Un grupo de investigadores ha desarrollado una avanzada metodología de ensamblaje de estructuras en 3D utilizando ladrillos tipo Lego y aprendizaje profundo por refuerzo. Esta iniciativa tiene por objetivo superar los desafíos de las combinaciones de ensamblaje y las complejidades de las restricciones físicas, permitiendo a robots completar ensamblajes incompletos sin guía humana.

El proceso innovador incluye la utilización de una biblioteca de objetos que funciona como referencia para que los robots entiendan el objetivo final del ensamblaje que no está finalizado. Esta técnica incorpora un enmascaramiento de acciones basado en heurísticas para descartar movimientos inválidos que violarían las leyes físicas mientras se lleva a cabo la construcción.

El modelo propuesto se concentra en el ajuste de escalas y el registro del conjunto de puntos 3D del objeto completo con el incompleto, maximizando la similitud entre ambos. Este enfoque permite enseñar a los robots a construir de manera secuencial y autónoma.

Los resultados de las pruebas realizadas sobre diversos objetos señalan que el marco propuesto no solo es eficaz, sino también robusto frente a un rango amplio de escenarios de ensamblaje. El robot es capaz de completar ensamblajes incompletos con respeto tanto a la calidad de la solución como a los tiempos de ejecución.

En la práctica, el modelo es capaz de generalizar de manera efectiva sobre estructuras no observadas, lo que sugiere un avance considerable hacia la autonomía robótica en tareas colaborativas de ensamblaje.

Debido a las restricciones inherentes a las combinaciones posibles y los inventarios limitados, este avance en robótica autónoma refuerza la colaboración entre humanos y robots, mejorando la eficiencia y ampliando el espectro de capacidades operativas en los sistemas de ensamblaje industrial automatizados.