Introducción:

A principio de la decada del 50 aparecieron los primeros programas de calculo formal (que permitían a los ordenadores, utilizados hasta entonces únicamente como maquinas de calcular, manipular símbolos), lo que mas tarde recibiría el nombre de inteligencia artificial nació en realidad en el campo de la informática, con la aparición del primer programa capaz de demostrar teoremas de las lógicas de las proposiciones.

Dicho programa fue presentado durante la conferencia de investigaciones que se celebró en el colegio de Darmounth (1956). En aquella ocasión se acuño también el termino de Inteligencia artificial. Este avance era consecuencia de la carencia de algoritmos que fuesen capaces de describir una seria de actividades cognitivas como el reconocimiento visual de un objeto, la comprensión de los lenguajes naturales (hablados o escritos), el diagnóstico de enfermedades del ser humano o de averías en las maquinas, etc. La inteligencia artificial nació pues, como resultado de la confluencia de dos corrientes diversas: por un lado, la científica, que tenía como objetivo intentar comprender los mecanismos de la inteligencia humana empleando para ello, como modelo de simulación, los ordenadores y, por otro lado, la técnica, que prendía equipar a los ordenadores de capacidades de pensamiento lo mas similares a las humanas pero sin pretensión de imitar con toda exactitud los pasos que sigue el ser humano para llevar a cabo esas actividades intelectuales.

Este proceso se vio además forzado por la aparición de lenguajes de programación bien adaptados a la inteligencia artificial, el mas extendido de los cuales es el LISP.

El periodo de que abarca de 1956 a 1968 se caracterizó, en este campo, por los intentos dirigidos a la búsqueda y modernización de determinados principios generales de la inteligencia (aplicaciones como la traducción automática, la percepción visual, etc.) A finales de la década del 60,los trabajos se encaminaron hacia el desarrollo de sistemas inteligentes de aplicación en la robótica en lo era necesario incorporar una gran cantidad de conocimientos específicos referidos a los problemas que se pretendía resolver con dichas técnicas. Este proceso marco el inicio de estudio de los llamados sistemas expertos, de cuyo estudio se ocupa la llamada ingeniería del conocimiento. Los sistemas expertos se caracterizan fundamentalmente por su capacidad de gestionar conocimientos y constituyen uno de los campos de la inteligencia artificial que mas desarrollo esta teniendo en la actualidad, junto con el tratamiento de los lenguajes y la comprensión de las imágenes Los sistemas expertos son capaces de elaborar diagnósticos y extraer conclusiones o dictámenes mediante la aplicación de reglas a partir de hechos que se han introducido como datos. Para abordar el estudio de los problemas planteados por la inteligencia artificial, ha sido necesario desarrollar una serie de técnicas especificas por ejemplo, representación y modelizacion del conocimiento. La inteligencia artificial trata temas de estudio que varían con el correr del tiempo y con la maduración de técnicas desarrolladas. Así por ejemplo, las técnicas que han alcanzado ya un grado suficiente de desarrollo y que se emplean de forma corriente dejan de pertenecer al campo de estudio de la inteligencia artificial. Un ejemplo de este proceso lo constituye el reconocimiento óptico de caracteres, o sea, la lectura automática de caracteres que formaba parte del campo de la inteligencia artificial hasta finales de los años 70, en que sus técnicas fueron incorporadas en forma masiva, por ejemplo en la lectura de cheques en los bancos.

A finales de los años 70 se produjo un nuevo giro en el campo de la investigación relacionada con la inteligencia artificial: la aparición de ROBOTS. Los robots experimentales creados para estos efectos eran automatismos capaces de recibir información procedente del mundo exterior (sensores, cámaras de televisión, etc.) así como ordenes de un manipulador humano. De este modo el robot determinaba un plan y ejecutaba las ordenes recibidas mediante el empleo de un modelo del universo en el que se encontraba. Era, incluso, capaz de prever los resultados de sus acciones y evitar aquellas que luego le resultaran inútiles o perjudiciales. Estos primeros robots experimentales eran incluso bastante mas inteligentes que los robots industriales, y lo eran porque tenían un grado mucho mayor de percepción del entorno.

