En un art铆culo publicado en la revista
Bioinspiration & Biomimetics, cient铆ficos han logrado reproducir movimientos colectivos con robots esf茅ricos inspir谩ndose en la percepci贸n visual de los animales.
Estos robots se orientan seg煤n las siluetas de sus vecinos, que pueden aparecer m谩s grandes, m谩s peque帽as o desplazarse en el campo visual. Este estudio demuestra que los robots reproducen fielmente los movimientos colectivos observados en animales.
a) El movimiento colectivo giratorio es reproducido por los robots esf茅ricos.
b) La visi贸n primaria de las siluetas vecinas es emulada en cada robot.
c) Las siluetas percibidas pueden crecer, disminuir o desfilar en el campo visual.
d) La adici贸n de un ancla permite contener el movimiento colectivo rob贸tico en un espacio limitado.
漏 Castro, Eloy, Ruffier (Creative Commons Attribution 4.0) Inspirarse en los movimientos colectivos de los animales...
Imagina una bandada de p谩jaros cruzando el cielo o un cardumen de peces nadando en perfecta armon铆a. Estos movimientos fascinantes, estudiados desde hace tiempo por los cient铆ficos, ahora pueden reproducirse en simulaciones y con robots, utilizando 煤nicamente informaci贸n visual.
Estos movimientos se denominan movimientos colectivos. Tradicionalmente, se han modelado sin tener en cuenta el sistema visual biol贸gico (o visi贸n natural) de los individuos. As铆, la mayor铆a de modelos se basan en el conocimiento de la distancia entre vecinos, algo que no ocurre en los animales.
... para crear un nuevo modelo...
En un art铆culo publicado en la revista
Bioinspiration & Biomimetics, cient铆ficos han desarrollado un nuevo modelo. No se basa en mediciones artificiales de distancia, sino que utiliza, como hacen los animales, indicios visuales primarios para aplicar un conjunto de cuatro reglas que son seguidas independientemente por todos los miembros del grupo.
Este modelo supone que cada individuo solo ve las siluetas formadas por los dem谩s, sin reconocer a los individuos en s铆. Estos est谩n representados por su silueta en el campo visual de cada individuo, creando as铆 indicios visuales primarios cuando las siluetas se mueven.
Las cuatro reglas son las siguientes:
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La atracci贸n: esta regla representa el deseo natural del grupo de permanecer unido. Sin atracci贸n, los individuos se alejar铆an unos de otros. Se implementa teniendo en cuenta el tama帽o 贸ptico de cada silueta.
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La alineaci贸n: esta regla refleja la tendencia del grupo a moverse en la misma direcci贸n. Sin alineaci贸n, los individuos tendr铆an dificultades para seguir al grupo. Funciona midiendo lo que se denomina "flujo 贸ptico", que describe el desplazamiento visual alrededor del individuo.
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La evitaci贸n: esta regla, introducida para evitar colisiones entre robots, refleja la tendencia individual a evitar otros robots cercanos. Se implementa modificando la atracci贸n seg煤n un umbral en el tama帽o 贸ptico de cada silueta.
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El anclaje: esta regla se a帽adi贸 porque el espacio disponible para un experimento rob贸tico siempre es limitado. Refleja la contenci贸n de los grupos en un lugar determinado. Funciona de manera similar a la regla de atracci贸n, pero sobre una ubicaci贸n clave virtualmente definida.
La implementaci贸n rob贸tica introduce un retraso entre la orden enviada al robot y el inicio de su movimiento: este retraso tambi茅n se integr贸 en la simulaci贸n para mantener la comparabilidad.
... avanzando en la rob贸tica aut贸noma.
Este trabajo utiliza un modelo visual de movimiento colectivo con robots esf茅ricos donde se emula la visi贸n de cada robot. As铆, los robots reproducen estos comportamientos colectivos con un grupo de 10 robots esf茅ricos independientes. Este modelo tambi茅n ha permitido cerrar la brecha entre simulaci贸n y experimentaci贸n rob贸tica. De hecho, la experimentaci贸n rob贸tica siempre introduce incertidumbres dif铆ciles de modelar con precisi贸n. Aqu铆, los comportamientos colectivos simulados y rob贸ticos son casi id茅nticos, aunque est茅n guiados exactamente por el mismo modelo visual.
En conclusi贸n, este modelo visual m铆nimo de movimiento colectivo es suficiente para recrear la mayor铆a de comportamientos colectivos con robots esf茅ricos, que se comportan de forma an谩loga a las simulaciones num茅ricas. Este trabajo supone un avance para la rob贸tica aut贸noma con aplicaciones potenciales en rob贸tica de enjambre, misiones de b煤squeda y rescate, y sistemas de vigilancia automatizados.
Fuente: CNRS INSB