Resumen de Object oriented control system in humanoid robots for transporting tasks
La investigación en robots humanoides es uno de los temas más desafiantes en robótica. La investigación en este campo se ha inspirado en el hecho de que estas máquinas reproducen la forma humana y, por ende, el comportamiento humano. Muchos robots humanoides han sido presentado en las últimas décadas, pero su comportamiento está lejos de ser humano. Por lo tanto, la mejora el rendimiento en humanoides es uno de los objetivos principales en este campo, imitando la mayor cantidad posible de tareas humanas. De hecho, muchas investigaciones se están centrando en tareas de servicios. Tareas donde el robot humanoide pretende ayudar o sustituir a los seres humanos realizando tareas enfocadas al sector de servicios, desde robots médicos hasta robot asistenciales, pasando por robots hosteleros.
De hecho, asociado al tema de la hostelería, debemos tener en cuenta que, y de acuerdo con la Oficina de Estadísticas Laborales, parte del Departamento de Trabajo de los EE. UU., más de 3.4 millones de personas trabajan en la preparación y reparto de alimentos en lugares como restaurantes de comida rápida y cafeterías, con un salario promedio de 9.44$ por hora. Además, hay más de 4.7 millones de personas trabajando como meseros y camareras, ganando un salario promedio de 9.61$ por hora. Y hay alrededor de 2.3 millones de cocineros, que ganan un salario medio de 10.99$ por hora. Es obvio que la industria de la restauración es un gran sector donde muchas empresas están invirtiendo mucho dinero. Por lo tanto, en pocos años, esta industria tendrá una explosión de trabajo e inversión en el campo de la robótica, y seguirá con un mayor desarrollo de la robótica relacionada con la agricultura. Parece lógico que será un próximo tema importante para la robótica, con un gran mercado. De hecho, ya podemos ver algunos ejemplos donde se están poniendo a trabajar a los robots en la industria de restaurantes. En países como China y Japón, los restaurantes están utilizando robots para tomar pedidos y servir comida. O también, la empresa Pizza Hut ha incorporado los robots llamados Pepper en sus restaurantes de comida rápida en la región de Asia.
Sin embargo, los robots camarero no han sido un éxito en todas las facetas del servicio de la hostelería. La cadena de restaurantes chinos Hewelai tubo la mala fortuna de invertir en los robots camareros para tres restaurantes, a un costo de más de $ 7,000 por unidad. Hubo problemas desde el principio, ya que los robots se estropeaban con frecuencia y no podían realizar tareas esenciales como tomar pedidos, servir bebidas o incluso llevar tazones de sopa sin derramarlos. Por lo tanto, todavía hay demasiados problemas para resolver en estos últimos proyectos de restaurantes robóticos. Es obvio que esta nueva línea de investigación aún tiene que madurar, y ante nosotros, se nos abre una amplia gama de posibilidades a mejorar.
Particularmente, esta tesis se ha centrado en el desarrollo de uno de estos comportamientos y el estudio de preguntas aún sin resolver relacionadas con su desempeño. Concretamente, el objetivo principal de esta tesis es integrar el comportamiento de un camarero en el robot humanoide TEO de la Universidad Carlos III de Madrid. Las tareas a realizar por un camarero son numerosas. Por lo tanto, debemos contemplar dos aspectos importantes: las tareas de los robots camareros y la versatilidad de un robot humanoide. Por un lado, un robot humanoide es un robot con una forma corporal construida para parecerse al cuerpo humano. La diferencia principal entre los humanoides y otros tipos de robots es que el movimiento del robot tiene que ser humano, utilizando locomoción con piernas, donde la planificación se enfoca a un consumo mínimo de energía, como lo hace en el cuerpo humano. Por otro lado, los robots camarero presentan desafíos únicos para los robots. Tienen que estar diseñados para trabajar e interaccionar con personas en espacios reducidos y dinámicos, cocinar y lidiar con calor, humo, grasa, vapor y agua, o transportar comida y bebidas, y todo al mismo tiempo.
Pero para nuestro caso de investigación, nosotros nos hemos centrado en el comportamiento asociado al transporte de objetos en una bandeja, imitando en la medida de lo posible la tarea humana de un camarero. Concretamente, presentamos un posible enfoque donde el robot camarero humanoide TEO tiene como objetivo manipular objetos sin ser agarrados, únicamente apoyados sobre una bandeja adherida a la muñeca de éste. La bandeja está unida mecánicamente a la muñeca del robot. Sin embargo, el objeto transportado estará simplemente situado sobre la bandeja, sin ningún tipo de unión rígida o mecánica. Esta condición implica que no hay ningún tipo de agarre del objeto. Esto implica que, durante una situación habitual en un restaurante, los clientes podrían empujar al robot durante la tarea de transporte. Por lo tanto, debe ser esencial que el robot sea capaz de recuperar tanto su propia estabilidad como la estabilidad del objeto transportado. Sin embargo, este doble control de equilibrio debe enfrentar diferentes problemas.