Los niveles alcanzados por la época no han sido superados substancialmente todavía, ya que el principal problema al que se enfrenta la inteligencia artificial es el de la visión. Mientras que la información recibida a través de sensores se puede interpretar con relativa facilidad y entra a formar parte de la descripción del modelo de universo que emplea el robot para tomar decisiones, la percepción de las imágenes captadas y de su interpretación, dista mucho de ser satisfactoria.

En cuanto a la interpretación de la imágenes captadas mediante cualquier sistema se ha logrado ya el reconocimiento de formas preprogramadas o conocidas lo que permite que ciertos robots lleven a cabo operaciones de rehubicacion de piezas o la colocación en su posición correcta a partir de una posición arbitraria. Pero no se ha podido aun que el robot perciba la imagen de tomada mediante una cámara y se adapte al nuevo cumulo de cirsncunstancias que eso implica.

Existen otras tendencias que si han permitido obtener importantes resultados que han dado un gran impulso a la inteligencia artificial. Como el Dendral, cuya misión era analizar los resultados obtenidos por un dispositivo experimental llamado espectrógrafo de masas. Como la cantidad de conocimientos necesarios para una tarea como esta es muy grande y poco difundida fue necesario que los expertos en la materia transpasaran sus conocimientos al sistema. Se generaron así nuevas formas de tratar grandes cantidades de información

Las generaciones de la Robótica y la Inteligencia Artificial

La inteligencia artificial es una de las áreas más fascinantes y con más retos de las ciencias de la Computación ya que ha tomado a la inteligencia como la característica universalmente aceptada para diferenciar a los humanos de otras criaturas ya sean vivas o inanimadas, para construir programas o computadoras inteligentes. Hay preguntas profundas que surgen al hacer esta comparación, y la posibilidad de construir una inteligencia maquinista genera y estimula reacciones fuertes. En particular porque no hay una definición unánime de inteligencia para todas las áreas del conocimiento y todas las corrientes de pensamiento, y como establece McFarland, la inteligencia sólo la podemos medir por el resultado, es decir, podemos apreciar y diferenciar si un comportamiento es o no inteligente.

La investigación en inteligencia artificial se ha disparado buscando solución al problema si las máquinas pueden pensar.

El saber si una máquina es inteligente o “ha sido enseñada a pensar” se basa en el despliegue de características que así la califican, de manera que al ´continuum´ que se presenta en la definición y reconocimiento de lo que es inteligencia, se agrega el de las máquinas.

Alan M. Turing propuso una prueba denominada el ´Juego de la Imitación´, que actualmente se conoce como la prueba de Turing, la pretensión de la prueba es tener una herramienta objetiva no ambigua de lo que significa que una máquina pueda pensar en un lenguaje operativo.

Tradicionalmente, en computación la robótica se ha visto como un área de aplicación del conocimiento en la que se integran diversos conceptos de la I.A. Según Firebaugh, la IA es el área tecnológica que necesita ser desarrollada y dominada (conocida a fondo) para acelerar la evolución de los robots. Esta visión se deriva de los aspectos en los que la I.A. ha contribuido con técnicas para la comprensión de la robótica y son:

Reconocimiento y comprensión de escenas a través de la visión por computadora.

Análisis de fines medios como una herramienta

Procesamiento del lenguaje natural para la programación y control robótico

Reconocimiento de patrones de los datos de entrada de los sensores

Uso de los modelos para interpretar y controlar un ambiente operativo.

Modelos, algoritmos y heurísticas para el aprendizaje maquinístico.

Supervisión en-línea y “self-awareness” de la operación del sistema.

