Generación de comportamientos en robots autónomos mediante una arquitectura cognitiva híbrida

Resumen

En la inteligencia artificial y la robótica, uno de los objetivos que persisten en las últimas décadas es crear robots autónomos que puedan realizar tareas complejas en entornos dinámicos. En estos entornos, los robots deben no solo reaccionar en escenarios predefinidos o deterministas, sino también aprender y adaptarse en tiempo real, reflejando una flexibilidad cognitiva similar a la inteligencia humana. Sobreponerse a estos desafíos requiere el desarrollo de arquitecturas cognitivas que integren capacidades reactivas, deliberativas y emergentes de manera fluida. Se han explorado diversos enfoques, como sistemas deliberativos, arquitecturas de tres capas, modelos reactivos y sistemas emergentes, todos buscando generar comportamientos inteligentes en robots autónomos. Así, este trabajo de investigación se centra en el diseño, desarrollo, despliegue y evaluación de una arquitectura cognitiva híbrida para generar, controlar, planificar y monitorizar comportamientos en robots autónomos. Esta arquitectura integra componentes reactivos, deliberativos y emergentes, con el objetivo de incrementar la capacidad para adaptarse a entornos dinámicos y tomar decisiones inteligentes en tiempo real, mejorando su autonomía y desempeño. En el panorama actual de la investigación en robótica, el desarrollo de arquitecturas híbridas ha surgido como un camino crítico para abordar las limitaciones de las arquitecturas puramente reactivas o puramente deliberativas. Los sistemas deliberativos son hábiles en el razonamiento simbólico y la planificación, pero tienen dificultades cuando se enfrentan a la naturaleza dinámica e impredecible de los entornos del mundo real. Por otro lado, los sistemas reactivos sobresalen en tareas que necesitan responder de forma rápida a estímulos producidos por los sensores en tiempo real, pero carecen de la capacidad para razonar a alto nivel y planificar. La mezcla de las capacidades deliberativas, reactivas y emergentes junto a la organización en capas da como resultado la arquitectura que se presenta en este trabajo. La revisión sistemática de la literatura llevada a cabo se ha centrado en los artículos de investigación recientes que tratan este tema. De esta manera, la revisión da como resultado las arquitecturas cognitivas recientes, las herramientas empleadas para generar comportamientos, los métodos y métricas utilizados para evaluar las arquitecturas. De esta forma, se han obtenido herramientas como las máquinas de estados, los árboles de comportamiento, el PDDL, los planificadores simbólicos, los grafos de conocimiento y diferentes tipos de componentes emergentes. También se han identificado diferentes formas para evaluar las arquitecturas cognitivas, entre las que destaca el uso de experimentos con interacción con humanos; y las métricas empleadas, como el tiempo de ejecución, la distancia recorrida y el rendimiento. Con todo esto, se presenta una arquitectura cognitiva híbrida para robots autónomos integrada en ROS 2. La arquitectura cognitiva, llamada MERLIN2, consta de un sistema deliberativo, basada en una base de conocimiento y un planificador simbólico; un sistema de comportamientos, compuesto por componentes reactivos; y varios componentes emergentes. De esta manera, se tratan los principales aspectos cognitivos, como la percepción, la selección de acciones, la memoria, el aprendizaje, el razonamiento y la explicabilidad. Por último, se presenta la experimentación, que muestra que la arquitectura es un solución válida para robots autónomos.