CARA – perro robot de alta precisión que usa cuerdas

• CARA es un perro robot de alta precisión que se diferencia de los métodos convencionales al aprovechar un mecanismo de cuerdas
• Para la calibración de posición inicial, cada articulación pasa por un proceso de homing que detecta cambios de corriente para encontrar sus límites físicos
• Mediante tres tipos de fórmulas, cinemática inversa (IK), cinemática directa (FK) y cinemática de rotación (RK), controla con precisión la posición y la postura de las patas
• Utiliza un patrón de marcha basado en trayectorias cicloidales para lograr un desplazamiento natural y movimientos suaves
• Con una marcha trotante, las patas diagonales se mueven al mismo tiempo, lo que permite distintos movimientos como avance, dirección y rotación

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Programación

Secuencia de homing

• El primer paso de la programación de CARA es desarrollar la secuencia de homing de las articulaciones (calibración automática de posición)
• En el homing, con solo el encoder de posición absoluta del eje del motor de cada articulación, solo se puede medir la posición relativa de la articulación
• Al iniciar, la articulación gira hasta su límite físico, y se detecta la llegada a ese punto mediante un aumento de corriente
• Tras alcanzar el límite físico, se vuelve posible asignar la posición absoluta de la articulación
• Este proceso debe ejecutarse obligatoriamente una vez en cada arranque

Cinemática

• Para controlar el movimiento del cuerpo, se utilizan en total tres tipos de fórmulas: cinemática inversa (IK), cinemática directa (FK) y cinemática de rotación (RK)
• Fórmula IK: calcula los ángulos de las articulaciones necesarios para colocar la pata (pie o efector final) en la posición deseada X, Y, Z
• Fórmula FK: recibe los ángulos actuales de las articulaciones y calcula la posición X, Y, Z del pie
• Durante la planificación de trayectorias, primero se calcula la posición actual con FK, luego se realiza el cálculo de waypoints intermedios hasta el punto objetivo (usando la librería Arduino RAMP), y en cada waypoint se calculan los ángulos articulares con IK
• Fórmula RK: se usa para calcular la posición del pie necesaria para la rotación del cuerpo con base en los ejes de roll, pitch y yaw
  • A partir de la posición del pie calculada con RK, se obtienen nuevamente los ángulos con IK
  • Se aplica al control de postura (pose control) y mantenimiento de estabilidad, ayudando al robot a rotar el cuerpo en el lugar o a conservar el equilibrio

Marcha

• La marcha de CARA aplica una trayectoria de paso basada en curvas cicloidales para lograr movimientos suaves y realistas
• También se probaron trayectorias de paso triangulares y rectangulares, pero quedaron por debajo en términos de suavidad, evasión de obstáculos por las patas y naturalidad del movimiento
• La marcha principal es la marcha trotante (movimiento simultáneo de patas diagonales), y el movimiento se compone de una fase de swing (avance por el aire) y una fase de stance (empuje hacia atrás sobre el suelo)
• Durante la marcha, las fases de swing y stance se alternan entre pares de patas diagonales para crear un paso continuo
• En desplazamientos en direcciones distintas de avanzar o retroceder, se mantiene el patrón trotante, pero solo cambia el ángulo del paso de las patas
• Al girar, un par da pasos hacia afuera y el otro hacia adentro, lo que permite realizar giros curvos o sobre su propio eje

