, par y soporte de peso durante el movimiento. Además, dejan al descubierto las diferencias entre el rendimiento del control en simulación y sobre el suelo.

Boston Dynamics subraya que el propósito no es sustituir la versión bípeda. La empresa quiere aprovechar los resultados para mejorar el control del modelo principal y reforzar su capacidad de afrontar fallos y cambios durante el movimiento.

El experimento por sí solo no demuestra que Atlas pueda realizar trabajos autónomos en fábricas. Por ahora es un resultado de investigación sobre la transferencia del control de la simulación al hardware real.

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Etiquetas:boston dynamicsatlasroboticsreinforcement learninghumanoid robot

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