Aunque la tecnología de robots autónomos de entrega sigue siendo bastante inicial, tiene el potencial de completar con éxito recorridos no tripulados y aliviar la presión sobre la fuerza laboral de la cadena de suministro de todo el mundo.
Los robots autónomos de entrega son una fantasía desde hace mucho tiempo, pero, en la actualidad, están en desarrollo y producción. Los sensores son la tecnología imperativa de su funcionalidad.
En este artículo, se analizan los tipos de sensores más comunes de la robótica que se utilizan para la entrega autónoma y se explica cómo contribuyen a los sistemas de vehículos autónomos del futuro.
Sensores LIDAR
Los sensores de detección y distanciometría de luces (conocidos como LIDAR) están a la vanguardia de la tecnología de vehículos autónomos. Los robots de LIDAR utilizan luz casi infrarroja para detectar la distancia entre un transmisor y un “punto” reflectivo, similar a un telémetro láser que se puede encontrar en la ferretería. Sin embargo, los sistemas LIDAR crean millones de puntos de luz por segundo en un campo visual de 360°, que le permite a cada uno de ellos contribuir a una “nube de puntos”.
Nuro, una empresa líder de vehículos de entrega autónoma, utiliza un sistema LIDAR en sus robots de entrega. En conjunto con otros sensores, LIDAR permite que los vehículos Nuro naveguen automáticamente por vecindarios desconocidos con facilidad. Los sensores LIDAR pueden detectar peatones a una distancia de hasta 250 m y autos a una distancia de hasta 500 m.
Estas nubes de puntos crean un mapa tridimensional del ambiente alrededor del sistema LIDAR y del vehículo autónomo que es totalmente medible. Usando redes neurales de IA y algoritmos autónomos para procesar los datos de la nube de puntos de LIDAR, los vehículos autónomos pueden crear mundos virtuales y dimensionados en los cuales pueden identificar objetos conocidos, como autos, personas y bicicletas, y luego navegar entre ellos.
Existen algunas desventajas de los sistemas LIDAR, como las sombras de sensor en las que la luz transmitida no puede ver objetos detrás de otros objetos. También implican una enorme una demanda informática y no tienen mucha eficiencia energética. Aun así, generalmente se usan en muchos vehículos de entrega autónoma que están en desarrollo en todo el mundo.
Sensores de radar
De forma similar al LIDAR, los radares usan una metodología de transmisión y recepción para encontrar objetos. El radar, llamado así por el acrónimo del inglés que significa “detección y distanciometría de radio”, transmite ondas de radio hacia afuera en una dirección específica. Recibe el rebote de esas ondas para comprender cuál es la distancia de los objetos.
El radar utiliza longitudes de onda mucho más grandes que el LIDAR. Por esta razón, puede detectar objetos a mucha más distancia, pero con una resolución mucho menor. Requiere mucho menos potencia informática que el LIDAR, lo que lo hace muy ventajoso para funciones específicas dentro de un vehículo autónomo. Por ejemplo, el radar es excelente para determinar la velocidad de un vehículo en relación con otros objetos, además de detectar grandes objetos, como casas, autos y otras obstrucciones.
En general, el radar se usa de manera suplementaria para completar funciones que no sería necesario completar con los sensores LIDAR.
Cámaras térmicas
Hasta el momento, a los vehículos autónomos les cuesta detectar seres humanos en muchos ambientes diferentes. Ya sea en un bullicioso centro de ciudad o en un pintoresco vecindario de los suburbios, los seres humanos son sorprendentemente buenos para mezclarse con el entorno desde la perspectiva de un sistema LIDAR o un radar. Por esta razón, las cámaras térmicas se usan para suplementar a los modelos LIDAR y a los radares, ya que proporcionan un conjunto totalmente diferente de datos distintivos.
Dado que los seres humanos emiten luces, las cámaras térmicas pueden usarse para ayudar a detectar si un ser humano o un animal está presente, pero las tecnologías de llamada y respuesta malinterpretan estos datos. Por ejemplo, si un ser humano está sentado en un banco junto a un cesto de la basura y el cesto de la basura está en la línea de visión de un robot de entrega con sistema LIDAR, el sistema LIDAR podría solamente identificar el cesto de la basura, ya que no puede “ver” al ser humano completo. Las cámaras térmicas, sin embargo, podrían ver las partes del cuerpo del ser humano o las señales de calor que se encuentran dentro del campo de visión de la cámara, por lo que podría ayudar al vehículo autónomo a entender que hay un ser humano junto al cesto de la basura.
Las cámaras térmicas también pueden detectar posibles amenazas al sistema, como incendios, pozos o, incluso, concreto fresco.
GPS en los sistemas de entrega autónoma
Hasta el momento, los sensores usados en la robótica de los que hablamos aquí se enfocaron mucho en la micro navegación, como la evasión de obstáculos o la designación de rutas. Sin embargo, saber dónde está un robot autónomo de entrega y adónde se dirige probablemente sea una de sus funciones más importantes. Los sensores GPS (u otros sistemas de navegación globales como Galileo o BeiDou) están entre los sensores fundamentales para ayudar a un robot autónomo de entrega a llegar del Punto A al Punto B.
Los sistemas de navegación GPS existen desde hace varias décadas y su uso no se limita a los robots autónomos de entrega; sin embargo, su importancia para la industria es mucha. Una empresa líder en la industria, Starship, afirma que (en conjunto con otros sensores incorporados) sus sensores GPS pueden ayudar a los robots autónomos de entrega a comprender su ubicación con una precisión de un par de centímetros.
Cámaras
De todas las tecnologías de sensores enumeradas en este artículo, las cámaras son las más antiguas y, en consecuencia, las más avanzadas. Algunos fabricantes de vehículos autónomos, como Tesla, prefieren usar cámaras como su fuente principal de datos (en lugar de utilizar sistemas LIDAR o radares) debido a su comprensibilidad natural para los seres humanos. Debido a que los seres humanos no vemos mediante nubes de puntos de LIDAR, identificar y etiquetar los datos LIDAR puede hacer que el entrenamiento de la red neuronal sea aún más difícil. Sin embargo, las cámaras procesan la luz reflejada naturalmente. Los seres humanos están increíblemente bien preparados para identificar, etiquetar y comprender los datos de los sensores de las cámaras, lo que hace que el entrenamiento de la IA y la comprensión de los datos sea muy fácil.
¿Los robots de entrega autónomos son el futuro?
Existen muchos sensores usados por los robots autónomos de entrega y por vehículos autónomos similares. Aunque los sensores de esta lista se encuentran más comúnmente en los robots autónomos de entrega, existen muchos otros tipos de sensores de navegación para robots que también se están utilizando, como el ultrasónico, de corriente, de tensión, acelerómetro, barómetro, de vibración, de temperatura, de humedad y de efecto Hall, entre otros. El progreso de esta tecnología se está produciendo a una velocidad impresionante. Es posible que pronto un cartero robótico nos entregue el correo en nuestras casas.