Este artículo es parte de nuestra exclusiva Serie IEEE Journal Watch en asociación con IEEE Xplore.
¿Tu robot sabe dónde está ahora mismo? ¿Lo hace? Eres seguro? ¿Y qué pasa con todos sus amigos robots? ¿Saben dónde están también? Esto es importante. Tan importante, de hecho, que algunos dirían que la localización y el mapeo simultáneos de múltiples robots (SLAM) es una capacidad crucial para obtener una conciencia situacional oportuna en áreas extensas. Esos algunos serían un grupo de robótica del MIT que acaba de ganar el Transacciones IEEE sobre robótica Premio al mejor artículo de 2022, presentado en la Conferencia internacional IEEE de este año sobre robótica y Automatización (ICRA 2023) en Londres. ¡Felicidades!
De más de 200 artículos publicados en Transacciones en Robótica el año pasado, los revisores y editores votaron para otorgar el 2022 IEEE Transactions on Robotics King-Sun Fu Memorial Best Paper Award a Yulun Tian, Yun Chang, Fernando Herrera Arias, Carlos Nieto-Granda, Jonathan P. Howe y Luca Carlone del MIT por su trabajo Kimera-Multi: robusto, distribuido, denso SLAM métrico-semántico para sistemas multi-robot.
“El consejo editorial y los revisores quedaron profundamente impresionados por la elegancia teórica y la relevancia práctica de este documento y el código fuente abierto que lo acompaña. Kimera-Multi es ahora el estándar de oro para SLAM multi-robot distribuido”.
—Kevin Lynch, editor en jefe, Transacciones IEEE sobre robótica
Los robots se basan en la localización y el mapeo simultáneos para comprender dónde se encuentran en entornos desconocidos. Pero los entornos desconocidos son un lugar grande y se necesita más de un robot para explorarlos todos. Si envía un equipo completo de robots, cada uno de ellos puede explorar su propio poquito y luego compartir lo que han aprendido entre sí para hacer un mapa mucho más grande que todos puedan aprovechar. Como la mayoría de los robots, es mucho más fácil decirlo que hacerlo, por eso Kimera-Multi es tan útil e importante. Los investigadores galardonados dicen que Kimera-Multi es un sistema distribuido que se ejecuta localmente en un grupo de robots a la vez. Si un robot se encuentra en el rango de comunicación con otro robot, puede compartir datos de mapas y utilizar esos datos para crear y mejorar un mapa coherente a nivel mundial que incluye anotaciones semánticas.
Desde que filmaron el video anterior, los investigadores han realizado pruebas en el mundo real con Kimera-Multi. A continuación se muestra un ejemplo del mapa generado por tres robots mientras recorren un total de más de dos kilómetros. Puede ver fácilmente cómo la precisión del mapa mejora significativamente a medida que los robots hablan entre sí:
Más detalles y código están disponibles en GitHub.
T-RO también seleccionó algunas menciones de honor excelentes para 2022, que son:
Estabilización de sistemas de complementariedad a través de controladores sensibles al contactoby Alp Aydinoglu, Philip Sieg, Victor M. Preciado, and Michael Posa
Topografía autónoma de cuevas con un robot aéreopor Wennie Tabib, Kshitij Goel, John Yao, Curtis Boirum y Nathan Michael
Planificación de manipulación prensil: modelado, algoritmos e implementaciónde Florent Lamiraux y Joseph Mirabel
Manipulación de Rock-and-Walk: locomoción de objetos mediante dinámicas de balanceo pasivo y control activo periódicopor Abdullah Nazir, Pu Xu y Jungwon Seo
Actuadores blandos inspirados en origami para aplicaciones de percepción de estímulos y robots de rastreopor Tao Jin, Long Li, Tianhong Wang, Guopeng Wang, Jianguo Cai, Yingzhong Tian y Quan Zhang
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2023-06-02 12:30:01
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