Un nuevo sistema de control basado en inteligencia artificial ha dado un paso significativo hacia una locomoción bípeda más natural y estable. Combinando planificación de trayectorias optimizadas con aprendizaje por refuerzo profundo (DRL), investigadores desarrollaron un marco de dos etapas que permite a los robots bípedos desplazarse con mayor estabilidad, eficiencia energética y tolerancia ante perturbaciones.
Una arquitectura de control dual
La solución integra dos procesos complementarios. En la primera etapa, una red neuronal profunda aprende a generar trayectorias articulares suaves y energéticamente viables a partir de parámetros como masa corporal, longitud de piernas y paso. Esta red se entrena con datos derivados de simulaciones de optimización física que aseguran que el punto de momento cero (ZMP) se mantenga dentro del área de soporte del robot.
En la segunda etapa, un algoritmo DRL, específicamente DDPG, asume el control del par articular. Este agente no aprende desde cero, sino que sigue como referencia las trayectorias generadas previamente. Su entrenamiento está guiado por una función de recompensa que prioriza la velocidad de avance, la estabilidad prolongada y el consumo energético mínimo, penalizando caídas y desequilibrios.
Marcha más humana y resiliente ante incertidumbre
Las pruebas en simulación revelaron un desempeño superior respecto a enfoques tradicionales basados en dinámica inversa. El robot logró mantener una postura erguida, una menor oscilación del torso y una marcha periódica más fluida durante ciclos prolongados. Incluso al enfrentarse a variaciones de hasta un 20% en la masa o a perturbaciones externas significativas, el sistema logró recuperar el equilibrio y retomar el patrón de marcha sin colapsar.
Esta capacidad de adaptación se debe a la combinación del conocimiento físico incorporado en la etapa de planificación con la flexibilidad del aprendizaje reforzado. El resultado es un sistema híbrido capaz de generar políticas de control robustas en entornos inciertos.
Aplicaciones reales de la locomoción bípeda en robótica
El avance representa un paso clave hacia la implementación de robots bípedos en tareas prácticas del mundo real, desde logística hasta asistencia personal. Al integrar aprendizaje profundo con control adaptativo basado en torque, este marco de dos etapas abre nuevas posibilidades para la locomoción bípeda en ambientes dinámicos y poco predecibles.
En un entorno de simulación de alta fidelidad en MATLAB, el sistema mantuvo una tasa de éxito del 100% frente a 100 pruebas con perturbaciones aleatorias, incluyendo alteraciones bruscas de velocidad angular de hasta un +55% o -30%. Esta fiabilidad lo convierte en un candidato prometedor para futuros desarrollos en robótica autónoma estable y eficiente.
Fuente y foto: AZO Robotics