Los dispositivos robóticos autónomos o semiautónomos se utilizan cada vez más en hogares de consumidores y establecimientos comerciales. Dichos dispositivos pueden incluir una aspiradora robótica, una cortadora de césped, un trapeador u otros dispositivos similares para funcionar de forma autónoma o con una entrada mínima. Estos dispositivos robóticos pueden crear de forma autónoma un mapa del entorno, utilizar posteriormente el mapa para la navegación y luego diseñar planes de ruta inteligentes y planes de tareas para una navegación y finalización de tareas eficientes.
Los usos prácticos de los robots móviles que reconocen obstáculos son aplicables tanto a la exploración científica como al rescate de emergencia. Puede haber un lugar peligroso para los humanos o puede que ni siquiera sea posible que los humanos se acerquen directamente a este lugar. En estas situaciones desafiantes, los robots deben recopilar información sobre su entorno para evitar obstáculos. Para obtener más información sobre los elementos clave y críticos de los robots móviles, siga leyendo.
Los aspectos importantes del proceso mediante el cual se lleva a cabo el reconocimiento de obstáculos en robots móviles autónomos son los siguientes.
Captura de imágenes de un espacio de trabajo mediante un sensor de imagen: En un escenario práctico, un sensor de imagen está montado en un robot. El sensor detecta y transmite información para realizar imágenes, convirtiendo las diferentes atenuaciones de las ondas de luz a medida que atraviesan o reflejan los objetos. El robot se mueve en diferentes lugares del espacio de trabajo y captura imágenes.
Obtención de imágenes: Las imágenes capturadas son luego recibidas en el extremo operativo por un procesador en el dispositivo robótico o mediante un software basado en la nube para que el proceso continúe.
Comparando las imágenes: Las imágenes capturadas obtenidas por el procesador del dispositivo se comparan con un diccionario de objetos. Esto le da al procesador un estándar con el que comparar las imágenes. Un diccionario de objetos generalmente contiene una base de datos de todos los objetos posibles que puede encontrar un dispositivo robótico.
Identificación de la imagen: Las imágenes obtenidas, una vez comparadas con un diccionario de objetos, se clasifican en un conjunto específico de objetos al que pertenecen. Esta parte del proceso juega un papel importante en la realización del siguiente paso del proceso.
Instruir: Una vez que se ha identificado la imagen comparándola con el diccionario de objetos, el procesador del dispositivo indica al robot que actúe y ejecute de acuerdo con el objeto identificado.
Además, hay una serie de modificaciones que se pueden realizar en una situación práctica mientras se usa el proceso mencionado anteriormente. El uso de diferentes sensores, como sensores de impacto, sensores infrarrojos y sensores ultrasónicos, ayuda a lograr un conjunto de resultados específicos deseados.
La función de reconocimiento de obstáculos constituye una gran ventaja para los robots móviles. La compleja gama de sensores que utilizan los robots móviles para detectar su entorno les permite observar con precisión su entorno en tiempo real. Esto es valioso especialmente en entornos industriales que cambian y cambian constantemente.
La comida para llevar
Con el aumento del uso de robots autónomos a nivel comercial y de consumo, es importante conocer el proceso principal a través del cual funcionan estos dispositivos. El reconocimiento de obstáculos en robots se lleva a cabo en 5 pasos principales: captura de imágenes, obtención de imágenes, comparación, identificación e instrucción para ejecutar en consecuencia. Además, el uso de sensores variables permite que el dispositivo también realice tareas avanzadas.