El primer problema es definir las necesidades de la tarea del robot camarero. Es imprescindible que el robot humanoide sea capaz de generar un trabajo donde todo su cuerpo esté implicado. Por lo tanto, hemos propuesto e implementado una arquitectura de control postural de cuerpo completo enfocada a la tarea de transporte de objetos no agarrados. Esta arquitectura modular se basa en el cómputo de múltiples ZMP (cuerpo y objeto) controlando ambas estabilidades al mismo tiempo. Esta arquitectura se centra en la bio-inspiración de los camareros humanos, observando qué requisitos debemos contemplar para nuestra arquitectura. De esta forma, una de las características a tener en cuenta es el uso de diferentes fuentes de información sensorial (visión, inercial, fuerza/par). La forma de usar estos sensores es una de las novedades de esta tesis y está inspirado en las habilidades reales de un camarero.
El segundo problema a lidiar es el equilibrio del robot. Una de las características esenciales de un robot humanoide es su capacidad de mantenerse erguido o caminar. El equilibrio de humanoides ha sido uno de los principales problemas estudiados desde que se comenzó a desarrollar estos robots. Mantener el equilibrio sigue siendo un tema de estudio en robótica humanoide, y es crucial para desarrollar tareas. Debido a la complejidad de este problema, este estudio se ve favorecido por el uso de representaciones simples del comportamiento del equilibrio humanoide, como el péndulo invertido simple. Este tipo de simplificaciones hace que el estudio del problema del equilibrio sea computacionalmente más fácil, pero no resuelve todas las preguntas relacionadas con éste. Esta tesis ha tratado el problema porque debería ser una característica clave para un robot camarero.
Se ha propuesto un nuevo modelo simplificado como una mejora del clásico modelo de péndulo invertido lineal (LIPM). Su desarrollo se basa en un procedimiento experimental que permite abordar muchos problemas inherentes de la mecánica humanoide, la electrónica, la informática y más al mismo tiempo. De esta manera, hemos desarrollado un método que se sobrepone a estos problemas basados en modelos de adaptación dinámica. Particularmente, en lugar de corregir todos los problemas que tenía el robot uno por uno, el nuevo modelo matemático DLIPM del robot que contemplaba tanto su propio comportamiento como el de los errores asociados. Este modelo se implementó experimentalmente para diferentes puntos de trabajo garantizando el ajuste dinámico basado en la "Gain Scheduling ". Por lo tanto, esta metodología podría aplicarse a otros robots. Los resultados muestran que esta mejora reduce el esfuerzo de control necesario para mantener el equilibrio durante la tarea del camarero.
El tercer problema enfrentado en esta Tesis está relacionado con la manipulación, que es otra característica esencial que define al ser humano: la capacidad de manipular objetos. En esta Tesis se ha tratado un caso específico de manipulación. En el desempeño de la tarea del camarero, generalmente los objetos se transportan en una bandeja y normalmente a estos objetos no se les aplica una fuerza de agarre, es decir, los objetos simplemente están apoyados sobre la superficie de la bandeja. Pero entonces de esta condición surge otro problema: transportar los objetos manteniendo el equilibrio de estos. Gracias al uso de percepciones exoceptivas del robot (visión, fuerza, etc.) es posible interpretar el estado de equilibrio de los objetos transportados (en nuestro caso, computando el ZMP del objeto). Particularmente, con el sistema de visión, podemos detectar la posición y orientación del objeto. Y con el sistema de fuerza/par, podemos calcular el grado de estabilidad de éste. Esta información sensorial y su aplicación con un modelo de objeto de péndulo invertido simple permiten el control del equilibrio del éste. Sin embargo, antes de ser aplicada al sistema de control es necesario utilizar filtros que permitan mejorar la precisión y robustez de los datos sensoriales obtenidos. Para el estudio del comportamiento del sistema de visión del robot humanoide TEO y sus problemas relacionados con la perspectiva, la deformación de la lente y el cálculo de la velocidad, se entrenó un filtro Fuzzy a través de la herramienta ANFIS de Matlab. Las capacidades ofrecidas por la herramienta ANFIS para implementar un filtro Fuzzy eran aceptables, y han sido aprovechadas para hacer frente a todos estos problemas de visión por computadora. Al final, el método de entrenamiento offline se basa en la adquisición de datos experimentalmente. Este procedimiento permite modelar el error con precisión para luego ser eliminado a través del filtro Fuzzy entrenado, y así computar el estado real del objeto manipulado.
