Fetch: Un robot de IA con visión por computador sobre Arduino

El robot Fetch, creación del YouTuber SECTOR 07, es una plataforma robótica diseñada para realizar tareas de interacción basadas en inteligencia artificial y visión por computador. Su funcionalidad principal radica en la capacidad de detectar una pelota, recogerla y devolverla a una persona, emulando la acción de jugar a buscar. El diseño general del robot evoca una estética que combina el estilo robusto de las televisiones portátiles de los años noventa con una personalidad comparable a la de WALL-E, complementado con ojos expresivos, brazos mecánicos y un sistema de propulsión de dos ruedas motorizadas.

El núcleo de control de Fetch se basa en una placa de desarrollo Arduino UNO Q, que integra un procesador Qualcomm Dragonwing con sistema operativo Linux y un microcontrolador STM32. Esta arquitectura dual permite al robot gestionar simultáneamente tareas que requieren una alta capacidad de cómputo, como el procesamiento de imágenes y el reconocimiento de objetos mediante código Python en el entorno Linux, y el control de hardware de bajo nivel, incluyendo motores, servos y reproducción de audio, a cargo del microcontrolador.

La construcción de Fetch priorizó la asequibilidad y la facilidad de ensamblaje para usuarios principiantes. El diseñador, SECTOR 07, utilizó software CAD para crear la carcasa, prestando especial atención a una estructura modular. Un ejemplo notable es la cabeza del robot, diseñada como una pieza plegable que facilita la instalación de componentes electrónicos al permitir trabajar con los paneles extendidos antes de su configuración final. Las conexiones de tipo "snap-and-slide" contribuyen a reducir la necesidad de fijaciones adicionales.

Durante el proceso de desarrollo, los brazos robóticos de Fetch requirieron múltiples revisiones. Una configuración inicial basada en correas y múltiples articulaciones resultó poco fiable debido a problemas de tensión y deslizamiento. Finalmente, se optó por un diseño simplificado con enlaces giratorios únicos que proporcionaron el par y el rango de movimiento adecuados para recoger una pelota.

Para dotar a Fetch de sus capacidades de interacción con objetos, se entrenó un modelo de visión por computador personalizado capaz de identificar pelotas y manos humanas. Este entrenamiento se realizó con una amplia gama de imágenes que cubrían diferentes condiciones de iluminación, fondos y ángulos. Durante la operación, el software analiza la posición y el tamaño de las cajas delimitadoras alrededor de los objetos detectados para guiar la dirección y estimar la distancia al objetivo.

Inicialmente, el sistema de navegación de Fetch presentaba dificultades, como conducir en círculos o perder el rastro de la pelota al acercarse demasiado. La solución implementada consistió en un enfoque bifásico: el sistema de visión por computador guía el acercamiento inicial, seguido de un movimiento de avance programado durante un tiempo fijo para asegurar la recogida de la pelota. Una vez con el objeto, Fetch es capaz de localizar la mano de una persona para devolverlo. Este desarrollo, según ha detallado Hackster.io, ilustra un avance significativo en la democratización de la robótica inteligente para el ámbito del hobby.