Sin embargo con el advenimiento de la robótica reactiva (sistemas basados en el comportamiento) la robótica se plantea como la opción para investigar el objetivo inicial de la I.A.: ¿podemos generar una inteligencia maquinística comparable a la humana?.

La definición de la Asociación de Industrias Robóticas (RIA) de robot es la siguiente:

Un robot industrial es un manipulador programable multifuncional, diseñado para mover piezas, herramientas, dispositivos especiales mediante movimientos variados, programados para la ejecución de diversas tareas.

La definición de la Organización Internacional de Normas (ISO) es:

Un robot industrial es un manipulador automático reprogramable y multifuncional, que posee ejes capaces de agarrar materiales, objetos, herramientas mecanismos especializados a través de operaciones programadas para la ejecución de una variedad de tareas como se puede apreciar, estas definiciones se ajustan a la mayoría de las aplicaciones industriales de robots salvo para las aplicaciones de inspección y para los robots móviles (autónomos) o robots personales. Para Firebaugh un robot es una computadora con el propósito y la capacidad de movimiento.

Breve historia del desarrollo de los robots.

La prehistoria

La palabra robot surge con la obra RUR, los “Robots Universales de Rossum” de Karel Capek, es una palabra checoeslovaca que significa trabajador, sirviente. Sin embargo podemos encontrar en casi todos los mitos de las diversas culturas una referencia a la posibilidad de crear un ente con inteligencia, desde el Popol-Vuh de nuestros antepasados mayas hasta el Golem del judaísmo. Desde la época de los griegos se intentó crear dispositivos que tuvieran un movimiento sinfin, que no fuera controlado ni supervisado por personas, en los siglos XVII y XVIII la construcción de autómatas humanoides fabricados con mecanismos de relojería por Jacques de Vaucanson,

Pierre Henri-Louis, Jaquet- Droz, como el escribiente, the Draughtsman, el músico Henri Maillar det (1800), Olimpia de la ópera de Offenback de Hoffman, fortalecieron la búsqueda de mecanismos que auxiliaran a los hombres en sus tareas. Estos autómatas desataron controversias alrededor de la posible inteligencia que pudieran tener estos dispositivos pesadas y en la búsqueda de la posibilidad de crear vida artificialmente.

El escribiente hacía mofa de la frase de Descartes de “Pienso luego existo”, parafraseándola al escribir “Escribo luego existo”.

Los fraudes surgieron como en el caso del ajedrecista, en el que un muñeco mecánico daba respuesta a jugadas de ajedrez, comprobándose más tarde que era un enano encerrado en la caja del muñeco el que daba las respuestas y movía el muñeco. Todos estos mitos anteceden a la obra Kapec, en la que se plantea la construcción de robots para liberar a las personas de la carga pesada de trabajo. Sin embargo, esta ficción y la creada por Asimov, junto con las desarrollos mecánicos de máquinas como el telar de Thaillard, motiva a George Devol a crear el origen de los robots industriales, un manipulador que sería parte de una célula de trabajo.

La historia

Los orígenes de la robótica industrial

La clasificación de los robots se establece de diversas maneras, temporalmente, por su funcionalidad, por su geometría, por la inteligencia, por lo que hablar de generaciones de robots se puede plantear desde esos diversos puntos de vista.

Las características con las que se clasifican principalmente los robots son:

Propósito o función

Sistema de coordenadas empleado

Número de grados de libertad del efector formal

Generación del sistema control.

1) Clasificación basada en su propósito o función :

a) Industriales

b) Personales/ Educativos

c) Militares--vehículos autónomos

Los elementos que constituyen un robot industrial son:

Efectores finales

Brazos manipuladores

Controladores

Sensores

Fuentes de poder

2) Clasificación de los robots basados en las generaciones de sistemas de control.

