
Aditya Sripada todavía disfruta de esos maratones de construcción de robots que duran toda la noche, donde el tiempo simplemente se escapa y estás completamente obsesionado con lograr que la siguiente pieza encaje en su lugar.En noviembre de 2022, pasó todos los fines de semana libres en Nimble, desmontando un robot completo por diversión, en una especie de depósito de chatarra improvisado, sin un laboratorio propio al que llamar hogar y con un presupuesto bastante ajustado.Al principio, parecía una idea simple: tomar el famoso robot compañero de Interstellar de Christopher Nolan, TARS, y darle vida usando la antigua impresión 3D.
TARS era un robot grande, parecido a un ladrillo, con un poco de actitud y una lengua afilada que podía cortar casi cualquier cosa.La versión de Sripada, conocida como TARS3D, resultó ser todo lo contrario, pero en el buen sentido.Ser preseleccionado para el premio Mike Stilman en la conferencia IEEE Humanoids The en Seúl fue una buena ventaja porque pone las cosas en perspectiva (después de todo, su pequeño robot, TARS3D, mide solo 10 pulgadas de alto y pesa menos de 2 libras), pero el verdadero truco es que puede moverse por sí solo, de una manera que recuerda bastante al original en pantalla y al mismo tiempo supera los límites de lo posible.
Sripada se asoció con su buen amigo y compañero genio de la robótica Abhishek Warrier para hacer despegar este proyecto.Ya habían trabajado juntos en el proyecto de maestría de Sripada en el Instituto de Robótica Carnegie Mellon, por lo que tenían algunos puntos en común y su propia relación existente.La idea era ver si podían conseguir un robot con solo un marco rectangular simple y algunas piezas impresas en 3D en movimiento, solo para demostrar que era posible.Esto llevó a un pequeño robot bastante impresionante, todo impreso desde cero excepto por el molesto cable de alimentación y control que lo está frenando en este momento.Aunque nos han advertido que puede que no sea necesario por mucho más tiempo.
El cuerpo de TARS3D está sostenido por cuatro pilares, cada uno de los cuales puede moverse y bloquearse de forma independiente (3 juntas giratorias y 4 puntas deslizantes).Cuando camina, los pilares se extienden de modo que parece que se balancea sobre tres patas, con la cuarta pata firmemente plantada en el suelo para mantenerla estable.Su andar es bastante metódico, un arrastrar de pies muy preciso y meticuloso;las cámaras lo muestran avanzando lentamente sobre sus pies planos, con un movimiento rígido pero controlado, inclinándose un poco hacia un lado y luego hacia el otro a medida que avanza.

Cuando cambia al modo de giro, las cosas cambian de una manera bastante dramática.Los pilares se abren en forma de X ancha, con dos en la parte delantera y dos en la parte trasera, y estas almohadillas curvas sobresalen en los extremos: se unen para formar una rueda de 8 radios bastante genial.Pero aquí está la parte creativa: no hay motores que impulsen las ruedas;en cambio, la máquina se balancea hacia adelante y hacia atrás sobre su borde.Entonces la gravedad toma el control, impulsándola hacia adelante.Esa es una solución inteligente a un problema de larga data… básicamente, la matemática detrás de las ruedas sin llantas que rebotan sin deslizarse, lo que permite que TARS3D se mueva mucho más rápido.
El control proviene de una combinación de física y aprendizaje automático.Sripada y Warrier ingresaron a las simulaciones utilizando el peso del robot, las restricciones de las articulaciones y otros parámetros.Luego, el aprendizaje por refuerzo profundo realizó miles de pruebas para determinar el método óptimo para moverse.El sistema es capaz de generar pasos regulares basados únicamente en esos criterios.Sin embargo, también desarrolla nuevos patrones, como un medio rollo para saltar sobre baches.Sin embargo, cuando está disponible en el mundo real, el programa básicamente sigue el mismo guión, pero con ajustes para el arrastre de los cables.Con el tiempo, podrán conseguir que el robot tenga en cuenta su entorno y decida en el acto si da un paso o gira.
