La acción doméstica de clasificar ropa arrugada podría estar en ‘manos’ de un robot. Esta premisa, luego de conocerse la conclusión del proyecto CloPeMa (Clothes Perception and Manipulation), financiado con fondos europeos y basado en el desarrollo de un autómata capaz de manipular, percibir y doblar una variedad de textiles.
En lo que respecta a características del ejemplar, del cual hay tres prototipos repartidos entre República Checa (CVUT), Grecia (CERTH) y Glasgow (UG), vale mencionar que ha sido dotado con cámaras y diversos sensores (de fuerza y fotométricos de corto alcance), entre otros componentes, todos integrados y marchando con el software Robot Operating System (ROS), escrito en C++, Python y Java.
Según los reportes, para el robot es posible la visualización de fibras, así como la diferenciación entre tejidos claros y oscuros, al igual que de materiales flexibles y almidonados.
Ahondado en algunos de los mecanismos del prototipo de este robot, vale mencionar que su cabeza se compone de dos cámaras Nikon DSLR (D5100) que son capaces de capturar imágenes a 16 mega píxeles; cuenta con dos o tres Xtion Pro Live de ASUS para la detección del rango de peso ligero, el reconocimiento y la planificación de la manipulación (en CERTH, están utilizando Xtion para precisar el tipo de ropa, así como encontrar los puntos clave de agarre; y en CVUT, planea el movimiento de doblar la ropa).
Para los ‘dedos’ del ejemplar, la Universidad de Génova (UNIGE) ha desarrollado pinzas prototipo para agarrar los atuendos a base de pinzas Schunk, las cuales incorporan un sensor táctil para detectar el material mediante pequeños movimientos de frotamiento. Además, dispone de sensor táctil multi-modal capaz de divisar la proximidad, el sonido y la presión en el sentido de orden de los botones de la prenda de vestir, entre otros detalles.
Y en lo que respecta a su cuerpo, está constituido por elementos de robótica utilizados en la industria de la soldadura suministrados por Yaskawa Motoman: Dos brazos MA1400, unidos a una base giratoria.
Equipo de redacción de GizTab