La primera generación: El sistema de control usado en la primera generación de robots esta basado en la “paradas fijas” mecánicamente. Esta estrategia es conocida como control de lazo abierto o control “bang bang”. Podemos considerar como ejemplo esta primera etapa aquellos mecanismos de relojería que permiten mover a las cajas musicales o a los juguetes de cuerda. Este tipo de control es muy similar al ciclo de control que tienen algunos lavadores de ciclo fijo y son equivalentes en principio al autómata escribiente de H. M. Son útiles para las aplicaciones industriales de tomar y colocar pero están limitados a un número pequeño de movimientos.

La segunda generación utiliza una estructura de control de ciclo abierto, pero en lugar de utilizar interruptores y botones mecánicos utiliza una secuencia numérica de control de movimientos almacenados en un disco o cinta magnética. El programa de control entra mediante la elección de secuencias de movimiento en una caja de botones o a través de palancas de control con los que se “camina”, la secuencia deseada en movimientos. El mayor número de aplicaciones en los que se utilizan los robots de esta generación son de la industria automotriz, en soldadura, pintado con “spray”. Este tipo de robots constituyen la clase más grande de robots industriales en E.U., incluso algunos autores sugieren que cerca del 90 % de los robots industriales en EU pertenecen a esta 2ª generación de control

La tercera generación de robots utiliza las computadoras para su estrategia de control y tiene algún conocimiento del ambiente local a través del uso de sensores, los cuales miden el ambiente y modifican su estrategia de control, con esta generación se inicia la era de los robots inteligentes y aparecen los lenguajes de programación para escribir los programas de control. La estrategia de control utilizada se denomina de “ciclo cerrado”

La cuarta generación de robots, ya los califica de inteligentes con más y mejores extensiones sensoriales, para comprender sus acciones y el mundo que los rodea. Incorpora un concepto de “modelo del mundo” de su propia conducta y del ambiente en el que operan. Utilizan conocimiento difuso y procesamiento dirigido por expectativas que mejoran el desempeño del sistema de manera que la tarea de los sensores se extiende a la supervisión del ambiente global, registrando los efectos de sus acciones en un modelo del mundo y auxiliar en la determinación de tareas y metas.

La quinta generación, actualmente está en desarrollo esta nueva generación de robots, que pretende que el control emerja de la adecuada organización y distribución de módulos conductuales, esta nueva arquitectura es denominada arquitectura de subsumción, cuyo promotor es Rodney Brooks

2º Parte:

Contenidos:

Tipo de configuraciones para los robots industriales.

Volumen de trabajo.

Precisión de movimiento.

Sistemas de impulsión.

Tipos de configuraciones:

Cuando se habla de la configuración de un robot, se habla de la forma física que se le ha dado al brazo del robot.

El brazo del manipulador puede presentar cuatro configuraciones clásicas: la cartesiana, la cilíndrica, la polar y la angular.

1.Configuración cartesiana:

Posee tres movimientos lineales, es decir, tiene tres grados de libertad, los cuales corresponden a los movimientos localizados en los ejes X, Y y Z.

Los movimientos que realiza este robot entre un punto y otro son con base en interpolaciones lineales.

Interpolación, en este caso, significa el tipo de trayectoria que realiza el manipulador cuando se desplaza entre un punto y otro.

A la trayectoria realizada en línea recta se le conoce como interpolación lineal y a la trayectoria hecha de acuerdo con el tipo de movimientos que tienen sus articulaciones se le llama interpolación por articulación.

2.Configuración cilíndrica:

Puede realizar dos movimientos lineales y uno rotacional, o sea, que presenta tres grados de libertad.

El robot de configuración cilíndrica está diseñado para ejecutar los movimientos conocidos como interpolación lineal e interpolación por articulación.

La interpolación por articulación se lleva a cabo por medio de la primera articulación, ya que ésta puede realizar un movimiento rotacional.

3.Configuración polar:

Tiene varias articulaciones. Cada una de ellas puede realizar un movimiento distinto: rotacional, angular y lineal.

Este robot utiliza la interpolación por articulación para moverse en sus dos primeras articulaciones y la interpolación lineal para la extensión y retracción.