Robotics

La robótica es el campo de la ingeniería que diseña, construye y programa robots: máquinas que perciben su entorno, deciden qué hacer y actúan en el mundo físico mediante motores y otros actuadores. Combina ingeniería mecánica y eléctrica, teoría de control e informática. Los robots industriales clásicos repiten movimientos preprogramados dentro de celdas valladas, mientras que la inteligencia artificial (AI) permite a los más modernos adaptarse a las variaciones: encontrar piezas que nunca están exactamente en el mismo sitio, maniobrar alrededor de personas y aprender habilidades de manipulación mediante demostraciones en vez de código escrito a mano.

Cómo funciona un robot: percibir, planificar y actuar#

La mayoría del software robótico sigue una estructura de percepción, planificación y acción que se ejecuta continuamente:

• Percepción sensorial: Las cámaras, los sensores de profundidad, el lidar, las unidades de medición inercial (IMUs), los codificadores articulares y los sensores de fuerza y par miden el mundo y el propio robot.
• Percepción: Los modelos de visión artificial convierten imágenes sin procesar en objetos, personas, superficies y distancias mediante la detección de objetos, la segmentación, la estimación de pose y la estimación de profundidad.
• Estimación del estado y cartografía: La fusión de sensores con filtros como el filtro de Kalman estima la posición y el movimiento del robot; la localización y cartografía simultáneas visuales (SLAM) crea un mapa de espacios desconocidos mientras sigue la posición del robot en ellos.
• Planificación: Los planificadores de tareas deciden qué hacer a continuación y los planificadores de movimiento calculan rutas sin colisiones para ruedas o brazos.
• Control: Los controladores de bajo nivel, desde bucles PID hasta el control predictivo basado en modelos, accionan los motores para que sigan el plan, a menudo cientos de veces por segundo.

El middleware, como ROS 2 (sistema operativo para robots), conecta estos componentes como procesos independientes que intercambian mensajes a través de temas con nombre. El ciclo se cierra porque cada acción modifica lo que detectan los sensores a continuación:

La visión en el bucle de control#

La percepción debe ofrecer resultados con suficiente rapidez para que la planificación se ejecute en el propio ordenador del robot, que suele ser un módulo GPU integrado como NVIDIA Jetson. El inicio rápido de ROS de Ultralytics ejecuta Ultralytics YOLO26 como un nodo ROS que se suscribe a un tema de cámara y publica detecciones y segmentaciones anotadas, los nombres de las clases detectadas y las distancias a los objetos a partir de imágenes de profundidad para que otros nodos las utilicen. El mismo paso de la percepción a la acción puede implementarse en unas pocas líneas de Python; aquí, detiene un robot móvil en cuanto aparece una persona en la señal de su cámara:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo26n.pt")
video = "https://github.com/ultralytics/assets/releases/download/v0.0.0/decelera_portrait_min.mov"

# Sense-act loop: read frames as they arrive and stop as soon as a person is detected
for frame_idx, result in enumerate(model.predict(video, stream=True, classes=[0])):
    if len(result.boxes) > 0:
        print(f"Person detected in frame {frame_idx}: sending stop command")
        break

Con stream=True, el modelo devuelve un resultado por fotograma a medida que se lee el vídeo, siguiendo el mismo patrón que con un índice de cámara en directo como source=0.

Robótica basada en aprendizaje#

La percepción aprendida ya es habitual, y el aprendizaje también se aplica cada vez más a la planificación y al control:

• Aprendizaje por imitación: Los robots aprenden de demostraciones teleoperadas mediante la clonación del comportamiento. Técnicas como la segmentación de acciones en bloques y las políticas de difusión han hecho que esto sea práctico para la manipulación precisa, por ejemplo, doblar ropa o insertar conectores.
• Aprendizaje por refuerzo en simulación: Las políticas entrenadas mediante aprendizaje por refuerzo en millones de pruebas simuladas se transfieren al hardware real con ayuda de la aleatorización del dominio, que varía la física y el aspecto para que el mundo real parezca una variación más. Los controladores de movimiento ágil, carrera y marcha para cuadrúpedos y humanoides suelen entrenarse de esta forma.
• Modelos fundacionales para robótica: Los modelos de visión, lenguaje y acción convierten imágenes de cámara e instrucciones en lenguaje natural directamente en órdenes para los motores. Algunos ejemplos son π0 de Physical Intelligence, Gemini Robotics de Google DeepMind y los modelos abiertos Isaac GR00T de NVIDIA para humanoides. Los datos de entrenamiento se recopilan entre distintos robots, como en el conjunto de datos Open X-Embodiment, con más de un millón de trayectorias de 22 tipos de robots.

Estos métodos suelen agruparse bajo los términos IA corporeizada e IA física, campos de investigación en IA centrados en agentes que perciben y actúan mediante un cuerpo.

Robótica frente a automatización robótica de procesos#

La automatización robótica de procesos (RPA) comparte el término, pero no requiere hardware: los «bots» de RPA son programas que automatizan tareas digitales repetitivas, como copiar datos entre aplicaciones empresariales o procesar facturas. La robótica siempre implica una máquina física, como el cuadrúpedo Spot de Boston Dynamics, que recorre una obra para capturar imágenes de inspección.

Aplicaciones#

• Fabricación: Los brazos articulados sueldan, pintan y montan, mientras que los robots colaborativos (cobots) trabajan junto a las personas a menor velocidad y con menos fuerza. La visión guía la recogida de piezas de contenedores e inspecciona las piezas en busca de defectos.
• Logística: Los robots móviles autónomos (AMR) se desplazan por almacenes con mapas y percepción a bordo y cambian de ruta para esquivar obstáculos; en cambio, los vehículos de guiado automático (AGV) más antiguos seguían rutas fijas marcadas con cinta o cable.
• Agricultura: Los robots escardan, aclaran y cosechan cultivos mediante visión para distinguir unas plantas de otras.
• Sanidad: Los sistemas quirúrgicos teleoperados traducen los movimientos de la mano del cirujano en movimientos precisos de los instrumentos, y los robots móviles transportan suministros por los hospitales.
• Transporte: Los vehículos autónomos y los drones son robots móviles que ejecutan el mismo ciclo de percepción, planificación y acción a mayor velocidad.

Según la Federación Internacional de Robótica, en 2024 se instalaron 542 000 robots industriales en todo el mundo, el 54 % de ellos en China, lo que elevó a unos 4,66 millones el número de robots en funcionamiento.