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• He visto una y otra vez los videos de transmisiones por cabrestante de Aaed; de verdad es una obra increíble: alta velocidad, alto torque, una conformidad decente y prácticamente nada de backlash. Impresiona ver una mentalidad tan genuinamente ingenieril.
  • Yo también descubrí hace poco sus videos; cada vez que los veo me brotan ideas de cosas que quisiera construir. Qué lástima no tener tiempo suficiente (incluso tengo una breadboard aquí al lado esperando mi atención). Lo interesante es el algoritmo de YouTube: muy seguido, los temas que primero veo ahí aparecen una o dos semanas después en Hacker News. No sé si eso es señal de que el algoritmo es bueno o de que está fallando. Sin duda les muestra bien algunos videos populares a personas interesadas, pero me pregunto si lo que veo realmente es lo mejor, o solo unas cuantas obras excelentes que casualmente recibieron atención. A veces termino encontrando tarde canales útiles que llevan años ahí, y eso me hace pensar que en realidad hay muchísimo más contenido bueno que valdría la pena ver. Entonces me pregunto si simplemente tuve mala suerte y no lo vi antes, si apenas ahora tuve buena suerte, o si el algoritmo detectó al azar algún umbral o rasgo de mis intereses y por eso me lo recomendó.
  • Antes hacíamos girar rollos de película con cabrestantes en equipos de escaneo; era rápido, preciso y sin backlash. Es una tecnología realmente buena. Por eso pensaba que no se usaba mucho por falta de torque o por desgaste, pero parece que no necesariamente es así.
  • Aaed es uno de mis creadores favoritos. Claro, en YouTube hay ingenieros o especialistas mejores que él, y también gente más divertida, pero él logra un equilibrio realmente bueno. También sigo muchos canales de tecnología, ciencia pop y diseño industrial; si a alguien le interesa, puedo compartir una lista de recomendaciones. Justo estoy organizando mis suscripciones.
  • No he visto el video sobre el perro dentro de los videos de transmisión por cabrestante, pero el video explicativo base (High Precision Speed Reducer Using Rope) fue excelente. Llevo un año soñando con esta tecnología, sobre todo porque por la misma época también había alguien trabajando con actuadores del robot da Vinci (control de alta precisión con cables), y eso lo hizo todavía más impactante. (Building a DIY Surgical Robot)
• Vi este video la semana pasada y de verdad me dejó boquiabierto. Es un técnico excepcional y, al mismo tiempo, explica de maravilla. Explicó suficientemente bien la estrategia de pruebas como para que pudiera entender su forma de pensar y su metodología, y además lo resumió en la medida justa, sin alargarlo innecesariamente. Es una obra maestra.
• De hecho conocí a Aaed la semana pasada; estaba imprimiendo piezas del proyecto (trabajamos en la misma empresa), y verlo llegar al puesto número 1 en HN se siente casi como un sueño.
• La presentación fue realmente excelente; pienso que alguien debería contratar a este chico cuanto antes
  https://www.aaedmusa.com/
  • Planeo inspirar a mi hijo de 12 años para que, cuando termine su formación, arme su propio sitio web así: "CARA (Capstans Are Really Awesome) es mi cuadrúpedo más reciente, sucesor de ZEUS, ARES y TOPS. Lo construí durante un año y es el cuadrúpedo más dinámico y mejor diseñado que he hecho hasta ahora".
  • Para alguien con este nivel de talento, motivación y capacidad de ejecución ya demostrados, seguir una ruta convencional para entrar a una empresa más bien parece el camino equivocado. Sería mucho mejor apostar por su startup.
  • Puede que ya se sienta plenamente satisfecho con sus proyectos y su actividad en YouTube.
• No solo es impresionante la implementación robótica, también la forma en que la comunica al público en video. Últimamente la calidad de los videos en internet me parece realmente asombrosa. Las herramientas que se pueden usar en un taller personal siguen mejorando, y creo que este tipo de cambios nos permitirá descubrir mucho más en el futuro.
• Creo que antes ya había habido aquí en HN una publicación relacionada con él, pero al volver a ver cómo construye cosas tan geniales y además las enseña en video, me volví a sorprender. Esta vez sí me suscribí para no perdérmelo en adelante.
• Esto es realmente sorprendente y digno de admiración.
• Professor of Upstairs Neighboring. https://youtu.be/8s9TjRz01fo?t=1128
• Me pregunto por qué hace falta tanto esfuerzo para obtener una relación de engranaje tan "precisa"; tener muchos números no necesariamente significa ser "preciso". También me pregunto qué tan bien resiste esta estructura al desgaste o a la fatiga.
  • En realidad puede que no haya requerido tanto esfuerzo; cuando uno imprime en 3D de todos modos suele reimprimir dos o tres veces, y en ese proceso ajustar la relación de engranaje sale de forma natural. Y si quieres promover un diseño de "alta precisión" para dar consejos a otros sobre diseño de transmisiones, no puedes apuntar a una relación de 8 y luego conformarte con algo entre 7.9 y 8.2.
  • Esto es un problema de cinemática; cuanto más preciso sea el engranaje, mejor coincide el modelo con la realidad. Por eso los profesionales ponen el motor directamente en la articulación en escenas con impactos altos, en lugar de usar engranajes o cuerdas. Calcular también la deformación o la elasticidad no es realista. Al menos así era en la robótica que he visto recientemente.

  • tener muchos números no hace que algo sea más preciso
    ¿Pero acaso tener más decimales no es precisamente la definición de precision?

  • Esa parte me pareció un poco confusa en el video; quizá se debió a las limitaciones de las herramientas que estaba usando.
• Gracias por compartir un video tan entretenido y tan bien hecho; de verdad fue un proyecto muy disfrutable, y su capacidad para explicar se siente extraordinaria. Esa habilidad para comunicar me parece realmente admirable y me hace querer mejorar también en eso.