Por: José Daniel Figuera
Los ballbots son sistemas robóticos versátiles con la capacidad de moverse en todas las direcciones. Esto hace que controlar su movimiento sea un desafío. En un estudio reciente, un equipo ha propuesto un novedoso controlador proporcional integral derivativo (PID) que, en combinación con una red neuronal de funciones de base radial (RBFNN), controla de manera robusta el movimiento de los ballbots. Esta tecnología se espera que encuentre aplicaciones en robots de servicio, robots asistenciales y robots de entrega.
Desafíos en el control de ballbots
Los ballbots son un tipo único de robot con gran movilidad, pero controlar estos dispositivos robóticos es complicado. Los sistemas de ballbots presentan desafíos únicos, particularmente en la dificultad de mantener el equilibrio y la estabilidad en entornos dinámicos e inciertos. Los controladores PID tradicionales luchan con estos desafíos, y otros métodos avanzados, como el control por modo deslizante, introducen problemas como el "chattering". Por lo tanto, existe la necesidad de desarrollar un controlador que combine la simplicidad y adaptabilidad del PID con las capacidades de aprendizaje de las redes neuronales, proporcionando una solución robusta a los problemas de movilidad robótica en el mundo real.
Solución innovadora con RBFNN
Recientemente, en un estudio novedoso, un equipo de investigadores liderado por el Dr. Van-Truong Nguyen de la Universidad de Industria de Hanoi, Vietnam, ha desarrollado una solución robusta y adaptativa. Su trabajo innovador fue publicado en línea el 4 de diciembre de 2024 y apareció en el Volumen 61 de la revista Engineering Science and Technology el 1 de enero de 2025.
El equipo incluyó al Profesor Asociado Phan Xuan Tan del Instituto de Tecnología de Shibaura, Japón, al Sr. Quoc-Cuong Nguyen y al Sr. Dai-Nhan Duong de la Universidad de Industria de Hanoi, Vietnam, al Profesor Asociado Mien Van de la Universidad Queen's de Belfast, Reino Unido, al Profesor Shun-Feng Su de la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Taiwán, Taiwán, y al Profesor Asociado Harish Garg del Instituto de Ingeniería y Tecnología Thapar, India.
Aplicaciones futuras y beneficios
El Dr. Nguyen prevé varias aplicaciones para su tecnología innovadora, incluyendo robótica asistencial, robótica de servicio y entrega autónoma. "Los ballbots con este controlador avanzado pueden usarse como robots asistenciales para tareas que requieren alta movilidad y precisión. Por ejemplo, pueden asistir a personas con desafíos de movilidad en entornos complejos. Además, pueden usarse como robots de servicio en entornos dinámicos como restaurantes, hospitales o aeropuertos, ofreciendo una navegación suave", comentó el Dr. Nguyen.
Además, destacó que las capacidades robustas de auto-equilibrio pueden aplicarse a robots de entrega que necesitan operar de manera eficiente a pesar de fuerzas impredecibles como el viento o terrenos irregulares. El estudio aborda desafíos significativos en el control de entornos no lineales y dinámicos, enfocándose en la confiabilidad para una adopción más amplia en industrias que requieren soluciones de movilidad autónoma.
En general, industrias como logística, salud y retail podrían beneficiarse de robots equipados con esta tecnología, mejorando la eficiencia y calidad del servicio mientras reducen la carga de trabajo humano. Este avance promueve la robótica sostenible al optimizar el consumo de energía y mejorar la seguridad de los ballbots en espacios públicos y privados.
Fuente y enlace a la investigación:
Mochammad Ariyanto, Xiaofeng Zheng, Ryo Tanaka, Chowdhury Mohammad Masum Refat, Nima Hirota, Kotaro Yamamoto, Keisuke Morishima. Biohybrid Behavior-Based Navigation with Obstacle Avoidance for Cyborg Insect in Complex Environment. Soft Robotics, 2025; DOI: 10.1089/soro.2024.0082