nvestigadores del Grupo de Robótica Inteligente (MAPIR) perteneciente al departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática de la Universidad de Málaga han diseñado una aplicación web que garantiza la continuidad y fiabilidad del control remoto de robots móviles cuando algunos de los componentes del sistema, como por ejemplo Internet, produzcan retardos impredecibles en los tiempos de comunicación.
Los robots móviles controlados remotamente son dispositivos complejos que incorporan tres elementos. Por un lado, una red de comunicaciones como Internet, por otro, la propia plataforma robótica móvil y, finalmente, el software utilizado a todos los niveles para que el conjunto funcione. “Todo este sistema debe actuar de la manera más fiable posible, ya que deben interactuar con su entorno de manera segura. Por ejemplo, pueden realizar labores como operaciones médicas en remoto, tareas de vigilancia y rescate o asistencia a personas mayores”, expone a la Fundación Descubre el responsable de la investigación, Juan Antonio Fernández Madrigal de la Universidad de Málaga.
Los expertos han diseñado una aplicación para superar el obstáculo de la interrupción o pérdida de calidad del control robótico debidos a la conexión a Internet, que produce retardos no predecibles en las transmisiones o están relacionadas con otros componentes impredecibles. En su artículo, ‘Marginal ProbabilisticModeling of theDelays in theSensory Data Transmission of NetworkedTelerobots’ publicado en la revista Sensors, los expertos describen un conjunto de modelos y algoritmos que posibilitan anticiparse a este tipo de fallos y ajustar la cantidad de información mostrada al operador dinámicamente, de forma que se consigue un sistema de teleoperación adaptable a muy diversas circunstancias, posiblemente cambiantes.
Hasta ahora, los expertos han abordado estos problemas dotando de más inteligencia al propio robot, para que tome decisiones de manera autónoma si no le llegan órdenes a través de la red en los tiempos especificados. Por su parte, los investigadores de la Universidad de Málaga enfocan su modelo desde otra perspectiva. “Monitorizamos la red y el resto de componentes, observando cuánto tardan en transmitir los datos en cada momento, y deducimos las probabilidades de que ‘soporten’ la tarea que debemos acometer en ese preciso instante. Por ejemplo, si necesitamos obtener una imagen del entorno obtenida de una de las cámaras del robot, podemos elegir recibirla con más o menos resolución y en color o en blanco y negro, en función de los retardos que tengamos en ese momento”, explica.
