Uciencia / Noticias / Tecnología / Una aplicación de control de robots que supera los retardos en la conexión a internet

viernes, 04 abril 2014 12:07

Con este desarrollo los investigadores del departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática quieren garantizar la continuidad y fiabilidad del manejo remoto de estos dispositivos durante las operaciones médicas en remoto, tareas de vigilancia y rescate o la asistencia a personas mayores.

Fundación Descubre

La interfaz se puede ejecutar en dispositivos móviles tipo tablets o smartphones. /DESCUBRE

La interfaz se puede ejecutar en dispositivos móviles tipo tablets o smartphones. /DESCUBRE

Investigadores 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 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 Probabilistic Modeling of the Delays in the Sensory Data Transmission of Networked Telerobots’ 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.

Modelos matemáticos

Ajustando los datos que es capaz de transmitir el sistema a la tarea que hay que acometer en cada momento se evita que los retardos provoquen errores en el control remoto del robot. Para ello utilizan modelos basados en distribuciones de probabilidad. “Éstos son novedosos por su simplicidad y porque algunos de ellos no se habían utilizado antes para modelar este tipo de retardos, sino para otras aplicaciones completamente distintas como la predicción de lluvias. Se trata de algoritmos matemáticos que pueden ejecutarse eficientemente en los ordenadores que controlan el robot y también en los del operador remoto, que suelen contar con una potencia limitada si son, por ejemplo, dispositivos móviles tipo tablets o smartphones.”, subraya.

Además de esta gran capacidad de cálculo con los recursos limitados que ofrecen los dispositivos móviles, el sistema ofrece otras ventajas como la adaptación a la capacidad de transmisión en cada momento y la rápida toma de decisiones. La aplicación se materializa en una interfaz donde el usuario ve la información de todos los sensores que tiene el robot. El sistema va decidiendo qué datos recibir y a qué renunciar en función de la disponibilidad de tiempo, de forma automática. “Por ejemplo, si hay escasa señal de wifi, la imagen de una cámara puede irse a blanco y negro o incluso el propio interfaz puede renunciar a mostrarla, optando por activar otros sensores más eficientes para la misma tarea. El objetivo es que sigamos recibiendo información suficiente a tiempo, con el mínimo retardo”, ejemplifica.

Pruebas para tareas de vigilancia

Los científicos han probado el sistema en robots de laboratorio capaces de ejecutar en remoto tareas de vigilancia, que consisten en explorar edificios tomando datos sensoriales del entorno que luego son analizados por el vigilante. “En este caso el usuario recibe un flujo aproximadamente constante de datos a pesar de los altibajos que pueda haber en la red o en otros componentes. El operario puede dirigir correctamente al robot sirviéndose de imágenes o de datos de otros sensores, en función del ancho de banda. Esto supone que el interfaz muestra lo que ve una videocámara o sónares para la ubicación del robot en el entorno, dependiendo de que tenga más o menos potencia de transmisión”, subraya Fernández Madrigal.

Estos resultados son fruto del proyecto de excelencia titulado ‘Control Remoto Óptimo y Adaptable de Robots Móviles con Componentes No Deterministas’ financiado por la Consejería de Economía, Innovación, Ciencia y Empleo de la Junta de Andalucía y por fondos FEDER. Asimismo, los expertos siguen explorando las aplicaciones del sistema más allá de esta investigación enfocada a la robótica móvil, en otras áreas que requieran la optimización de tiempos de transmisión de datos, como telepresencia, videovigilancia, videoconferencias o el cuidado de pacientes a distancia.

 

Ana Gago-Benítez, Juan-Antonio Fernández-Madrigal y Ana Cruz-Martín. “Marginal Probabilistic Modeling of the Delays in the Sensory Data Transmission of Networked Telerobots”. Sensors, January 2014. Disponible en línea: http://dx.doi.org/10.3390/s140202305

 

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