Para el estudio del comportamiento del sistema de fuerza/par del robot humanoide TEO y de estudios sobre la estabilidad de los robots humanoides, particularmente en casos de terreno irregular, pudimos extrapolar y comprender el comportamiento de estabilidad del objeto transportado sobre una bandeja que variaba en posición y orientación. Esta condición impedía aplicar el criterio de estabilidad ZMP debido a que el plano de la bandeja no era coplanario al del suelo. Por ello, hemos implementado el método “3D Dynamical Slopes” para corregir y filtrar la información sensorial de fuerza/par. Este método es capaz de adaptarse, en primer lugar, a la morfología del robot. El único requisito es poder obtener las fuerzas y los pares del TCP del manipulador leyendo los valores desde la muñeca. Y, en segundo lugar, el método aplica la transformación necesaria en el TCP de la bandeja para obtener un sistema de coordenadas virtual que es coplanario plano del suelo y así obtener las lecturas correctas de la ZMP del objeto.
Finalmente, los resultados obtenidos del estudio de los problemas principales expuestos son integrado con la arquitectura de control postural de cuerpo entero, la cual, cumple con todos los requisitos necesarios para realizar la tarea de camarero. En este caso, gracias a la modularidad de la arquitectura propuesta, los controladores para la estabilidad del cuerpo y la estabilidad del objeto trabajan a la par. De hecho, durante este proceso de la tarea, ambos controladores tienen en cuenta las perturbaciones que generan el otro para compensar dichas interacciones y volver a un estado de estabilidad. Para ser exacto, por un lado, el controlador del cuerpo a través del modelo DLIPM y de los sensores fuerza/par de los tobillos computa el ZMP del robot en función de la inestabilidad de éste y de los efectos producidos por el control del brazo. Puesto que inercias producidas por el brazo del robot durante el control son mucho menores que las inercias del control del cuerpo, este último es capaz de controlar el equilibrio mucho más rápido y sin apenas verse afectado. Por otro lado, el controlador de objeto a través del modelo LIPM y la fusión sensorial de visión y fuerza/par previamente filtrada computa el ZMP del objeto en función del estado de equilibrio del propio objeto y de las perturbaciones producidas por el movimiento del control de estabilidad del cuerpo. En este caso, la masa de robot, al ser mucho mayor, respecto al conjunto del brazo y objeto y por lo tanto el controlador es mucho más sensible antes perturbaciones del cuerpo sobre el objeto. Es importante tener en cuenta, que el robot humanoide TEO es rígido, y consecuentemente, los efectos de fuerzas en cualquier parte del robot se ven transmitido por el resto de éste, dificultando el control de estabilidad.
Además, esta arquitectura ha sido testeada tanto para tareas de manipulación con un solo brazo como para tareas de transporte con dos brazos donde la bandeja es agarrada con las dos manos. La idea es poder ser capaz de transportar objetos sin ser agarrados utilizando una bandeja, ya sea con un o dos brazos. La capacidad modular de esta arquitectura de control postura de cuerpo entero, permite seguir cumpliendo con la tarea de camarero, simplemente cambiando la entrada de computación de la estabilidad ZMP del objeto. En el caso de la tarea de transporte a través de una bandeja bi-manipulada, ahora se utilizan ambos sensores de fuerza/par de las muñecas del robot. Sobre cada sensor, se aplica la transformación con el método “3D Dynamical Slopes” obteniendo dos valores de ZMP que se comportan de la misma manera que con la estabilidad de la caminata de robots humanoide durante la fase de doble apoyo. El funcionamiento del resto de sistemas del controlador de cuerpo entero permanece igual, pudiendo generar la tarea del camarero bi-manipulando la bandeja.
Por último, se ha podido extender o validad nuestro concepto de planificación de bi-manipulación para cadenas cinemáticas cerradas sobre un robot “compliance”. El propósito era poder validar el comportamiento de la bi-manipulación sobre un controlador de cuerpo entero que además pudiera no solo mantener el equilibrio si no de andar al mismo tiempo. Para ello, hemos utilizado el robot basado con un control de par TORO del Instituto de Robótica y Mecatrónica del Centro Aeroespacial Alemán. En este caso, el robot humanoide TORO no es rígido, sino el “compliance”. Sin embargo, hemos utilizado el mismo el proceso de planificación del movimiento de la bandeja aplicado sobre el robot humanoide TEO. En ambos casos, usamos las fuerzas y los pares de las manos para calcular y planificar el movimiento de la bandeja. Para verificar esta condición, primeramente, desarrollamos un nuevo modelo dinámico de control de cuerpo entero al cual le agregamos la capacidad de manipulación de dos brazos al robot TORO. Los resultados después de aplicar nuestra manipulación en el sistema de cumplimiento han sido muy satisfactorios, pudiendo adaptar la carga entre los dos brazos, absorber perturbaciones externas, caminar y bi-manipular, y otras habilidades.
Todos los experimentos que se han llevado a cabo a lo largo de esta tesis doctoral ha sido expuestos desde una menor a una mayor dificultad, pudiendo observar la evolución que ha tenido esta investigación durante estos años. Finalmente, los resultados obtenidos pueden certificar la investigación realizada con esta tesis doctoral, pudiendo validar nuestra propuesta de robot camarero que transporta objetos sin agarre.
