Robots autónomos.

Los Robots móviles autónomos cada vez son más frecuentes en muchas de las diversas industrias en la actualidad. El ámbito de impacto en su incorporación ha conllevado que en algunos casos sean indispensables para las industrias 4.0. Su aplicabilidad, perspectivas de mercados y segmento de incorporación se ha consolidado de forma exponencial, pues cumplen de manera efectiva las diversas labores que ejecutan con un alto grado de efectividad.

La definición de Robots Autónomos en su sentido técnico, define a los robots, que tienen la aplicabilidad y capacidad de poder ejecutar actividades y tareas sin la necesidad de algún tipo de comando y control directamente explícito de los humanos. Los Robots autónomos son funcionales en lugares como: industrias y comercios, además de áreas de trabajo tan diferentes como: el agua, el aire y el espacio.

Los robots autónomos pueden realizar diversas actividades con autonomía propia en sus entornos de interacción y con tareas requeridas. El desarrollo de la historia de los robots autónomos tuvo su hito principal en 1940, cuando William Grey diseñó el primer robot con capacidad para moverse y realizar actividades en un entorno desconocido.

Los requisitos que se han desarrollado a lo largo de la historia de los robots autónomo; podemos definirlos en la siguiente forma:

Generar información permanente sobre el entorno del medio ambiente para poder ejecutar actividades.

Pueden ejecutar trabajos y actividades por largos periodos de tiempo, sin la necesidad de intervención humana directa.

Libertad de movilidad en función al área operativa y de terrenos sin un control directo por parte de los humanos.

Realizar decisiones operativas por ellos mismos para evitar acciones de riesgos y que puedan ser altamente perjudiciales en sus actividades.

Lograr generar rendimiento de capacidad de aprendizaje en tareas y actividades según parámetros de funcionamiento con Inteligencia Artificial.

Pueden lograr actividades de coordinación y acción con otros robots autónomos mediante parámetros de redes neuronales artificiales, algoritmos genéticos, lógica borrosa y aprendizaje por refuerzo.