Para comprender cómo la inteligencia artificial ha revolucionado la robótica, es esencial dominar ciertos conceptos básicos. A continuación, se detallan los conceptos clave de la robótica en el contexto de la IA:
Para empezar, debemos tener claro lo que es un Robot. Y podemos definirlo como:
Es una máquina programable capaz de realizar tareas de manera autónoma o semiautónoma, siguiendo una serie de instrucciones preprogramadas o aprendiendo a través de la experiencia. Estos dispositivos pueden variar en tamaño, forma y complejidad, desde simples brazos robóticos industriales hasta robots humanoides avanzados.
Video: ejemplos de robots humanoides avanzados:
Es la capacidad de un robot para recopilar datos sobre su entorno mediante sensores, como cámaras, micrófonos, sensores de proximidad y acelerómetros. Esta información es procesada para que el robot pueda “entender” lo que ocurre a su alrededor y tomar decisiones en tiempo real.
Este concepto es esencial para tareas como el reconocimiento de objetos, la navegación y la interacción con humanos y otros robots.
El control en robótica se refiere al sistema que gobierna los movimientos del robot para ejecutar las tareas deseadas de manera precisa. Los actuadores son los componentes mecánicos que ejecutan esos movimientos, transformando las decisiones del sistema de control en acciones físicas.
En el contexto de robótica autónoma, la planificación de rutas es el proceso mediante el cual un robot decide cómo moverse de un punto a otro, evitando obstáculos y optimizando el camino. Este proceso se basa en algoritmos de búsqueda ya estudiados en unidades anteriores y tiene en cuenta factores como el tiempo, la distancia y el consumo de energía.
Un robot no solo sigue comandos predefinidos, sino que también puede tomar decisiones en tiempo real basadas en su entorno y los objetivos que se le han asignado. La toma de decisiones en un robot suele estar basada en algoritmos de IA, como el aprendizaje automático o el aprendizaje por refuerzo.
Es el grado en que un robot puede realizar tareas de manera independiente sin intervención humana. Los niveles de autonomía pueden variar desde robots completamente controlados a distancia, hasta sistemas completamente autónomos que pueden planificar, tomar decisiones y ejecutar acciones sin intervención humana.
La IA en robótica permite que las máquinas no solo ejecuten tareas preprogramadas, sino que también aprendan de su entorno y mejoren su rendimiento con el tiempo. Los principales enfoques de la IA aplicados a la robótica incluyen el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo (deep learning) y el aprendizaje por refuerzo.
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