Un equipo de investigadores ha desarrollado un innovador sistema que permite a un robot cuadrúpedo atrapar objetos lanzados al aire utilizando sus patas delanteras. Este avance examina una serie de submódulos integrados: elevación, detección de objetos, predicción de trayectoria y control de atrapado, con la finalidad de mejorar la autonomía y destreza de los robots en la manipulación de objetos dinámicos.

El sistema se basa en un modelo YOLOv8 afinado para detectar objetos lanzados, utilizando una cámara a bordo que detecta el objeto y determina sus coordenadas en un espacio tridimensional. A partir de la ubicación detectada, se realiza una predicción de la trayectoria del objeto mediante métodos de mínimos cuadrados ordinarios que consideren la gravedad, permitiendo al robot ajustar sus patas delanteras anticipándose al punto de captura.

La elevación del robot es un procedimiento optimizado que permite sostenerse sobre sus patas traseras, dejando las delanteras libres para efectuar la captura. Los investigadores han probado diversas estrategias para identificar la posición adecuada de captura, incluyendo un plano de intersección predeterminado con la trayectoria, la elección del punto más próximo al centro del robot y la determinación del punto con la mayor probabilidad basado en un Modelo de Mezcla Gaussiana (GMM).

En las pruebas, el método basado en GMM mostró un rendimiento superior, alcanzando una tasa de éxito del 80% en objetos lanzados desde una distancia de 2 metros. Este enfoque probabilístico ayudó a determinar posiciones más intuitivas para la captura, donde el robot podía efectuar la maniobra de manera exitosa.

Durante los experimentos, se lanzaron objetos de diferentes tamaños y colores hacia el robot desde distintos ángulos dentro y fuera del espacio alcanzable de las patas delanteras. Las pruebas mostraron la robustez del sistema ante variaciones en los estilos de lanzamiento y distintos tipos de objetos, destacando especialmente la eficacia del método GMM en situaciones desafiantes.

Este avance en el campo de la robótica no solo incrementa las capacidades de manipulación de los cuadrúpedos, sino también abre la puerta a futuras aplicaciones donde robots puedan realizar tareas cotidianas que impliquen interacción física con el entorno. Futuras investigaciones se centrarán en extender estas técnicas a diferentes entornos y tipos de objetos, así como en mejoras en el control de captura para optimizar el consumo energético y la precisión del sistema.